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上传时间: 2010-10-22
详细说明：大连交通大学
硕士学位论文
零售业顾客忠诚度的模型研究与聚类挖掘
姓名：徐鹏
申请学位级别：硕士
专业：计算机应用技术
指导教师：田宏
20081220
摘要
面对市场的激烈竞争，仅依靠商品本身很难在瞪趋激烈的竞争中取胜，现今市场的
竞争，实际怒赢得顾客的竞争。因此，如何建立蹶客忠诚度模型分析顾客的忠诚度是+
分重要的。因为这为企业如何更好的去识别和保留忠诚度高的顾客，挖掘潜在和提升顾
客忠诚度，以及预防顾客流失都起着至关重要的作用。
本文研究重点在于分析国内零售业颤客消费行为特性，探讨圈内零售业顾客忠诚度
评价指标体系，提出适合国内零售业顾客忠诚度评价指标模型，同时与一种较为成熟的
顾客忠诚度指标分析模型(简称RFM)进行比较分析，并通过试验表明新模型更适用于
零售业的顾客分析，实例验证浚模型的有效性和可行性。
建立忠诚度模型后，需选取挖掘方法对数据进行挖掘，本文分析K-means算法的优
缺点以及在顾客细分中的不足，采用改进的K-means算法一基于近邻密度的初始中心点
选择算法(NK．means)对数掘进行分析，通过实验证明该算法的有效性。在分析过程中用
Ve开发的可褫化颞客分拳蠢系统对蹶客按忠诚度进行挖掘，同时报掘聚类挖掘结果对不同
忠诚度类型顾客提出相应营销建议，从丽为优化零售公司的营销策略、深纯零售公司的
管理理念探索出一条可行之路。本文最后对课题的研究进行总结，并且对基于数据挖掘
的我国零售业顾客忠诚度研究的前景做出展望。
关键词：顾客忠诚度；RFM；数据挖掘；聚类K-means；NK-means
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