网络式客户关系体系与客户属性关联规则

本文探讨了当前围绕客户概念和内涵所取得的研究成果,并在此基础上,建立了一种网络式客户关系体系,进而分析了该体系中的典型客户属性关联关系,介绍了一种基于二进制数粒计算的关联规则提取方法,并应用该方法进行网络式客户关系体系中典型客户属性关联规则提取的尝试,通过一个示例,展示这个方法的应用步骤,并对得到的结果做出简要分析。     

粗糙集理论在客户分类中的应用

客户分类是客户关系管理(CRM)的重要内容,粗糙集理论应用于分类,可以将多个属性综合考虑提取规则,较之传统的决策树分类算法,通过粗集理论的属性约简,可以提取更全面的规则。     

基于决策树的航空公司客户流失分析

客户流失问题在航空公司一直未被重视。运用决策树中的ID3算法对航空公司客户流失进行分析,并进行了实验,实验得出了航空公司客户流失的一些规则,这些规则是航空公司保留客户,进行持续改进的指南。实验结果表明该方法是可行和有效的,为航空公司客户流失分析提供了一种新的方法。     

电子商务视角下O2O平台优惠券发放效果预测

在"互联网+"的迅猛发展时代,O2O消费成为一种吸引眼球的新模式,催生了优惠券吸引客户的营销方式。精准投放是提高优惠券使用率和节约营销成本的重要手段。本文结合Python的pandas、sk-learn等库,使用特征衍生方法提取用户及商铺的关键特征构建用户画像,建立梯度下降法分类SGDClassifier模型预测用户对相应商铺的优惠券使用情况进行概率预测,设定阈值规则对相应用户进行优惠券发放。     

基于聚类算法的证券投资者细分适当性管理

客户分类是证券公司进行投资者适当性管理的重要内容,传统的客户分类往往比较粗燥,无法满足竞争新形势下的需要。本文通过建立多维细分模型,并利用数据挖掘技术对贵州某证券公司的客户交易信息数据进行实证研究,甄选出了具有不同特征的客户群组,并在此基础上提出了相应的适当性管理策略。     

基于标签理论构建企业的客户知识账户

本文通过对面向客户信息分类的社会标签的功能及作用的分析,提出了构建基于社会标签系统的客户知识账户管理系统,可以实现对基于网络客户知识的有效分类、评估及利用。在此基础上,根据社会标签的最新研究进展,分析了利用文本聚类方法构建客户知识账户,利用细粒度用户兴趣方法构建客户知识账户以及基于协同过滤的客户知识账户构建的方法。     

论客户满意度在企业营销中的意义

客户满意度是企业衡量其产品和服务受欢迎程度的一种方法,也是企业面对充满不确定变数的市场环境所采取的一种思维模式和行为规则。本文分析探讨客户满意度的概念、影响因素、分析方法,提出利用客户满意度实施管理的意义及应注意的问题。     

商业银行客户价值评价及客户分类研究

WTO开放以来,国外的很多银行都陆续进入我国,给我国的金融市场造成了猛烈的冲击。商业银行要想在激烈的市场竞争中存活,就要不断抢占客户和市场,对客户价值评价和客户分类进行研究,已经成为了一种必然的手段。通过对商业银行客户价值评价准则的描述,研究分析了商业银行客户价值评价和分类过程中存在的问题,并提出了合理的改进方法,即建立完善的客户价值评价体系;按需分类,更好地为客户服务;以客户满意为宗旨,创新产品种类;建立完备的数据库,让信息资源得以共享。进而增加银行的经济效益,推动我国金融市场的健康、稳定、可持续发展。     

客户分类管理过程模型研究

客户分类管理是CRM的核心内容之一,科学有效的客户分类管理对于企业具有重要的意义。本文提出一种客户分类管理过程模型,并对应用于模型的算法和技术进行介绍。该模型对客户能同时进行分类和类型转化预测,为企业的客户关系管理工作提供决策支持,提升了管理水平。     

基于CART决策树的大学生游戏消费行为研究——以某高校大学生为例

针对大学生游戏消费行为,提出了基于CART决策树的预测方法,此方法具有较高的的准确率和良好的自学能力。利用CART决策树可以对影响游戏消费行为的复杂因素进行回归分类及规则提取,进而从众多的数据中得出一致性规律,经过CART决策树模型的构建,结果表明,CART决策树方法良好地预测了影响大学生消费行为的因素。     

面向用户的最佳属性约简算法在客户分类中的应用

本文研究了基于粗集理论的面向用户的最佳约简算法应用于客户关系管理的方法,通过建立客户价值决策表、属性的最佳约简和规则提取,实现了对客户关系的最佳管理。     

蚁群算法在客户关系管理中的应用

客户关系管理(CRM),现已逐渐成为企业生存与发展的焦点之一,也正成为计算机科学技术领域的一个活跃研究方向。文章简介绍CRM;针对客户关系管理中的客户分类问题,提出了一种基于蚁群算法和数据挖掘的客户聚类算法,并开发了一个基于蚁群算法的客户聚类软件。最后对实际问题进行验证,验证结果表明方法是可行的。     

基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测研究

为了解决传统电子商务知识获取瓶颈问题,本文提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,将其应用于电子商务消费行为预测条件属性集约简中,并对产生的规则进行提取和约简,得到了一种新的基于粗糙集理论的电子商务消费行为预测方法。算例表明该方法预测效果良好。     

CRM中用Apriori算法评估客户兴趣度

Apriori算法作为一种典型的关联规则算法,将其应用在CRM中,对于促进CRM进一步向智能化发展,提升CRM价值起到非常重要的作用。文章首先介绍Apriori算法的基本原则、方法,然后介绍兴趣关联规则的概念与实现方法,最后对用Apriori算法评估客户兴趣度进行了探讨。     

基于AdaBoost的组合网络流量分类方法

针对单一分类方法在训练样本不足的情况下对于小样本网络流分类效果差的特点, 通过自适应增强（Adaptive Boosting, AdaBoost）算法进行流量分类。算法首先使用CFS(Correlat ion-based Feature Selection)特征选择方法从大量网络流特征中提取出少量高效的 分类特征,在此基础上,通过AdaBoost算法组合决策树、关联规则和贝叶斯等5种单一分类 方法实现流量分类。实际网络流量数据测试表明,基于AdaBoost的组合分类方法的准确 率在所选的几种算法中是最高的,其能够达到9892%,且相对于单一的分类算法,组合流 量分类方法对于小样本网络流的分类效果具有明显提升。     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。     

客户分类方法综述

本文基于客户关系中的客户价值,对客户分类的方法也给出了归纳和分析,并给出了客户升级管理的过程分析。     

CRM:进一步深化电子商务的有效工具

电子商务作为一种商家与客户进行交 流的新方式,对传统企业提出了严峻的挑战。客 户关系管理(CRM)作为一种专门管理客户前台 的工具,为企业提供了一个收集、分析和利用各 种客户信息的系统,帮助企业充分利用其客户管 理资源,也为企业在电子商务时代从容自如地面 对客户提供了科学的手段和方法。     

基于布尔关联规则对商业银行信用卡增加客户消费的探究

对于布尔关联规则是基于挖掘数据之间的关系而生成的一种规律。就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。而在中国,由于数据库的虚假性和一些金融制度的不完善,还没有过多的运用于实际操作。本文基于对关联规则中的布尔规则及其算法,对中国特殊不完备金融体制下的银行促销手段进行探讨。利用基础效应希望给予一些启示。     

客户分类方法在批发业的应用

客户关系管理(CRM)能提高企业的竞争能力,批发业是中小企业的产品进入商品流通领域的第一道环节,提高批发业的效率能提高整个流通领域的效率。实行客户关系管理,首要问题是对客户进行分类。基于对批发业和客户分类方法的分析,探讨了客户分类方法在批发业的应用。