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基于RSA模型和改进K-means算法的电商行业客户细分
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作者 杨静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期125-131,172,共8页
针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻... 针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻和密度峰值聚类的K-means初始聚类中心选取方法,优化传统K-means算法实现客户细分。通过选取的标准数据集和某零售公司在线交易的真实数据进行实验验证,证明了RSA模型和改进K-means算法具有更加优异的性能。 展开更多
关键词 RSA模型 客户细分 K-MEANS算法 密度峰值聚类 K近邻
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基于改进RFM模型的电子商务客户细分 被引量:50
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作者 徐翔斌 王佳强 +1 位作者 涂欢 穆明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1439-1442,共4页
对电子商务企业的客户进行准确细分,采取相应的营销策略,是电子商务发展的重要环节。在传统零售行业客户细分的RFM模型上,引入总利润属性,创建RFP模型,使用数据挖掘K-Means算法对某电子商务企业客户进行聚类分析,与RFM模型比较,并分析... 对电子商务企业的客户进行准确细分,采取相应的营销策略,是电子商务发展的重要环节。在传统零售行业客户细分的RFM模型上,引入总利润属性,创建RFP模型,使用数据挖掘K-Means算法对某电子商务企业客户进行聚类分析,与RFM模型比较,并分析了模型属性的关联性对聚类结果的影响,得出了模型比较的六个结论和四个营销策略,能为电子商务行业以及其他销售行业提出相关营销策略。 展开更多
关键词 电子商务 数据挖掘 RFM模型 聚类分析客户细分
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基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法 被引量:24
3
作者 曾小青 徐秦 +1 位作者 张丹 林大瀚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第10期2944-2947,共4页
提出一种过程完整的针对消费数据挖掘的客户细分新方法。设计了包含3种类型10个指标的客户细分模型,并采用因子分析法从中提取细分变量,再使用基于划分的聚类算法进行客户细分。通过对某大型纸巾生产企业100万销售数据的计算分析,得出... 提出一种过程完整的针对消费数据挖掘的客户细分新方法。设计了包含3种类型10个指标的客户细分模型,并采用因子分析法从中提取细分变量,再使用基于划分的聚类算法进行客户细分。通过对某大型纸巾生产企业100万销售数据的计算分析,得出了有效客户类别,表明了本方法具有更强的客户细分能力和客户行为特征的解释能力。 展开更多
关键词 客户细分 消费行为 数据挖掘 聚类
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基于数据挖掘技术的移动通信行业客户细分 被引量:27
4
作者 周颖 吕巍 井淼 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1142-1145,共4页
利用数据挖掘中的误差平方和准则函数的K-Means聚类算法,建立了客户细分模型,为企业进一步制定营销策略提供依据.此方法已经投入运行.实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业产生了积极的影响.
关键词 数据挖掘 客户细分 K-Means聚类法
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基于数据挖掘的客户细分框架模型 被引量:12
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作者 方安儒 叶强 +1 位作者 鲁奇 李一军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期251-253,共3页
数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客户... 数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客户细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。 展开更多
关键词 客户细分 框架模型 数据挖掘
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客户关系管理中的动态客户细分方法研究 被引量:16
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作者 叶强 卢涛 +1 位作者 闫相斌 李一军 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2006年第2期44-52,共9页
在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分过程表示为一个C过程与一个P过程,并将描述非确定关系的云模... 在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分过程表示为一个C过程与一个P过程,并将描述非确定关系的云模型理论引入到客户细分的P过程中,从而实现了客户细分的动态性,提高了模型对客户行为描述的客观性.文章采用来自UCI的合成数据及来自银行的实际客户数据进行了数据实验,实验结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 客户关系管理 动态客户细分 云模型
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聚类算法在电信客户细分中的应用研究 被引量:18
7
作者 陈治平 胡宇舟 顾学道 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第10期2566-2569,2577,共5页
结合聚类算法的分析,提出了一种解决电信客户细分的应用模型,该模型在实际中得到了较好的应用并为电信服务产品的策划设计提供了依据。同时,通过引入指标区分度的定义,给出了一种聚类方法应用效果评估的方法。该方法结合电信的案例应用... 结合聚类算法的分析,提出了一种解决电信客户细分的应用模型,该模型在实际中得到了较好的应用并为电信服务产品的策划设计提供了依据。同时,通过引入指标区分度的定义,给出了一种聚类方法应用效果评估的方法。该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析,得出K-Means方法在电信客户市场细分中的应用优越性。 展开更多
关键词 聚类算法 K均值 客户细分
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客户生命周期价值模型扩展及在客户细分中的应用 被引量:12
8
作者 谭跃雄 周娜 于强 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期124-128,共5页
在分析客户生命周期价值模型研究现状及模型参数变化影响的基础上,通过引入动态客户保持率及相关的客户生命周期时间,探讨了客户生命周期价值模型的扩展,并将扩展模型应用于企业客户细分,提出了基于客户价值的企业客户细分及客户关系管... 在分析客户生命周期价值模型研究现状及模型参数变化影响的基础上,通过引入动态客户保持率及相关的客户生命周期时间,探讨了客户生命周期价值模型的扩展,并将扩展模型应用于企业客户细分,提出了基于客户价值的企业客户细分及客户关系管理策略. 展开更多
关键词 客户生命周期价值 扩展模型 客户细分 应用 客户关系管理
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客户细分方法研究综述 被引量:86
9
作者 刘英姿 吴昊 《管理工程学报》 CSSCI 2006年第1期53-57,共5页
本文研究以客户为导向的各种细分方法。首先简要描述了各种细分方法在细分维度、细分依据以及与细分目标的关联性这三个方面所表现出来的特点,同时比较了它们之间的差异;其次以维度和细分技术为主要内容对四种主要的细分方法进行了详细... 本文研究以客户为导向的各种细分方法。首先简要描述了各种细分方法在细分维度、细分依据以及与细分目标的关联性这三个方面所表现出来的特点,同时比较了它们之间的差异;其次以维度和细分技术为主要内容对四种主要的细分方法进行了详细的叙述:人口统计细分、生活方式细分侧重维度内涵的变迁,而行为细分和利益细分则侧重细分技术的发展,尤其是利益细分;最后在结束语部分指出了现有细分方法的不足和发展方向。 展开更多
关键词 客户细分 细分方法 细分技术 利益细分
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高速公路ETC客户细分方法研究 被引量:16
10
作者 钱超 杨孟 +1 位作者 耿健 许宏科 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期231-239,共9页
应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据... 应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析;建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则,最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明,本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路,同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持. 展开更多
关键词 公路运输 客户细分 大数据 ETC 星级评定
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汽车4S店TFM客户细分模型及其方法研究 被引量:7
11
作者 谢鹏寿 张宽 +2 位作者 范宏进 贵向泉 张恩展 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第10期2165-2169,共5页
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... 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. 展开更多
关键词 TFM模型 汽车4S店 客户细分 K均值算法 聚类分析
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客户细分下的电商营销策略研究 被引量:15
12
作者 刘春艳 李敏 赵焕红 《商业经济研究》 北大核心 2016年第1期57-59,共3页
当前我国电子商务市场发展迅速,因此把握好电子商务的客户群体是电子商务市场扩张的重点。而当前许多电商平台在面临巨大的销售量以及庞大复杂的客户群体时,营销策略依然存在缺陷。因此本文分析我国不同的电子商务平台的特点,并总结出... 当前我国电子商务市场发展迅速,因此把握好电子商务的客户群体是电子商务市场扩张的重点。而当前许多电商平台在面临巨大的销售量以及庞大复杂的客户群体时,营销策略依然存在缺陷。因此本文分析我国不同的电子商务平台的特点,并总结出当前电子商务市场营销策略中存在的问题,提出具有针对性的客户细分方法,优化电商企业营销策略。 展开更多
关键词 电子商务 客户细分 营销策略
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基于在线客户评论的客户细分研究 被引量:9
13
作者 蔡淑琴 蒋士淼 +1 位作者 G D OLLE OLLE 秦志勇 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第7期1059-1063,共5页
针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架。在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类... 针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架。在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类数识别的聚类流程,基于模糊C均值聚类方法,对客户进行聚类。 展开更多
关键词 在线客户评论 客户细分 客户偏好建模 模糊C均值算法
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核DBSCAN算法在民航客户细分中的应用 被引量:11
14
作者 潘玲玲 张育平 徐涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期70-73,共4页
针对民航客户行为数据的复杂性,运用数据挖掘中的DBSCAN聚类技术,结合核映射机理,提出一种基于核的DBSCAN算法,用于实现民航客户的细分。实验结果表明,该方法能突出客户之间的行为特征差异,降低聚类结果的混乱性,且其聚类纯度比原DBSCA... 针对民航客户行为数据的复杂性,运用数据挖掘中的DBSCAN聚类技术,结合核映射机理,提出一种基于核的DBSCAN算法,用于实现民航客户的细分。实验结果表明,该方法能突出客户之间的行为特征差异,降低聚类结果的混乱性,且其聚类纯度比原DBSCAN算法约提升30%。 展开更多
关键词 客户关系管理 数据挖掘 核DBSCAN算法 民航客户细分
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基于客户细分的再制造价格歧视策略 被引量:20
15
作者 但斌 丁雪峰 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期515-523,共9页
在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后... 在细分客户绿色偏好的基础上,研究了不同绿色消费者比例的多个市场再制造最优定价,研究发现在不同绿色消费者比例的市场中最优价格存在差异,这种价格歧视能够保证制造商获得比单一价格更高的利润;并分析了价格歧视策略适用的边界,然后根据这个边界条件,建议制造商在再制造成本较高时,实施再制造较高价策略,当消费者对再制造认可度较高时,实施再制造低价策略则可能更加有利,最后通过算例验证了上述的结论. 展开更多
关键词 客户细分 再制造 绿色消费者 价格歧视
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数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用 被引量:14
16
作者 钟雁 郭雨松 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期25-29,36,共6页
基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货... 基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平. 展开更多
关键词 数据挖掘 客户细分 聚类 贝叶斯分类算法 铁路货票
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基于KFAV的中国铁路货运客户细分方法研究 被引量:17
17
作者 张斌 彭其渊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期235-242,共8页
中国铁路货物运输由于诸多因素的影响,在客户和货源数量上受到了冲击,需要在客户关系管理及营销等方面不断完善,其中客户细分是精确营销的重要手段.本文提出了基于RFM模型的,新的客户分类KFAV模型,并对货运客户价值进行了计算.之后引入... 中国铁路货物运输由于诸多因素的影响,在客户和货源数量上受到了冲击,需要在客户关系管理及营销等方面不断完善,其中客户细分是精确营销的重要手段.本文提出了基于RFM模型的,新的客户分类KFAV模型,并对货运客户价值进行了计算.之后引入了局部密度值ρ和斥类值δ,对传统K均值(K-means)聚类方法在初始聚类中心选取方面进行了优化.通过搭建hadoop集群环境,采用spark计算框架,对选取的大量货票数据进行仿真.仿真结果显示,基于KFAV模型的铁路货运客户细分方法更加具有针对性,并且改进的K均值聚类方法提升了算法的效率,同时基于大数据分析的spark+hadoop平台极大地降低了客户细分的运行时间. 展开更多
关键词 铁路运输 KFAV模型 K均值算法 客户细分 RFM模型
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面向数据漂移的代价敏感客户细分 被引量:5
18
作者 邹鹏 于渤 王宪全 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期119-124,共6页
为解决数据挖掘中存在的数据漂移和客户价值分布不平衡问题,采用了分阶段聚类和代价敏感支持向量机的新方法.新方法首先对全部客户聚类得到特征相似的客户群,然后用某个区域客户属于某客户群的后验概率对城市进行聚类,具有相似后验概率... 为解决数据挖掘中存在的数据漂移和客户价值分布不平衡问题,采用了分阶段聚类和代价敏感支持向量机的新方法.新方法首先对全部客户聚类得到特征相似的客户群,然后用某个区域客户属于某客户群的后验概率对城市进行聚类,具有相似后验概率分布的城市群被认为是具有类似的客户结构,每个城市群的客户组成了新的客户样本,对每个样本分别进行代价敏感分类,并完成客户细分.对比实验表明,该方法提高整体预测准确率和高价值客户识别能力,降低模型错误分类代价.改进的方法能在保证分类准确率的同时,更有助于企业锁定高端客户,动态地调整区域市场战略. 展开更多
关键词 代价敏感学习 支持向量机 客户细分 数据漂移
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移动通信业的客户细分和保持策略 被引量:6
19
作者 李兴国 刘辉 周志纯 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第10期124-126,共3页
文章在考虑到客户的过去利润贡献、未来收益和客户流失率的情况下,针对电信运营商的客户特点,给出了客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度的计算方法和过程,提出一个基于客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度三维移动客户细分模型... 文章在考虑到客户的过去利润贡献、未来收益和客户流失率的情况下,针对电信运营商的客户特点,给出了客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度的计算方法和过程,提出一个基于客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度三维移动客户细分模型,并针对不同的细分群体提出相应的客户保持策略,为电信运营商有针对性地开展客户维系和新业务开拓工作提供科学的方法。 展开更多
关键词 客户细分 客户保持 客户忠诚 客户流失
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改进的k-means聚类算法在客户细分中的应用研究 被引量:8
20
作者 杜巍 赵春荣 黄伟建 《河北经贸大学学报》 CSSCI 北大核心 2014年第1期118-121,共4页
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业... 聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。 展开更多
关键词 聚类分析 客户细分 数据挖掘 改进的k—means算法 客户
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