基于RBF神经网络的超市客户保持预测模型研究

利用RBF神经网络数据挖掘算法建立了超市客户保持预测模型,在MATLAB开发环境下进行程序设计和仿真分析,并与BP算法进行对比,完成了超市客户保持预测的任务,分析了该算法的优越性.     

基于Python的超市O2O营销数据分析

数据挖掘是分析数据的关键技术,利用Python语言及其IDE工具——Py Charm可以有效地对超市O2O(Online to Offline)营销产生的大量数据进行统计分析,从而加速线上线下资源整合,有利于超市的发展.通过对河南某大型连锁超市O2O营销产生的数据集进行去除无关属性、空数据、无效数据等预处理操作后,利用Python的第三方库Numpy、Pandas、Matplotlib等对预处理后的总数据集进行分析,得到了该数据集在年龄、用户等级、用户注册时间等不同维度上的分布情况.其中会员表所包含的用户中,大部分为年轻用户,小孩和老年人较少;另外,结合用户等级与他们的注册时长可以得出,大体上用户注册时间越长,等级就越高.超市决策人员可以根据统计分析的结果,调整营销策略,更好地服务客户、赢得客户.     

基于改进的 ＲＦＭ 模型客户价值分层研究

对传统零售行业客户进行价值分层 进一步对不同价值客户采取相应的营销策略 既能降低营销成本 又能提升营销效果 最终将显著提升企业利润 基于经典 ＲＦＭ 模型进行改进 修改了指标 Ｆ 的计算方式 然后对模型指标以熵权法确定其权重 最后进行 Ｋ－ｍｅａｎｓ 聚类分析 将客户划分为不同价值层级 以某大型超市相关数据进行实证研究 对超市观察期内的客户进行价值分层后 进一步分析不同类型客户的创利情况 验证了聚类结果的合理性 客户价值层级越高 实际创利情况越 佳 最后对不同类型的客户给出相应的营销策略     

数据挖掘中关联规则和决策树的应用

关联规则应用最频繁的是在零售部门,尤其是超市。以某超市一天中的商品销售记录为例来说明关联规则的应用,从中发现客户的购买模式和消费习惯。决策树分类方法的应用中,对于汽车销售公司的客户定位进行了分析,区分了男性和女性的偏好。销售公司可以据此对客户进行具体定位,促进销售。     

新型超市结算支付系统的设计

首先提出采用无线电感应式电子标签识别技术来改善现代超市中因条形码不足而带来的超市结算支付速度低及管理不善等弊端;然后对新型的结算支付系统的设计进行描述,包括结构模型、网络模型及系统的安全策略.该系统能增加超级市场的工作效率,提高客户消费时的满意度,降低超市的各种风险和损失.     

基于两阶段求解的动态车辆路径问题研究

采用两阶段求解思想,通过设置定时间隔,将动态信息转化成静态信息,从而实现对动态车辆路径问题的求解.分别建立了初始优化和实时优化阶段的数学模型,以节约算法解为初始解,利用禁忌搜索算法完成初始优化阶段的车辆路径问题求解;在实时优化阶段,分别对节约算法和禁忌搜索算法进行适当修正后再进行求解.利用数值测试实验对客户不同地理位置分布下定时间隔的设置进行测试分析.结果表明,该算法简单明了,易于实现.此外,客户的地理位置分布不同,对定时间隔的敏感性也不同,混合分布最为敏感,其次是随机分布,集聚分布最不敏感;最后,给出了相应的累计服务客户数量曲线,并结合车辆总行驶距离,明确了不同客户位置分布下的较优定时间隔设置.     

网络营销中的客户管理方法研究

随着电子商务在各个领域的广泛应用,网络的购物群体迅速的扩大和成熟,企业开展电子商务和进行网络营销的意识逐步增强.网络环境下传统的营销模式发生了巨大的变化,网络营销的产生促进了以客户为中心的营销观念的产生和发展.针对目前在网络营销中对客户信息处理的不完善性,提出了关于网络营销客户信息管理的实施策略因此,在网络营销环境下对客户管理的理论和方法的研究,是每个企业都必须面对的一个重要课题.本文在对网络营销的客户进行细分的基础上挥讨了电子商务企业面对不同类型的客户应该采取的营销策略.     

居民大型超市购物行为特征统计分析——以石家庄市为例

首先对石家庄北国超市北国商城店、谈固店、长江店3家超市进行了实地考察并发放调查问卷,收集统计了相关的信息,并分析超市的客流量分布情况。然后按年龄段、性别、出行方式进行分类,分析各家超市顾客的购物行为特征;再将3家大型超市进行比较,分析不同地段超市顾客购物行为的异同点;最后总结不同分类下石家庄居民大型超市购物行为特征。     

基于广域网的连锁超市管理信息系统

系统针对连锁超市的管理要求进行开发,结构灵活,功能重组方便,支持多种工作平台,并基于广域网,实现了各连锁超市间的数据传送和数据共享.系统能对各种有关信息进行实时分析、汇总,前台POS系统提供了灵活多样的收银手段;后台、配送中心、仓库等管理系统实现了对超市整个物流的全面管理.     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

网上超市购物系统的设计与实现

运用JSP技术和数据仓库技术,基于MVC模式开发了一个网上超市购物系统,除了可以进行注册会员、会员登录、浏览商品、下订单及商品查询,还可以基于客户当前或者之前的购物篮中的产品来推荐新的产品,以及根据客户的资料向客户推荐不同等级的会员卡.     

基于AHP的连锁超市顾客满意度评价指标体系的构建

以CS理论为指导,在构建连锁超市顾客满意度评价指标体系的基础上,应用AHP对该体系各层次指标的权重进行了综合排序.同时,结合案例对连锁超市的顾客满意度进行了综合评价.     

K—means聚类算法在客户细分中的应用

以某超市会员为研究对象,以其会员卡的消费记录为数据源,运用K-means聚类算法对该超市VIP客户进行细分,得到一个细分模型,该模型对企业营销策略的制定具有一定的辅助作用．     

基于Apriori算法的改进关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的一个重要研究内容,主要用于从大量数据集中挖掘出有价值的数据项之间的关联关系.典型案例是超市的购物篮分析,主要对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘,可以发现顾客的购买行为.本文依据Apriori算法的两个基本性质,即任何大项集的子集一定是大项集,非大项集的超集一定是非大项集,对经典的Apriori算法要多次扫面事务数据库的问题,作了一些改进,并进行仿真计算,结果表明,改进的算法确实减少了扫描次数.     

Apriori算法在超市决策中的应用

针对超市营业中每天生成的大量商品销售记录,使用Apriori关联规则挖掘算法来分析数据项之间的关系,从数据中挖掘出有价值的信息,总结顾客的购物行为的规律性,为商场主管制定正确的营销和库存决策提供依据。     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理（CRM）,CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

面向客户知识管理的动态SOM客户分类方法

提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法.该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM 行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根据客户分类结果判定各类客户对企业的价值,从而使企业能够有针对性地对不同客户实施差别化服务策略,为企业的客户战略提供了有效的支持和决策.     

浅析内资超市品类管理之货架空间管理问题

20世纪90年代初,我国开始发展连锁经营,内资超市开始了规模化扩展。同时也面临着新商品引进缓慢、库存积压严重,同质化商品充斥货架等种种问题。自1997年品类管理进入我国后,越来越多的内资超市开始实施品类管理,以求达到降低库存、减少缺货,最终提高销售量以及消费者满意度的目的。然而,在实施品类管理时始终停留在初级阶段—货架空间管理阶段,并且还存在不少急需解决的问题,本文从实施货架空间管理时面临的三个问题出发,阐述问题的同时提出相应的解决办法。