企業(yè)由以產(chǎn)品為中心的管理理念,逐步轉變?yōu)椤耙钥蛻魹橹行?盡可能滿足客戶的需要”的企業(yè)管理理念,行業(yè)競爭也日益加劇,企業(yè)已經(jīng)認識到客戶才是稀缺資本及利潤的根本,忠誠的客戶更是企業(yè)難以替代的重要資本。因此,客戶細分是對房地產(chǎn)企業(yè)管理不可或缺的步驟,同時,隨著聚類分析技術的發(fā)展,在商貿領域中,聚類技術能夠輔助管理者對客戶的消費數(shù)據(jù)有效性進行分析,使消費模式通過聚類的幫助對消費者進行概括,有效區(qū)分消費群體,做出有價值的決策。因此,本文研究目的就是為了建立房地產(chǎn)客戶細分模型,利用聚類分析技術對房地產(chǎn)客戶數(shù)據(jù)進行有效分析,區(qū)分客戶的類別做出針對性的客戶關系管理。本論文在房地產(chǎn)客戶數(shù)據(jù)信息多而復雜的背景下,以房地產(chǎn)客戶為研究對象,結合相關理論,構建了房地產(chǎn)客戶細分指標體系,并且建立了房地產(chǎn)客戶細分模型,對房地產(chǎn)客戶的當前價值、潛在價值和忠誠度三個方面進行了分析,結合聚類分析技術K-means算法進行劃分聚類,根據(jù)細分結果分析客戶群,從而對房地產(chǎn)開發(fā)商提出合理的建議。本論文明確了客戶細分指標的構建原則以及步驟,闡述了客戶細分理論和聚類分析理論,分析了房地產(chǎn)這一特殊行業(yè)客戶細分指標,從而構建了房地產(chǎn)客戶... 

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的背景
    1.2 研究目的和意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究的意義
    1.3 國內外相關研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國內研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.3 國內外研究現(xiàn)狀評述
    1.4 研究內容與方法
        1.4.1 研究內容
        1.4.2 研究方法與技術路線
第2章 客戶細分和聚類理論分析
    2.1 客戶細分的概念原則以及指標
        2.1.1 客戶細分概念
        2.1.2 客戶細分原則及指標
    2.2 客戶細分的數(shù)據(jù)挖掘技術的選擇
        2.2.1 統(tǒng)計分析方法
        2.2.2 決策樹方法
        2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
        2.2.4 聚類分析
    2.3 聚類分析技術的選擇
        2.3.1 聚類分析技術概述
        2.3.2 聚類分析算法
        2.3.3 K-means算法
    2.4 本章小節(jié)
第3章 房地產(chǎn)客戶細分模型的構建
    3.1 指標體系構建原則及步驟
        3.1.1 指標體系構建原則
        3.1.2 指標體系構建步驟
    3.2 房地產(chǎn)客戶細分指標分析
        3.2.1 基于客戶價值細分指標體系設計
        3.2.2 基于客戶忠誠度細分指標體系設計
        3.2.3 基于客戶價值和忠誠度構建房地產(chǎn)客戶細分指標體系
    3.3 客戶細分模型設計
        3.3.1 數(shù)據(jù)預處理
        3.3.2 主成分分析
        3.3.3 房地產(chǎn)客戶細分模型
    3.4 本章小結
第4章 房地產(chǎn)客戶細分實證分析
    4.1 寶宇地產(chǎn)的企業(yè)現(xiàn)狀評述
        4.1.1 寶宇地產(chǎn)的企業(yè)現(xiàn)狀
        4.1.2 寶宇地產(chǎn)SWOT分析
    4.2 數(shù)據(jù)預處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)準備
        4.2.2 主成分分析
    4.3 基于K-means算法的客戶細分
    4.4 結果分析及建議
        4.4.1 結果分析
        4.4.2 對寶宇地產(chǎn)實施客戶細分建議
    4.5 本章小節(jié)
結論
參考文獻
附錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]淺論如何提高客戶的忠誠度[J]. 王棲.  企業(yè)改革與管理. 2016(15)
[2]可持續(xù)消費行為研究的新視角:基于行為階段變化理論[J]. 劉英.  消費經(jīng)濟. 2016(03)
[3]基于新三維客戶細分模型的線上會員客戶價值研究[J]. 葉志龍,黃章樹.  統(tǒng)計與信息論壇. 2016(05)
[4]基于客戶價值的服務評價研究——以A公司為例[J]. 王婷.  物流技術. 2016(03)
[5]消費者偏好驅動的SUV產(chǎn)品族側面外形基因設計[J]. 羅仕鑒,李文杰,傅業(yè)燾.  機械工程學報. 2016(02)
[6]初始點優(yōu)化與參數(shù)自適應的密度聚類算法[J]. 戴陽陽,李朝鋒,徐華.  計算機工程. 2016(01)
[7]基于密度的優(yōu)化初始聚類中心K-means算法研究[J]. 何佳知,謝穎華.  微型機與應用. 2015(19)
[8]基于云自適應遺傳算法的K-means聚類分析[J]. 許茂增,余國印.  數(shù)學的實踐與認識. 2015(17)
[9]網(wǎng)絡購物中顧客轉換成本的影響因素研究[J]. 柳晨.  經(jīng)貿實踐. 2015(08)
[10]基于SWOT分析的企業(yè)核心競爭力培育研究——以中小型房地產(chǎn)企業(yè)為例[J]. 饒靜.  河南財政稅務高等�？茖W校學報. 2015(04)



本文編號：3732068