基于K-Means算法的中小企业客户细分研究

本文将数据挖掘技术引入到中小企业客户细分中,探讨进行客户细分的可行性和有效性,并设计出一个基于K-Means算法的客户细分模型,将该模型应用于某个具体中小型企业的客户细分中,得到比较理想的结果。     

电子商务中客户细分的研究

随着网络的普及和电子商务的深层次发展,客户关系管理已经引起了各行各业的关注。有效地进行客户细分,是实现客户关系管理目标的前提和保障。鉴于网络环境下客户的动态性和虚拟性,文章研究了传统的客户细分标准后,将传统的RFM(近度Recency、频度Frequency、值度Monetary)指标细化,作为客户细分标准,建立了符合电子商务特点的客户细分指标体系,得到了较好的结果。     

基于因子分析和K均值聚类的5G客户挖掘

随着5G时代的到来,如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求,是运营商亟待解决的问题。文章利用因子分析和K均值聚类算法分析,结合电信客户的消费行为特点,给出了电信客户细分的实际解决方案。实证结果表明,该方法对细分挖掘电信客户有积极作用。     

聚类算法在电子商务客户细分中的应用

国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务,最明显的就是提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础主要就是数据挖掘技术。本文研究了数据挖掘技术及其在电子商务中客户细分的应用,提出了数据挖掘在电子商务营销服务各方面的具体应用内容。     

基于SOM的商业银行客户细分研究

本研究探讨了银行客户细分方法的选取,确定了目前较为合适进行客户细分的维度,选用了自组织神经网络(SOM)作为客户细分的算法,在此基础上建立了银行客户细分的模型,并进行了实证分析研究.     

基于K-means算法的数据挖掘与客户细分研究

本文主要利用企业历史数据,利用机器学习中的K-means算法结合客户关系管理理论中比较认可的客户细分模型RFM模型,进行客户细分研究。     

基于神经网络模型的商场客户细分

遗传神经网络模型具有快速学习网络权重和全局搜索的特点。本文基于遗传神经网络模型,将商场客户细分为四类,并对每一类客户群提出了具有差异性的营销策略。     

K-means算法在物流快递企业客户细分中的应用

面对日益激烈的物流市场竞争和信息技术的迅猛发展,物流快递企业必须建立以"客户为中心"的服务模式,针对不同的客户需求制定对应的营销策略和价格策略,并进行分类管理。数据挖掘中的K-means聚类算法能对大型数据集进行高效分类,改进的K-means算法能够应用于复杂的物流客户关系管理,对客户进行准确和全面的分类管理。     

基于客户价值的电信客户细分研究

随着全业务竞争日益激烈。电信运营商亟需通过客户细分的支持精确把握用户需求,对客户进行差异化营销。为了更加精确地对不同的客户群设计营销策略,结合电信运营商用户的特点,构建了客户终身价值的评价体系,提出基于客户终身价值的客户分群设计,并对某运营商的电信客户细分进行了实证研究。     

基于粗糙集的客户细分研究

粗糙集理论正被广泛运用于不确定环境下的信息处理中。当要从大量复杂的数据中发现知识时,属性约简和规则约简是两个关键问题。本文运用了基于可辨识矩阵的属性约简与值约简算法在简化信息系统后,提取最简决策规则,并结合客户细分的实例来说明该算法的有效性。     

基于不同视角的客户细分方法研究综述

客户细分方法是市场营销理论的重要组成部分。本文系统回顾了各类基于不同视角的客户细分理论,介绍了其应用范围,分析了各自的优缺点,为营销实践提供了可靠的依据。     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。     

基于客户价值评价的客户细分

随着以客户为中心的商业模式出现,客户成为企业最重要的资源。然而,其在整个客户生命周期上有不同的客户价值。其中,客户当前价值决定了企业当前的盈利水平,客户长期潜在价值关系到企业的长远利润,因此,对客户价值进行正确评价并以此进行客户细分,对提高企业效益具有重要的研究意义。本文从客户的当前价值和潜在价值两个方面建立了一个客户价值评价指标体系,给出了客户价值评价流程,并应用该评价指标体系通过算例对客户价值进行计算,由此对客户进行了细分。     

基于数据挖掘的橙光扶农平台用户细分模块设计

数据挖掘技术是电子商务领域未来应用空间最大的一种新技术。橙光扶农平台为了以最快的速度和效率推广滞销农产品,需要迅速找出潜藏于大量客户群体中可以发展为爱心公益推广使者的志愿者。因此,平台利用数据挖掘技术,针对客户历史信息中的多个维度,设计了能迅速分析潜在志愿者的客户细分模块,取得了良好的效果。     

基于数据挖掘的保险公司客户细分研究

文章针对A保险公司的客户数据,首先选取客户的细分指标,然后进行数据预处理,进而利用两步聚类方法建立模型,最后利用模型进行数据分析。实证分析结果表明,客户被分为三类,第一类为职业风险高,收入居中并且投保金额高的男性,第二类为职业风险低,收入较高且投保金额居中的女性,第三类为职业风险较低,收入较低并且投保金额低的女性。为保险公司实现精准营销提供了辅助决策依据。     

基于四象限划分的银行个人客户细分策略研究

随着我国商业银行个人业务的不断发展以及个人客户价值认知程度的不断提高,对个人客户进行细分就显得更加重要。本文引入四象限分析法的思想,设定了个人客户贡献度和信用度两个维度,对客户进行细分,并将各象限客户群体的特征分别定义,然后提出了信用度和贡献度的评价指标及评估方法,以期针对信用度和贡献度对个人客户价值进行综合评估,并根据评估结果细分客户,最后提出了商业银行对不同类别的客户应采取的差别营销策略。     

基于PSO-BP神经网络的电子政务绩效评价模型

针对电子政务绩效评估不完善及BP神经网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间的缺陷,本文在前人研究的基础上建立了基于平衡计分卡的指标体系,针对BP神经网络的缺陷,将粒子群优化算法应用到模型中,改进了BP神经网络模型,提出了基于粒子群优化的BP神经网络原理及求解方法,并通过实际的例子对建立的模型进行了训练和验证。通过本文的研究,为相关部门开展电子政务绩效的评估提供了一定的参考依据,对电子政务的发展起到了一定的积极作用。     

基于客户商业价值的客户细分管理研究

客户作为企业一项重要的资源,其商业价值各不相同,企业应对之实施细分管理。本文首先分析客户商业价值的内涵与构成,紧接着给出了客户商业价值的评价方式,紧接着提出了商业价值区分方式,最后在前文研究的基础上提出了客户细分管理的方式。     

基于客户价值的客户细分及保持策略分析

客户细分是企业竞争优势的主要来源,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础,保持有价值的客户应按照客户细分情况有效地组织企业资源,以客户为中心提高客户满意度,并以此为手段来提高企业获得利润的能力.     

基于常旅客数据库的航空公司客户细分方法研究

根据航空公司服务营销的具体特点及其常旅客数据库的信息,本文探讨了适用于航空公司客户细分的方法和参数,并对航空公司客户细分的具体步骤进行了分析,提出了相关的营销策略。