發(fā)布時間：2021-01-10 19:20

　　網(wǎng)絡(luò)借貸平臺能快速聚集客戶,也能快速流失客戶,有效的客戶識別、細(xì)分及目標(biāo)客戶的選擇和維持對于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的發(fā)展至關(guān)重要。文章針對網(wǎng)絡(luò)借貸平臺,在傳統(tǒng)RFM模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了LRFM模型,使用兩步聚類方法,將拍拍貸網(wǎng)站的借款用戶細(xì)分為4類,并根據(jù)不同客戶類型提供相應(yīng)的營銷建議。 

【文章來源】：無線互聯(lián)科技. 2020,17(12)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 網(wǎng)絡(luò)借貸與客戶細(xì)分
2 LRFM模型與聚類算法
    2.1 LRFM模型
    2.2 兩步聚類算法
3 實(shí)證分析
    3.1 數(shù)據(jù)描述
    3.2 聚類結(jié)果分析
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]情感回報(bào)、經(jīng)濟(jì)激勵與P2P網(wǎng)貸投資意愿——機(jī)構(gòu)保障的調(diào)節(jié)作用[J]. 丁良超,韋婧,陳冬宇.  金融論壇. 2019(08)
[2]基于RFM模型的個人客戶忠誠度研究[J]. 王文賢,金陽,陳道斌.  金融論壇. 2012(03)
[3]基于客戶價(jià)值的客戶分類方法研究[J]. 黃亦瀟,邵培基,李菁菁.  預(yù)測. 2004(03)



本文編號：2969267