電子商務(wù)相比較與以往傳統(tǒng)的線下購(gòu)物,其不受時(shí)間、地點(diǎn)限制,便捷的優(yōu)勢(shì)吸引越來越多人的選擇。然而在如今電商平臺(tái)百花齊放的市場(chǎng)環(huán)境下,平臺(tái)間的競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。電商物流逐漸成為電商平臺(tái)發(fā)展的瓶頸,物流配送問題等物流服務(wù)質(zhì)量偏低逐漸成為客戶最不滿意的地方。電商平臺(tái)客戶,其行為不穩(wěn)定性較大,流失率較高。而客戶的穩(wěn)定性與否直接和電商的銷量預(yù)測(cè)息息相關(guān),進(jìn)而影響倉(cāng)儲(chǔ)的調(diào)配及其運(yùn)輸優(yōu)化等等一系列涉及物流及企業(yè)成本方面的問題。而電商平臺(tái)自身的物流服務(wù)質(zhì)量,極有可能是造成客戶流失的一個(gè)不可忽略的因素。因此探究客戶流失原因,并針對(duì)影響其流失的因素進(jìn)一步分析并提出對(duì)策,是電商平臺(tái)亟待解決的一個(gè)問題,也是推動(dòng)現(xiàn)代物流發(fā)展,提升物流服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)舉措。本文首先論述了我國(guó)電商平臺(tái)客戶的特點(diǎn)、市場(chǎng)規(guī)模和發(fā)展前景,分析了可能影響電商平臺(tái)客戶流失的影響因素如物流服務(wù)質(zhì)量等;進(jìn)而探討利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警模型的構(gòu)建,并找出高效且準(zhǔn)確度高的算法;然后以國(guó)內(nèi)某知名H電商的大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的母嬰事業(yè)部數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法如隨機(jī)森林、xgboost算法等,根據(jù)RFM模型,建立起影響客戶流失因素的特征工程,進(jìn)一步根據(jù)前面建立... 

【文章來源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１?２０１６Ｑ１－２０１７Ｑ３中國(guó)電子市場(chǎng)交易規(guī)模??

３４％．．／?０．８％??圖１－３?２０１７Ｑ３中國(guó)購(gòu)物網(wǎng)站交易規(guī)模市場(chǎng)份額統(tǒng)計(jì)圖??由圖中根據(jù)市場(chǎng)份額來看，國(guó)內(nèi)的電商所處的行業(yè)環(huán)境是高速繁榮發(fā)展但是??２??

２．０１６０１?２ＨＵｍ?２０１６Ｑ３?２０１６０４?３０１?？Ｑ１?２０ｉ７ＱＺ?．２０１７０３??＾Ｃ２＃幔簦簦??＾８２Ｃ＾ｌｔ??圖１－２?２０１６第一季度－２０１７第三季度中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模結(jié)構(gòu)圖??在網(wǎng)絡(luò)交易急劇增長(zhǎng)的同時(shí)，電商企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。根據(jù)艾潤(rùn)咨詢??公司報(bào)告，２０１７Ｑ３中國(guó)Ｂ２Ｃ市場(chǎng)中，淘寶的市場(chǎng)份額名列第一，京東位居第二，??占比總和超過８０％，繼續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。２０１７Ｑ３中國(guó)Ｂ２Ｃ購(gòu)物網(wǎng)站的交易市場(chǎng)??份額統(tǒng)計(jì)圖如下．？??２０１７Ｑ３中國(guó)Ｂ２Ｃ購(gòu)物網(wǎng)站交易規(guī)模市場(chǎng)份額??１Ｓ網(wǎng)，０．４％?＇?其他，６．８％?■?？??蘇寧鉍購(gòu)彳７％羞二鐘嫌ｇ馬遜中ＩＩ??＊?唯齡??ｍ?韻纖??Ｗ臟，擔(dān)Ｍ?ｈ?購(gòu)??＿視０．／％?＾嫌中．?ｉｔｉ??唯品會(huì)，３４％．．／?０．８％??圖１－３?２０１７Ｑ３中國(guó)購(gòu)物網(wǎng)站交易規(guī)模市場(chǎng)份額統(tǒng)計(jì)圖??由圖中根據(jù)市場(chǎng)份額來看，國(guó)內(nèi)的電商所處的行業(yè)環(huán)境是高速繁榮發(fā)展但是??２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SMOTE和GBDT的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法研究[J]. 封化民,李明偉,侯曉蓮,徐治理.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(12)
[2]基于分步特征提取和組合分類器的電信客戶流失預(yù)測(cè)模型[J]. 徐子偉,王傳啟,王鵬,黃海.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(13)
[3]影響電子商務(wù)客戶流失因素分析[J]. 于小兵,王旭明.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2014(21)
[4]B2C電子商務(wù)交易平臺(tái)顧客感知價(jià)值、顧客滿意與顧客忠誠(chéng)關(guān)系的實(shí)證研究[J]. 雷婷,李存林.  技術(shù)與創(chuàng)新管理. 2012(06)
[5]客戶流失問題研究綜述[J]. 于小兵,曹杰,鞏在武.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2012(10)
[6]電子商務(wù)客戶流失的建模與預(yù)測(cè)研究[J]. 任劍鋒,張新祥.  計(jì)算機(jī)仿真. 2012(05)
[7]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行客戶流失分析模型[J]. 林睿,遲學(xué)芝.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2012(03)
[8]基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電信企業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)模型研究[J]. 代逸生,楊永升.  價(jià)值工程. 2011(13)
[9]客戶流失預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀與發(fā)展研究[J]. 夏國(guó)恩.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(02)
[10]基于改進(jìn)支持向量機(jī)的客戶流失分析研究[J]. 趙宇,李兵,李秀,劉文煌,任守榘.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2007(01)

博士論文
[1]基于商務(wù)智能的客戶流失預(yù)測(cè)模型與算法研究[D]. 夏國(guó)恩.西南交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]電商企業(yè)客戶流失預(yù)警模型研究[D]. 董航.東華大學(xué) 2017
[2]網(wǎng)店顧客流失影響因素與顧客保持研究[D]. 王榕麟.哈爾濱理工大學(xué) 2013
[3]基于多支持向量機(jī)的分布式客戶流失預(yù)測(cè)模型研究[D]. 郭飛鵬.浙江工商大學(xué) 2009
[4]基于實(shí)證分析的移動(dòng)客戶保持影響因素和策略研究[D]. 趙莽.北京郵電大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3594707