本文選題：客戶市場細分 + 聚類分析��； 參考：《中國管理科學》2008年S1期

【摘要】：準確的客戶市場細分對客戶關系管理具有重要作用。現有的聚類算法由于自身的缺陷無法很好的應用在市場細分中。本文借鑒拓展自組織神經網絡方法的思想,運用Ward's指標對SOM聚類結果進行合并,從而得到有效的客群。運用該方法在某零售企業(yè)的客戶數據中探索出四類客群。ANOVA分析證明了該方法得到結果的可行性,并通過與K-means方法的比較證明了該方法的準確性。
[Abstract]:Accurate customer market segmentation plays an important role in customer relationship management. The existing clustering algorithms can not be well applied in market segmentation due to their own shortcomings. In this paper, the idea of extending the self-organizing neural network method is used for reference, and the SOM clustering results are merged by using the Ward's index, and the effective guest group is obtained. The method is applied to the customer data of a retail enterprise to find out four kinds of customer groups. ANOVA analysis proves the feasibility of the method and proves the accuracy of the method by comparing it with K-means method.
【作者單位】： 大連理工大學管理學院;哈爾濱工業(yè)大學管理學院;
【分類號】：F274;F224

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