本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)在零售行業(yè)的應(yīng)用

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【摘要】：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)相比,不但可以提高營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)生的效益,還可以增強(qiáng)客戶關(guān)系,是企業(yè)從以產(chǎn)品為中心向以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)體系轉(zhuǎn)型的杠桿。由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的逐漸成熟,數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)在追蹤客戶,了解客戶,預(yù)測(cè)客戶需求等方面起到了極大的作用,帶來(lái)了無(wú)限的可能性。這種以客戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),定量分析為決策依據(jù),市場(chǎng)需求為主導(dǎo)的新興營(yíng)銷(xiāo)理論與實(shí)踐,已經(jīng)廣泛被國(guó)內(nèi)外企業(yè)所采用。分位數(shù)回歸是一種根據(jù)給定影響事物的因素來(lái)估計(jì)事物條件分位數(shù)的基本方法。作為傳統(tǒng)回歸方法一最小二乘法的一個(gè)補(bǔ)充和拓展,分位數(shù)不僅具有同變性,漸近性,穩(wěn)健性等優(yōu)良的性質(zhì),還可以度量給定因素在不同分位點(diǎn)對(duì)事物的影響程度,對(duì)事物的解釋更加全面。本文的數(shù)據(jù)背景為一家外國(guó)服裝零售公司A,它僅僅通過(guò)郵件或郵寄產(chǎn)品清單來(lái)營(yíng)銷(xiāo),我們需要幫助他們進(jìn)行針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)。第一階段,選擇數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)中的響應(yīng)模型和客戶細(xì)分模型：首先將統(tǒng)計(jì)建模分析與數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)結(jié)合,以客戶是否響應(yīng)營(yíng)銷(xiāo)為目標(biāo)變量,建立響應(yīng)模型,即logistic回歸。當(dāng)A公司需要篩選符合他們某一活動(dòng)特征的客戶群時(shí),建立客戶細(xì)分模型,將客戶分成幾個(gè)具有不同特征的群體,幫助A選出符合營(yíng)銷(xiāo)特征的人群。兩種數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)模型方式具有不同的針對(duì)性,理論上來(lái)講,二者結(jié)合效果更好。第二階段,采用逐步回歸和結(jié)合了逐步篩選的分位數(shù)回歸：在知道客戶響應(yīng)后,客戶會(huì)希望進(jìn)一步了解響應(yīng)的這批人一年中會(huì)產(chǎn)生多少訂單數(shù),采用逐步回歸和結(jié)合了逐步篩選的分位數(shù)回歸分別對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析,最后檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),結(jié)合逐步篩選的分位數(shù)回歸效果更好。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo) 響應(yīng)模型 客戶細(xì)分模型 逐步回歸 分位數(shù)回歸
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F274
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展10-12
• 1.2.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展與過(guò)程12
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容12-14
• 第二章 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)14-26
• 2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展和優(yōu)勢(shì)14-16
• 2.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)概念14
• 2.1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展14
• 2.1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)勢(shì)14-15
• 2.1.4 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)模型分類(lèi)15-16
• 2.2 響應(yīng)模型16-22
• 2.2.1 Logistic回歸方程16
• 2.2.2 Logistic回歸模型的參數(shù)估計(jì)與假設(shè)條件16-17
• 2.2.3 Logistic回歸模型評(píng)價(jià)17-18
• 2.2.4 決策樹(shù)18-20
• 2.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.2.6 遺傳算法21
• 2.2.7 方法比較及選擇21-22
• 2.3 客戶細(xì)分模型22-26
• 2.3.1 客戶細(xì)分模型概述22-23
• 2.3.2 Segmentation過(guò)程定義23
• 2.3.3 K-平均算法23-24
• 2.3.4 Segmentation過(guò)程操作步驟24-26
• 第三章 逐步回歸與分位數(shù)回歸26-39
• 3.1 逐步回歸26-30
• 3.1.1 多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型26-27
• 3.1.2 參數(shù)的最小二乘估計(jì)27-29
• 3.1.3 逐步回歸建立最優(yōu)回歸模型29-30
• 3.1.4 模型的檢驗(yàn)30
• 3.2 分位數(shù)回歸30-38
• 3.2.1 分位數(shù)回歸基本思想30-32
• 3.2.2 分位數(shù)回歸的基本性質(zhì)32-38
• 3.3 逐步回歸與分位數(shù)回歸比較38-39
• 第四章 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)在A零售公司的實(shí)證應(yīng)用39-59
• 4.1 案例背景39
• 4.2 數(shù)據(jù)介紹39
• 4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備39-43
• 4.3.1 原始數(shù)據(jù)整合39-40
• 4.3.2 過(guò)采樣(Oversample)提高響應(yīng)率40
• 4.3.3 重新編碼(recoding)40-41
• 4.3.4 全面性分析變量(Profiling)41-42
• 4.3.5 變量縮減42-43
• 4.4 建立響應(yīng)模型43-51
• 4.4.1 拆分樣本數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集,驗(yàn)證集以及測(cè)試集43-44
• 4.4.2 初步了解數(shù)據(jù)集特征44-47
• 4.4.3 響應(yīng)模型調(diào)試47-48
• 4.4.4 響應(yīng)模型結(jié)果分析48-51
• 4.5 響應(yīng)模型的檢驗(yàn)51-54
• 4.5.1 變量相關(guān)性51-52
• 4.5.2 多重共線性檢驗(yàn)52
• 4.5.3 模型的有效性檢驗(yàn)52
• 4.5.4 模型的穩(wěn)健性52-54
• 4.6 建立客戶細(xì)分模型54-58
• 4.6.1 數(shù)據(jù)整理54
• 4.6.2 Segmentation過(guò)程54-57
• 4.6.3 細(xì)分模型結(jié)果分析57-58
• 4.7 本章小結(jié)58-59
• 第五章 逐步回歸與分位數(shù)回歸在A零售公司的實(shí)證應(yīng)用59-63
• 5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備59
• 5.2 建立逐步回歸模型59-61
• 5.2.1 逐步回歸篩選變量59-60
• 5.2.2 生成回歸方程60
• 5.2.3 逐步回歸總結(jié)60-61
• 5.3 分位數(shù)回歸61-62
• 5.3.1 選定變量61
• 5.3.2 生成分位數(shù)回歸61-62
• 5.3.3 分位數(shù)回歸總結(jié)62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 致謝66

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7 唐志偉;廣東郵政數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)策研究[D];廣東財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1062600