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基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶價值與流失分析

發(fā)布時間:2023-04-23 00:34
  近幾年來,隨著市場競爭日趨激烈,許多行業(yè)新客戶增長緩慢,企業(yè)面臨的競爭壓力不斷增加,客戶是企業(yè)的生存之本,如果長期沒有新客戶的注入,并伴隨老客戶的流失,企業(yè)將難以為繼,所以越來越多的企業(yè)開始重視對客戶關系管理的研究。不過很多企業(yè)進行客戶研究的方法較為落后,且過于主觀,僅僅通過對客戶數(shù)據(jù)中的某些屬性進行人為的判斷,不具有科學性。在現(xiàn)有技術的基礎上,充分挖掘客戶數(shù)據(jù)中的潛在信息,對企業(yè)的決策做出理性的指導是非常必要的。數(shù)據(jù)挖掘技術是20世紀90年代伴隨著計算機技術的發(fā)展應運而生,近年來其理論知識不斷完善,算法不斷擴充,并得到廣泛應用。本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術來分析客戶關系管理。其他類文章分析客戶關系管理多是從一個角度研究客戶行為規(guī)律,如只研究客戶價值,或只研究客戶流失,但是客戶價值與客戶流失同等重要,不能只關注怎樣吸引新客戶,同時還要關注怎樣挽留流失客戶、提升客戶忠實度,所以從一方面進行研究不夠全面、準確。本文從客戶價值與客戶流失兩個角度進行研究,運用數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類與分類方法,構建客戶價值模型與客戶流失模型,并綜合價值與流失分析,根據(jù)結果為企業(yè)的營銷策略提供建議。本文首先介紹了當前客戶價...

【文章頁數(shù)】:57 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容
    1.4 本文研究方法
第二章 相關理論及分析方法
    2.1 數(shù)據(jù)預處理技術
        2.1.1 拉格朗日插值法
        2.1.2 數(shù)據(jù)標準化
    2.2 聚類分析
        2.2.1 性能度量
        2.2.2 K-Means聚類
        2.2.3 AGNES聚類
    2.3 分類與預測
        2.3.1 性能度量
        2.3.2 CART決策樹
        2.3.3 LM神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.4 Logistic回歸分析
第三章 客戶價值分析
    3.1 屬性確定
    3.2 數(shù)據(jù)預處理
    3.3 模型構建
    3.4 模型應用
第四章 客戶流失分析
    4.1 數(shù)據(jù)預處理
    4.2 模型構建
    4.3 模型應用
第五章 客戶價值與流失綜合分析
    5.1 客戶流失率
    5.2 模型構建
    5.3 模型應用
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
附錄
致謝



本文編號:3798721

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