改进的k-means聚类算法在客户细分中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化.针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性.     

齐齐哈尔市房地产市场细分优化分析

进行准确的市场细分从而锁定目标市场是齐齐哈尔市房地产企业楼盘畅销的先决条件.作者运用层次细分模型结合系统聚类分析法,对齐齐哈尔房地产市场细分中的细分变量进行了分类和筛选,并针对市场特点得出了具有普遍适用性的细分变量,在进行聚类分析时使用了SPSS,使计算过程更快捷,结果更为清晰、明了.     

基于客户贡献度的物流企业服务补救策略研究

本文以客户的利润贡献、企业的服务成本和客户的影响力为依据,在对客户价值正确评价的基础上,对客户进行了细分和定位,并且根据每种客户群的特点,制定了相应的服务补救策略,以便能够更有效地利用企业的资源实施补救服务,实现客户满意和客户忠诚.     

小户型住宅的市场定位策略研究

本文从小户型住宅的发展现状着手,通过小户型客户群的主要特征和有效需求两个方面对小户型房地产客户进行了分析,选定小户型的目标市场为青年细分市场和老人细分市场,针对这两个细分市场的特点我们进行了相应的功能定位、居住理念定位、产品定位和价格定位策略。     

基于客户细分的电信客户流失防范对策研究

客户流失的防范是电信领域近些年来研究的重要内容之一.基于对我国电信客户流失原因的分析,本文以客户价值和易变性为变量将客户细分为四类,并针对四类客户群提出了相应的防范策略.     

基于客户数据库的市场细分实证研究——以某高校网络超市数据为例

基于网络客户数据的市场细分研究,是企业亟待解决的难点问题,可以帮助企业准确区分出有价值的目标客户。从研究模型上来看,市场细分研究选取实证中客户留在网站的个人背景信息、交易属性、价值属性作为细分变量,建立数据仓库挖掘客户数据。从研究方法上来看,市场细分研究采用聚类分析和多位数据分析。市场细分研究的最终目的是区隔目标客户,为企业制定营销策略提供决策参考。     

客户风险评级管理研究与应用——基于证券CRM管理

在客户关系管理理论的基础上,建立了包含14个行业特色指标的证券业多维细分模型,并结合K-means聚类算法和商务智能技术,提出基于K-means聚类方法的中国证券业客户风险评级管理模型,并结合具体案例,对厦门某证券公司的具体客户信息进行了实证研究,有效的识别出了具有不同该特征以及风险偏好的客户群,证券公司可以据此推出个性化营销策略。     

基于RFX模型的航空公司客户市场细分方法

随着国内民航市场竞争的日益激烈,客户成为各家航空公司竞争焦点,如何发展高价值客户,对客户进行分类精细化管理,成为航空公司面对的首要问题。本文在传统客户分类RFM模型基础上,综合更多的影响因素,提出更为灵活的RFX模型进行航空公司客户市场细分,更好地将服务产品有针对性地提供给不同的客户群,以实现客户资产价值最大化。     

移动电子商务CRM系统客户细分算法研究

移动通信技术的发展和3G智能手机的普及,极大地推进了移动电子商务的应用.基于移动网络和终端的固有特点,相应的移动电子商务中CRM系统表现出与传统CRM不一样的特点.在移动电子商务CRM系统客户细分方法中,FCM聚类分析方法是比较合适的,具体算法中除要要考虑RFM模型中三个重要因素外,还应关注客户来访途径、客户访问路径、客户停留时间、客户访问深度等变量因素.     

基于客户价值评价的核心客户识别研究

从客户价值角度出发,运用聚类分析法进行客户划分,根据客户群特点进行筛选分析,从而识别核心客户。核心客户可分为维持型核心客户与开发型核心客户。