本文關(guān)鍵詞：一種基于數(shù)據(jù)挖掘的零售業(yè)客戶細(xì)分方法研究

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【摘要】：針對(duì)零售業(yè)客戶細(xì)分指標(biāo)粗糙和方法精準(zhǔn)性低的問(wèn)題,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘聚類分析的零售業(yè)客戶細(xì)分方法;方法構(gòu)建了一套基于RFM的多指標(biāo)客戶細(xì)分指標(biāo)體系,采用熵值法賦予指標(biāo)權(quán)重,進(jìn)而使用K-Means算法進(jìn)行客戶細(xì)分;實(shí)證研究結(jié)果表明:方法在客戶行為特征區(qū)分能力和聚類緊湊性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)基于RFM的細(xì)分方法,方法可行、有效,能夠更好地解決零售業(yè)客戶細(xì)分問(wèn)題,提升客戶關(guān)系管理和營(yíng)銷決策質(zhì)量.
【作者單位】： 青島大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 客戶細(xì)分 RFM 熵值法 K-Means
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(71273148)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,零售業(yè)發(fā)展迅猛.但是隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇和開(kāi)放的深入,零售業(yè)的利潤(rùn)日漸微薄,迫切需要尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn).對(duì)于現(xiàn)在供過(guò)于求的零售業(yè)來(lái)說(shuō),如何贏得和保留客戶并將客戶價(jià)值最大化變得尤為重要,也日漸成為企業(yè)最為關(guān)注的問(wèn)題之一.零售業(yè)存在大量的客戶數(shù)

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本文編號(hào)：685676