【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测

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本案例由开发者：天津师范大学协同育人项目–翟羽佳提供

年复合增长率达 12.4%。然而，钻石作为高客单价、非标品类的代表，其价格受多维度因素影响（如 4C 标准、市场供需），传统定价模式依赖人工经验，存在主观性强、响应速度慢、利润空间难控等问题。对电商平台而言，用户行为数据（如浏览、比价、购买决策周期）是优化运营的关键。麦肯锡研究指出，数据驱动的动态定价策略可使企业利润提升 5-15%，但多数中小电商缺乏技术能力，面临用户转化率低促销资源浪费等痛点。

本案例通过数据科学手段，将机器学习技术与业务目标紧密结合，具体体现在以下几个方面：

聚类算法与用户标签体系：通过聚类算法对用户进行分群，构建用户标签体系，帮助企业精准识别高价值用户群体。

回归模型与价格预测：通过 XGBoost、随机森林等回归模型，准确预测钻石价格，帮助企业优化定价策略和库存管理。

数据驱动的营销优化：基于用户分群和价格预测结果，制定个性化的营销策略，提升广告投放的精准度和用户转化率，最终实现ROI的提升。

说明：

1. 登录开发者空间，启动Notebook；
2. 在Notebook中编写代码运行调试。