發(fā)布時間：2018-10-16 09:49

【摘要】：利用數(shù)據(jù)挖掘方法對品牌女裝企業(yè)的客戶細分進行了研究,采用兩階段聚類挖掘算法和C4.5決策樹挖掘算法對會員客戶進行分析,依據(jù)消費記錄對客戶進行分類,得到容易理解和商業(yè)實踐的客戶分類規(guī)則。依據(jù)這些規(guī)則能夠支持企業(yè)采取有針對性的營銷策略,優(yōu)化會員構(gòu)成,實效明顯。
[Abstract]:Based on the data mining method, the customer segmentation of brand women's wear enterprises is studied. The two-stage clustering mining algorithm and C4.5 decision tree mining algorithm are used to analyze the member customers, and the customers are classified according to the consumption records. Get easy-to-understand and business practices for customer classification rules. According to these rules, enterprises can be supported to adopt targeted marketing strategies and optimize membership structure.
【作者單位】： 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院商務(wù)管理學(xué)院;
【分類號】：F274;F426.86;F270.7

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2273974