基于聚类的多指标客户细分方法,本论文可用于聚类论文范文参考下载，聚类相关论文写作参考研究。
聚类论文参考文献：
摘 要：在客户关系管理的RFM经典分析法的基础上,根据电子商务的业务分析,提出适合本系统的多指标客户细分法.采用熵值法对各个指标进行权重的赋值,最后使用K-means算法进行客户细分.该文的评价指标除了使用传统聚类算法的类内距离外,还使用了基于分类思想的泛化能力评估,具有一定的实际意义.通过实验验证了本文提出多指标分析法的有效性.
关键词：客户细分；客户关系管理；RFM；聚类
在互聯网高速发展的今天,企业和客户之间的关系发生了变化,客户拥有了更多的选择权,这给企业带来了更大的压力,企业要想留住老客户增加新客户,就必须更好地去了解客户的需求.因此,企业要与客户建立良好的关系,可以根据与客户交流中产生的历史数据的消费记录,运用相应的数据分析技术,分析客户的消费习惯,作为企业管理人员的决策依据.
目前有很多关于客户细分方面的研究.文献通过使用RFM分析和神经网络来对银行客户进行分析,提高酒店利润.文献指出RFM模型可用于“将有价值的客户定义为同时具有最新近度,频率和货币价值的客户”.
文献主要目标是帮助医院管理者增加利润,降低客户流失的成本.首先将K均值聚类算法应用于目标客户和群体的识别,然后将决策树分类器用作流失预测.文献研究人员为了促进居民和游客参与某市组织的文化活动,并为城市打造自己的吸引力,指导人们访问他们还没有访问的文化场所.这项研究有助于促进政府公共部门CRM的发展.Hu&Yeh提出RFM模型用于“将有价值的客户定义为同时具有高新近度,频率和货币价值的客户”.Asl han Dursun,Mehem Caber研究尝试通过使用RFM分析来研究在酒店客户CRM中客户价值的分布概况.Gutha Jaya Krishna,Vadlamani Ri通过使用RFM模型方面来估计客户价值,提高现有顾客的盈利能力.根据一些学者的总结,RFM分析可用于识别高价值客户,CRM客户细分,新产品或新服务的产生,在金融,电信,电子,网上和旅游,零售商等诸多领域的客户终身价值的测量.客户细分是将具体相同属性特征的客户群划分为同类群组,是识别客户需求的有效工具,它有助于企业制定目标营销策略,并最终导致个性化营销,例如：亚马逊,谷歌和其他这样的公司已经开始一对一或个性化的营销.E.Vigneau,E.M.Qannari,B.Nez,v.Cottet通过使用聚类分析根据他们的整体喜好来分割消费者.Chuang and Shen在最近的研究中,一些作者提出了使用WRFM（加权RFM）模型,根据特定行业的特点,将不同的权重分配给新近程度,频率和货币参数.为此,本文在基于CRM中经典的RFM分析方法之上,根据数据系统特征,提出一种新型RFM与k-means相结合,并使用熵值法进行权重调整,得出多指标的客户细分模型.
1相关理论研究
1.1多指标分析模型的提出
传统的RFM分析方法在每个维度上只有一个指标,R代表最近一次消费时间,F代表消费次数,M代表消费总金额.客户的消费行为是一个复杂的过程,若从以上三个指标虽然能从一定程度上反映客户的购买和价值,仍存在一些缺陷.传统RFM主要体现的是客户购买的行为,但对于电子商务系统其业务不仅包括购买流程还有退货的流程.因此本文根据电子商城系统的数据特点构建多指标的客户分析模型.
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