一种基于数据挖掘的零售业客户细分方法研究

针对零售业客户细分指标粗糙和方法精准性低的问题,提出一种基于数据挖掘聚类分析的零售业客户细分方法;方法构建了一套基于RFM的多指标客户细分指标体系,采用熵值法赋予指标权重,进而使用K-Means算法进行客户细分;实证研究结果表明:方法在客户行为特征区分能力和聚类紧凑性方面均优于传统基于RFM的细分方法,方法可行、有效,能够更好地解决零售业客户细分问题,提升客户关系管理和营销决策质量.     

综述客户细分的方法与技术

本文以客户为导向研究各种细分方法与技术。先简要介绍各种细分方法的特点，并比较了它们之间的差异：再以细分技术为主要内容对基于客户统计学的客户细分、基于客户行为的客户细分、基于客户价值的客户细分和基于客户生命周期的客户细分四种主要的细分方法进行了详细的叙述；最后指出了现有细分方法的不足和发展方向。     

基于客户价值的期货业客户聚类细分方法

针对目前国内外学者较少重视的期货业客户细分问题,提出了可操作的期货业客户细分方法。通过对中国期货业面临的市场服务问题和客户特点的分析,认为解决问题的关键是对期货客户进行有效细分,支持期货企业差异化服务的实现。依据期货业客户管理特点构建了期货业客户价值预测模型,提出基于客户当前价值和增值价值的两维聚类细分方法。以某期货公司为案例描述了方法的实际应用,证明了所提方法可行性。     

基于数据挖掘方法的中小型企业客户细分的案例研究

以中小型商业批发企业为例，基于企业的日常销售数据结合数据挖掘的方法，设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型，并进行了实际的挖掘。目的是探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下，进行客户细分方法的可行性及有效性。通过分析研究可以看到，只要设计出合理的细分模型仍然可以实现客户细分。     

供电客户评价细分系统的设计方法

随着供电市场需求多元化发展,为了更好的满足电力客户的需求,以个性化服务不断提升客户体验,必须对客户进行细分。本文论述了通过评价实现细分的体系建设需求和原则,为个性化服务策略的实施和制定提供依据。     

基于粗糙集的客户市场细分算法

针对客户市场细分问题进行了研究。依据粗糙集理论,以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以超立方体、扫描向量为数据计算对象,进行数据离散化和连续型属性约简,实现了数据预处理;在此基础上,以集合差异度指标为约束条件,运用集合特征向量加法法则最终实现客户市场细分。在实验中,连续属性离散化和冗余属性约简有效地减少了计算数据,便于客户市场细分的实现,提高了客户市场细分的效果。研究结果表明该客户市场细分算法是有效可行的。     

基于数据挖掘的电信企业客户细分研究

结合数据挖掘技术研究电信企业的客户细分,提出了客户细分的模型和客户细分的流程,以提高电信企业的竞争力。     

商业智能在电信市场细分中的应用

竞争激烈的市场以及客户需求的差异性,要求电信运营商进行市场细分.传统的市场细分方法不适用于具有庞大客户、大量细分变量的电信市场.文章介绍了商业智能的核心技术,数据仓库、OLAP及数据挖掘等技术在电信市场细分中的应用.     

基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型的研究

根据BP神经网络强处理非线性问题和遗传算法具有全局寻优的特点,总结出用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型,对客户进行细分,挖掘出潜力客户,有效降低营销成本。最后,利用Matlab对多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法是有效可行的。     

客户细分呼唤农信社个性化服务

金融竞争的不断“白热化”要求金融机构必须进行客户细分和市场分层，从而以“个性化”服务实现自身的持续发展，中国移动“全球通一动感地带．神州行”式市场分层为农信社客户细分提供了有益借鉴。本文旨在思考在金融市场客户细分背景下农村信用社侬村商业银行／农村合作银行（以下均简称“农信社”）如何为客户提供个性化、专业化服务。     

数据挖掘在电信客户细分中的应用

CRM系统已被广泛应用.客户细分作为CRM 系统的重要组成部分,是进行其他决策工作的基础之一.简单有效的电信行业客户细分方法利用了客户行为和价值分析模型,从数据库中提取出相关数据,作为分析的依据,实现了对数据分群的操作,具有一定的实用价值.     

客户生命周期价值模型扩展及在客户细分中的应用

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。     

数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用研究

本文对基于数据挖掘的陶瓷企业客户关系管理技术进行了研究和有益的探讨,分析了数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用,包括客户获取、交叉销售、客户细分、客户盈利能力分析等。     

SOM-K-Means聚类算法在零售银行客户细分中的应用研究

大数据背景下零售银行业的竞争日益加剧,根据客户的特征,将客户进行细分,为客户提供差异化的产品和服务是零售银行实现精准营销的有效途径。K-Means聚类算法是客户细分中的一种重要算法,它的基本思想是将具有更多相同特性的样本聚集到一个类中,使不同类中的样本之间尽可能的远离,而同一类中的样本之间尽可能的相近。为了提高客户细分的精度,提出一种自组织特征映射神经网络(SOM)的KMeans聚类算法(SOM-K-Means)。该算法可以解决K-Means聚类算法随机确定聚类个数和初始聚类中心等影响聚类结果准确性的问题。对某零售银行实证研究表明,SOM-K-Means聚类算法对购买某产品客户的数据进行有效的挖掘分析,根据聚类之间客户的不同特征,为不同客户群体提供个性化营销策略。     

基于客户细分的电子邮件营销

电子邮件方便、快捷、成本低等多方面的优点决定了电子邮件营销具有广阔的发展前景,由于客户个性化的需求,迫切需要企业对所面临的客户进行细分,以便企业为客户提供对应的产品和服务,进行针对性电子邮件营销。销     

客户细分在电信增值业务中的应用

以某电信公司的增值业务为研究对象,通过对提取数据进行聚类分析做出客户细分,并对此进行了评价。     

基于数据挖掘的客户分类应用研究

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户分类显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,提出了套电信行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案,并对电信公司小灵通客户进行了应用分析。     

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．     

数据挖掘在商业银行CRM中的应用研究

银行建立以客户为中心的服务体系,对于维系老客户,争取新客户,挖掘黄金客户,增强市场竞争能力有重要的意义。数据挖掘的一个主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,为决策者提供例行报告,进行客户细分和沟通,对客户行为异常分析,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。     

基于虚拟社区的网络出版企业运营策略的研究

本文针对网络出版企业运营中的客户流失问题，首先介绍了客户细分的相关概念及重要意义，然后引入虚拟社区，并以此为基础，从客户维系、个性化营销、企业规划等不同角度，对具有虚拟社区的网络出版企业运营策略进行了研究。