在当今竞争激烈的零售市场中，服装店如何利用数据挖掘技术来提升顾客满意度，成为了一个亟待解决的问题，数据挖掘技术能够从大量的顾客购买行为、偏好、反馈等数据中，提取出有价值的信息和模式，为服装店提供决策支持。
通过分析顾客的购买历史和浏览行为，服装店可以了解哪些款式、尺码或品牌更受顾客欢迎，从而调整库存和采购策略，减少积压和缺货的情况，利用聚类分析技术，可以将顾客分为不同的群体，每个群体具有相似的购买行为和偏好，这样，服装店可以针对不同群体的需求，提供个性化的推荐和促销活动，增强顾客的购买体验。
通过分析顾客的反馈和评价，服装店可以了解哪些方面需要改进，如服务质量、店铺环境、产品品质等，这些信息对于提升顾客满意度至关重要，利用关联规则挖掘技术，可以发现不同商品之间的购买关联性，为服装店提供交叉销售和捆绑销售的机会，增加销售额和顾客粘性。
数据挖掘技术在提升服装店顾客满意度方面具有重要作用，通过深入挖掘和分析顾客数据，服装店可以更好地理解顾客需求和行为，提供更加精准和个性化的服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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利用数据挖掘分析顾客购买行为与偏好，精准推送个性化商品与服务建议以提升服装店满意度。
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