随着电子商务行业的蓬勃发展,电商企业每天都会面对成千上万的消费者。获得客户的特征,针对不同类别的客户采取不同的销售策略,不仅可以有效地降低运营成本,提高销售量,增加利润,而且会获得客户的认可,粘合更多的客户。精准营销是指在适宜的时间里,在每个消费者不同价值消费观念的基础上,把客户需要的商品通过恰当的途径出售给消费者。通过精准营销可以帮助企业实现根据客户群体特征采取相应营销策略的目标。精准营销的关键就是对用户进行分类,常用的算法是K-means算法。传统的K-means算法原理简单,运算速度快,被广泛应用在数据挖掘中。但是针对不同的数据集受限于相似性度量的算法及初始聚类中心的选择。本文对传统的K-means算法进行改进,提出HC-Kmeans算法。对传统的K-means算法的改进主要包括两个方面:一是对相似性度量做加权处理,二是对初始聚类中心的选择策略进行优化。首先根据密度公式计算各个样本点的密度值,选取密度值最大的样本点作为第一个聚类中心,而后通过密度法结合最大最小距离法选取其他初始聚类中心;然后根据加权距离将样本点归于各个簇中,最后通过加权距离重复迭代更新各个簇的聚类中心,直到聚类中心不再发生变化。实验表明,本文提出的HC-Kmeans算法比传统的K-means算法的聚类结果更加准确。最后基于HC-Kmeans算法对唯品会中消费者的消费行为进行分析,将消费者进行精准聚类划分为四个群体:高端奢侈品消费者、高端轻奢消费者、中端大众消费者、低端刚需消费者;然后进一步分析各个消费群体的特征,并针对不同的消费群体提出不同的精准营销策略。