数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析

本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘,对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习,并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。     

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。     

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.     

聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

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。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

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。     

浅析客户细分在房地产营销中的作用

本文首先介绍了市场细分理论的含义及其作用，从而引出在房地产开发领域中客户细分的重要作用，同时以实例论证了客户细分在房地产营销中的重要作用。     

浅析数据挖掘在客户流失预测模型中的应用

本文分析了客户流失问题产生的原因及几种主要的表现形式,阐述了运用数据挖掘技术建立客户流失预测模型的必要性,介绍了几种主要的数据挖掘分类方法,最后简单论述了数据挖掘流程中的数据准备步骤。     

客户细分方法新视角

以往关于客户细分的研究大都是从人口统计、客户价值、客户行为、客户生活方式等单一维度进行细分,构建静态客户细分模型,且大多是描述性模型,较少有客户细分模型具备预测功能。本文在对已有文献进行评述的基础上,提出了客户细分方法的三个新视角:多维度、动态性与预测性。多维度,即是细分模型要能够满足企业从不同维度对客户进行细分的需求;动态性,即是细分模型要能够反映客户的动态变化过程,为企业提供更加及时、可靠的细分结果;预测性,即是细分模型不仅能够呈现出客户细分的结果,还可以预测客户未来的行为概率。     

数据科学的发展及其在客户细分中的应用

数据科学是从数据中提取知识的新兴学科,在科学研究的"第四范式"兴起的背景下被正式提出。用于商业决策和科学研究的数据产生了根本性的变化,其特征从原来主流的抽样、结构化、小规模发展到全数据、半结构和非结构化、大规模,驱动数据科学发展成为既包含传统统计方法,又包含数据挖掘、文本挖掘、过程挖掘和大数据等新兴技术的交叉学科。客户细分是典型的数据导向的商业和研究领域,数据科学在其中的应用表明,该学科所包含的各种方法,能够成功提取复杂的客户相关数据中蕴含的信息和知识,能够解决客户细分的可行性、有效性、精确性问题,为客户细分研究和商业实践提供良好的技术支撑和决策支持。     

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。     

数据挖掘在银行个人客户信用等级分类中的应用分析

从银行客户信用等级分类入手,分析了客户价值和分类的重要性,并对某商业银行客户信用等级分类指标体系研究,采用粗糙集数据挖掘理论知识,为银行客户信用等级分类提供决策支持。     

数据挖掘在消费者生活形态细分中的应用研究

随着经济的发展,人民生活水平的提高,轿车市场的销量每年仍将保持两位数的增长速度,我国汽车消费结构发生了深刻变化,私人购买轿车成为拉动轿车市场的主导力量。与此同时,抓住消费的心理和行为变得相对重要。厂商要想在竞争对手中立于不败之地,需要采取先进的措施,充分利用快速增长的海量数据,将“丰富的数据”转换成“有用的知识”,数据挖掘应运而生。数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具,它是现有的一些人工智能、统计学、机器学习等技术在数据库领域中的应用。应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素,使企业处于更有利的竞争位置。     

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。     

客户细分及客户关系策略研究

改革开放以来,我国社会市场经济体制下的各企业均得到迅猛发展,并在经济日益全球化趋势的影响下,逐渐成为提升国民经济的重要基础,尤其是中小企业的发展,日渐受到社会各界的广泛关注。近年来,企业在网络化信息时代下的发展逐渐呈现出多样化趋势,各企业都不同程度上提升自身的创新意识和能力。在企业生产经营中,对企业客户实施细分并促进与客户之间的关系,是企业能够得以生存和发展的重要前提。本文主要对客户细分的方法进行深入的探讨,同时着重研究客户关系的发展策略。