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.     

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。     

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。     

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。     

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.     

支持客户细分的智能呼叫系统的研究与应用

传统人工呼叫服务中客户满意指数下降的问题已愈演愈烈,本文从海量数据和知识贫乏影响客户服务的两大原因出发,提出了基于X-means聚类算法的客户细分方法,并根据该方法设计了支持客户细分的智能呼叫系统,较好地解决了传统人工呼叫服务中客户满意指数下降的问题。     

聚类分析在客户细分中的应用

客户细分是客户关系管理的核心功能。本文根据零售业客户信息建立数据仓库,运用聚类分析技术对零售业客户进行细分。最后对结果进行了分析。     

生物疫苗企业客户价值及客户细分研究

客户是企业最重要的资产,客户价值是企业最核心的价值,是客户分类管理的基本依据。运用客户生命周期理论,结合生物疫苗企业客户关系管理的特点,分析和研究了生物疫苗企业基于客户价值的客户细分模型、方法和服务对策。     

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。     

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。     

基于脑部CT图像的LOG算子改进

本文基于脑部CT图像的头骨边缘分割问题,改进了高斯-拉普拉斯算子(Gauss-Laplacian Operator,LOG),获得了根据高斯函数的平滑因子σ、边缘灰度阈值T、椒盐滤波器大小m×n三个参数控制的改进方法,应用MATLAB程序获得了二值化边缘分割结果.     

消费者的时尚生活方式对于顾客忠诚度的影响

在不同的细分方法下,影响顾客忠诚度的要素及差异是最近市场营销领域研究的热点.本研究将讨论如何使用时尚生活方式对消费者细分以及时尚生活方式对于顾客忠诚度的影响.采用问卷调查法收集数据,对时尚生活方式量表的信度和效度进行检验,并进一步验证时尚生活方式的属性对于顾客忠诚度的影响.结果表明在全球市场中存在着跨国界的市场细分方法;消费者购买时尚产品时考虑的产品属性以及他们对于时尚产品的忠诚度均存在显著差异;时尚生活方式对于顾客的忠诚度有着显著的直接影响.     

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.     

基于最大匹配的中文分词改进算法研究

本文在中文分词技术的基础上,提出了一种基于中文文本主题提取的分词方法,以概念语义网络的思想构造主题词典,描述词间概念语义关系,采用改进的最大匹配算法对文本进行切词,既提高了分词的准确性,又能识别文中的未登录词,并同步完成主题词的规范工作。从而在概念层次上理解用户的需求,实现概念检索,提高查准率。     

基于目的-价值的客户需求建模研究与实证

针对客户需求行为问题,运用需要理论和客户价值理论等,提出基于方法目的链的客户目的价值模型及建模方法,将客户期望的效用价值与体验价值置于同一分析系统,给出了客户目的价值模型定义,论述了无监督多目的分群、期望价值维度萃取和目的与期望价值映射分析,并以构建的反映移动通信服务客户多目的驱动特性的4类目的价值模型作为实证支持。基于目的客户细分方法以及客户目的价值模型的应用,为企业的品牌定位、业务推介、服务提供和营销活动提供了决策支持。     

指纹图像分割方法综述

在自动指纹识别系统中,精确的指纹图像分割可以加快后续处理速度,提高识别的准确性。按照图像特征的定义范围,将指纹图像分割方法分为基于像素特征、块特征和图像全局特征的方法。对每类方法分别从特征层面与分类器层面进行了归纳总结,并简要分析了3类方法的分割错误率与时间复杂性。最后指出了目前指纹分割算法中存在的主要问题和未来的研究方向。