數(shù)據(jù)挖掘在電商客戶行為忠誠度預(yù)測研究中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2017-06-16 16:06
本文關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘在電商客戶行為忠誠度預(yù)測研究中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的階段,由于市場經(jīng)濟的競爭態(tài)勢愈演愈烈,企業(yè)之間的競爭日益激烈。市場營銷學(xué)研究表明:企業(yè)與老客之間的交易成本僅為其與總的消費客戶之間的1/6,由此我們可見,維護老客在營銷學(xué)中的重要性。而客戶忠誠度則是體現(xiàn)哪些老客需要繼續(xù)維護的橋梁。客戶忠誠度是指客戶出于對企業(yè)或品牌的偏好而經(jīng)常性重復(fù)購買的程度。真正的客戶忠誠度體現(xiàn)的是一種行為,體現(xiàn)在客戶的購買行為上。因此對客戶的購買行為進行研究可以很好的預(yù)測客戶的忠誠度。電商平臺具有一個很大的優(yōu)勢,可以隨時記錄消費者、訪客的購買記錄以及近期的瀏覽記錄。客戶在其上大量購買商家提供的產(chǎn)品或服務(wù),為店家提供了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。店家可以很好的利用這些購買數(shù)據(jù)記錄為自己進行服務(wù)。本研究以電商平臺上的某商家的客戶行為日志為研究對象進行畫像,并隨機抽取的70%數(shù)據(jù)進行規(guī)則訓(xùn)練,再用剩下的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,將預(yù)測值與真實值進行對照,計算模型的預(yù)測精度。通過目標變量建立電商客戶忠誠度預(yù)測模型,從客戶重復(fù)購買的行為角度分析,最后采用數(shù)據(jù)挖掘中的邏輯回歸算法、決策樹、Boosting算法分別對其進行研究,實證結(jié)果證明Boosting算法對其的預(yù)測率相對最優(yōu)。并進一步對本店的電商客戶忠誠度進行預(yù)測,識別電商的精準購買人群,為電商之后的精準營銷做準備。
【關(guān)鍵詞】:邏輯回歸 決策樹 Boosting算法 客戶忠誠度 重復(fù)購買行為
【學(xué)位授予單位】:蘭州財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP311.13;F274;F724.6
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 1 緒論9-17
- 1.1 研究背景及意義9-11
- 1.1.1 研究背景9-10
- 1.1.2 研究意義10-11
- 1.2 文獻綜述11-15
- 1.2.1 客戶忠誠度的國外研究現(xiàn)狀11-12
- 1.2.2 客戶忠誠度的國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
- 1.2.3 電商客戶忠誠度的研究現(xiàn)狀13-14
- 1.2.4 研究述評14-15
- 1.3 研究方法與思路15
- 1.4 本文的主要研究內(nèi)容15-17
- 2 相關(guān)理論知識概述17-21
- 2.1 客戶忠誠度理論概述17-19
- 2.1.1 客戶忠誠的概念17-18
- 2.1.2 客戶忠誠的分類18-19
- 2.1.3 客戶忠誠度的定義19
- 2.2 電商客戶忠誠度理論概述19-20
- 2.2.1 電商客戶忠誠度概念19-20
- 2.2.2 電商客戶行為忠誠度的特點20
- 2.3 小結(jié)20-21
- 3 客戶忠誠度的預(yù)測方法21-29
- 3.1 邏輯回歸模型21-25
- 3.1.1 邏輯回歸理論概述21-24
- 3.1.2 邏輯回歸的適用性24-25
- 3.2 基于CART算法的決策樹25-27
- 3.3 Boosting算法27-28
- 3.4 模型的評價與選擇28-29
- 4 數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)集29-37
- 4.1 數(shù)據(jù)描述29-30
- 4.2 數(shù)據(jù)清洗30-33
- 4.2.1 數(shù)據(jù)清洗的方法30-31
- 4.2.2 數(shù)據(jù)清洗的原理31
- 4.2.3 數(shù)據(jù)清洗的應(yīng)用31-33
- 4.3 描述性統(tǒng)計分析33-37
- 5 電商客戶忠誠度預(yù)測模型的實證分析37-48
- 5.1 分割樣本并檢驗37-38
- 5.2 基于邏輯回歸算法的忠誠度模型38-42
- 5.3 基于決策樹的忠誠度模型42-45
- 5.4 基于Boosting的忠誠度模型45-46
- 5.5 模型評價46-48
- 6 總結(jié)及展望48-50
- 參考文獻50-52
- 后記52
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條
1 張曉諾;;利用大數(shù)據(jù)技術(shù)在電子商務(wù)中對客戶忠誠度分析[J];中國科技信息;2015年Z3期
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3 崔維軍;包金龍;;E忠誠度:從建模到實施[J];江蘇商論;2006年08期
4 龐川,陳忠民,羅瑞文;消費者網(wǎng)絡(luò)信任影響因素的實證分析[J];系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用;2004年04期
5 黎志成,劉枚蓮;電子商務(wù)環(huán)境下的消費者行為研究[J];中國管理科學(xué);2002年06期
本文關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘在電商客戶行為忠誠度預(yù)測研究中的應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
,本文編號:455809
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