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从客户细分看企业信息化建设中的缺失
从客户细分看企业信息化建设中的缺失,很实用,建议下载看看
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-05-01
文件大小:218kb
提供者:
boboxin
基于数据挖掘的零售业客户细分研究
基于数据挖掘的零售业客户细分研究 ●叶孝明黄祖庆 摘要:文章根据基于购买行为的客户细分方法,运用数据挖掘中的聚类分析和决策树分类技术,对零售业客户细分 模型进行了研究、建立及实验分析,为零售业客户细分提供了一种有效而实用的分析方法。 关键词:零售业;客户细分;数据挖掘 客户细分是客户关系管理的基本任务之一,在目前客 户终生价值研究还没有成熟的情况下。采用基于购买行为 的客户细分方法不失为一种有效的选择。对于零售企业而 言.通过一定的技术将客户细分为不确定型客户、经常性 客户、乐于消费型客户和最
所属分类:
餐饮零售
发布日期:2010-10-14
文件大小:399kb
提供者:
gadflyyy
客户细分模型
一、项目背景及前阶段工作回顾 二、客户细分方法论 三、XX移动客户细分模型 四、通用客户细分结果分析及相应市场策略 五、短信专题客户细分结果分析及相应市场策略 六、基于客户细分结果的市场营销活动讨论
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-04-18
文件大小:2mb
提供者:
chenyuhuanying
基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究.pdf
:从客户的当前价值、潜在价值、忠诚度价值三个方面出发,建立适用于线上企业的会员客户价值评 价指标体系。同时,在传统RFM 模型的基础上构建了新三维的客户细分模型,并根据改进的客户价值细分 维度进一步细分客户,利用主成分分析法计算每个客户群的价值得分。最终选取某网站的会员客户数据进 行算例分析,通过识别不同客户群体、价值和状态,为企业实施精准营销提供更加细致的客户细分依据。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-15
文件大小:939kb
提供者:
nczfkb
面向契约型客户细分的动态粗糙聚类算法.pdf
对传统聚类技术无法处理客户细分领域聚类结构随时间变动的问题,提出一种面向契约型客户细分的动态粗糙聚 类算法.该算法使用粗糙k-m锄s构建初始分类器,利用客户契约在不同聚类周期内的生效和失效制定分类器参数的更新规 则,从而迭代更新聚类结构.同时在各周期聚类结果的基础上定义了类规模和粗糙度变化的指标,在此基础上度量由聚类对象 增减引起的类稳定性和不确定性的改变.该算法的优点是在实现动态聚类时能兼顾聚类对象的增减和聚类结构的变化,并且考 虑了契约型客户的特点和数据集的不平衡性.最后给出一个电力客户细分
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-15
文件大小:1mb
提供者:
nczfkb
1-CSTPCD 北大核心-基于半监督谱聚类集成的售后客户细分.pdf
根据汽车售后服务客户细分的目的,以及保修期内客户对车辆的保养情况,构建了RFMD客户细分指标模 型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构,以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势,将半监 督谱聚类集成(SSSCE)算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类(SC)算法和谱聚类集成(SCE)算法相比,SSSCE 算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析,并给出相应的保养指导策略。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-14
文件大小:1mb
提供者:
nczfkb
1-CSTPCD 北大核心 汽车4S店TFM客户细分模型及其方法研究.pdf
针对汽车4S 店客户消费模式不同于其他行业,而传统RFM 模型难以适用于汽车4S 店客户细分的问题,课题组对传统RFM 模型的数据分析指标进行优化改进,形成可适用于汽车4S 店的TFM 客户细分模型. 该模型可依据客户的行为属性通 过K 均值聚类算法进行客户细分,最后随机抽取某汽车4S 店客户数据进行实验验证. 实验结果表明,改进的TFM 模型能够有效细分客户,为汽车4S 店针对不同价值的客户制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-14
文件大小:1mb
提供者:
nczfkb
基于选择性聚类集成的客户细分.pdf
针对数据密集型企业的客户细分问题,提出一种基于选择性聚类集成的客户细分框架。在聚类集体生成阶段,根据数据来源和业务需求构建统一的客户视图,将客户特征划分为若干子集后再分别对客户对象聚类,通过评价函数选择高质量的个体标记向量生成聚类集体;在聚类集成阶段,构建记录簇标记所覆盖的相同对象个 数的重叠矩阵,利用重叠矩阵计算各簇权值,最后选择最具代表性的簇参与集成。通过某企业客户细分的实证研究表明,该框架可以有效识别出不同价值和消费行为习惯的客户群,为企业制定产品营销方案提供依据。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-04-29
文件大小:1mb
提供者:
nczfkb
管理统计学——SPSS Modeler证券客户细分
证券公司A客户细分及差异化服务方案设计 1:主要方法 (1)计算变量 (2)分组分级量化 (3)K个独立样本非参数检验 (4)降维-最优尺度的分析方法 (5)独立样本T检验 (6)分析描述探索 2:分析内容 (1)客户各自然或社会属性对客户投资各类出、入据的影响 (2)各投资偏好等级与顾客入据、出据的关联 (3)客户各自然或社会属性值对应的估计总体投资偏好(具体数值)及其所属的偏好等级 (4)各投资偏好等级对应的顾客各属性区间估计
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-04-17
文件大小:1mb
提供者:
qq_26791373
证券公司客户细分模型构建
证券公司客户细分模型构建,谭茂,,证券行业经纪业务具有与其他金融行业不同的特征,它的客户群体细分也具有与其他行业不同的特征。本文结合证券公司实际情况,以客
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-07
文件大小:231kb
提供者:
weixin_38547887
证券公司经纪业务客户细分模型构建
证券公司经纪业务客户细分模型构建,谭茂,,证券行业经纪业务具有与其他金融行业不同的特征,它的客户群体细分也具有与其他行业不同的特征。本文结合证券公司实际情况,以客
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-16
文件大小:233kb
提供者:
weixin_38605967
关于客户细分及特征描述的汇总
关于客户细分及特征描述的汇总 关于客户细分及特征描述的汇总
所属分类:
电子商务
发布日期:2012-12-07
文件大小:1mb
提供者:
tutulonely
客户细分.xmind
客户细分算法思维导图
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-12-18
文件大小:373kb
提供者:
oChangXiang12345
房地产营销之客户细分
为了企业更好发展规划,请收下这一款房地产营销之客户细分,它能为你的企业战略添砖加瓦,喜欢房地产营销...该文档为房地产营销之客户细分,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-15
文件大小:7kb
提供者:
weixin_38502762
目标客户细分表
为了规定营销管理、提升经营绩效、特制定本方法,赶快来下载目标客户细分表进行学习参考吧!学习参考了目...该文档为目标客户细分表,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-12
文件大小:4kb
提供者:
weixin_38623707
客户细分:差异化客户关系管理的基础
你还在寻找客户细分:差异化客户关系管理的基础?你还为客户细分:差异化客户关系管理的基础发愁?在这里...该文档为客户细分:差异化客户关系管理的基础,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-12
文件大小:58kb
提供者:
weixin_38555616
客户细分的维度
为了规定销售管理、提升经营绩效、特制定本方法,赶快来下载客户细分的维度进行学习参考吧!学习参考了客...该文档为客户细分的维度,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:6kb
提供者:
weixin_38571449
Mall-Customer-Segmentation:使用Kmeans聚类的Mall客户细分-源码
商城-客户细分 在这个项目中,我对商城客户数据进行了探索性数据分析。 此外,我使用了K-均值聚类算法来创建客户细分(不同类型的客户群)。 数据 数据集中的功能 客户ID-这是分配给客户的唯一ID 性别-客户的性别 年龄-客户的年龄(以年为单位) 年收入(k $)-客户的年收入(k $) 支出得分-商场/购物中心根据客户的支出性质和行为分配给客户的得分
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-26
文件大小:449kb
提供者:
weixin_42169245
Customer-segmentation:用于银行客户细分的无监督机器学习项目-源码
Customer-segmentation:用于银行客户细分的无监督机器学习项目
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:809kb
提供者:
weixin_42118161
RFM-Analysis-and-modelling:使用K-Means和聚集聚类基于RFM功能创建客户细分-源码
RFM分析与建模 使用K-Means和聚集聚类基于RFM功能创建客户细分
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:490kb
提供者:
weixin_42118770
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