基于RFM的聚类算法在零售市场客户细分研究

客户关系管理作为企业管理的重要组成部分,其客户细分功能直接影响着企业营销战略。为了更好地对零售市场进行客户细分,通过应用某英国零售商数据集,基于RFM模型和4种聚类算法,验证基于RFM模型的K-means、DBSCAN、AGNES、GMM等4种聚类算法在UCI Online Retail零售商数据集上的客户分类效果;并利用轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数(CHI)和戴维森堡丁指数(DBI)评价比较上述4种聚类算法的分类结果。实证结果表明:在所选零售商数据集上,K-means和AGNES算法的聚类效果较好,DBSCAN和GMM算法的聚类效果不理想,旨在为机器学习聚类算法在基于RFM模型的客户分类提供参考和借鉴。建议企业重视产出数据,完善企业数据相关制度;结合客户数据特征和企业自身销售特点,有针对性地使用聚类算法进行客户细分,辅助总结客户画像,进而制定有针对性的营销策略。

基于K-means算法的跨国零售商客户细分研究

随着经济全球化及大数据技术的蓬勃发展,跨国零售商之间的竞争日益激烈,根据客户特征进行客户细分,协助客户进行个性化的服务体验,有利于跨国零售商实现精准营销和高效的客户关系管理。为了提高客户细分的精度,本文提出一种基于RFM模型的K-means聚类算法,使用簇内误方差(SSE)和轮廓系数(Silhouette Coefficient)计算聚类个数,优化K值选取。本文选取一家跨国零售商的数据进行实证检验,对细分后的结果进行特征分析,将客户划分为核心型客户、维护型客户和风险型客户三种类别,并为不同客户群体提供差异化营销策略,仅供参考。

基于LRMC模型的B2B定制化生产企业客户细分

客户细分是企业精益管控各类客户的重要手段。研究首先综合考虑B2B定制化企业客户忠诚度、流失趋势、价值贡献和潜在价值等特性构建LRMC(length recency monetary capital)客户细分模型,基于LRMC模型指标需求融合转换企业订单数据和网络爬虫所获取客户特征数据;然后,引入密度峰值思想优化K-means聚类机制,以LRMC参数为输入对客户进行聚类划分,并采用组合赋权法计算不同客户群体加权价值;最后,开展实验,验证所提出模型和方法能更高效地标识客户关键特征并细分客户。提出的客户细分方法可为B2B定制化生产企业精益化客户关系管理提供理论支撑。

基于大数据分析的客户细分与精准营销策略研究

大数据时代的来临,为企业客户细分与精准营销带来了新的机遇。传统的客户细分与营销模式面临着诸多挑战,需运用大数据分析技术,实现从粗放式营销向精细化运营的转变。本文在剖析传统客户细分与营销存在问题的基础上,探究了大数据分析在客户智能细分、用户画像、个性化营销等方面的应用策略,以期为企业精准营销实践提供参考,助力企业在数字时代提升核心竞争力,实现高质量发展。

考虑客户细分的共享制造模式选择与服务策略优化研究

制造商如何基于客户细分科学地选择共享制造模式,制定服务策略,进而发挥共享制造优势、实现双方共赢是亟待解决的重要问题。为此,本文细分低效用与高效用两类客户,首先,分别针对全服务型共享制造模式和半服务型共享制造模式两种模式,构建并求解制造商在不同服务策略下的博弈模型。其次,通过对比分析提出制造商的最优服务策略,结果表明制造商的服务策略主要受到设备租金与市场中低效用客户占比影响。最后,对比不同模式下制造商的均衡利润,发现制造商的最优共享制造模式选择受到设备租金与基于客户细分的服务策略的影响。研究结论可为考虑客户细分的共享制造模式选择与服务策略优化研究提供有益的管理启示。

基于改进RFM模型与聚类算法的民航客户细分研究

对于传统的RFM模型客户细分而言,由于缺乏科学的指标而无法针对航空市场进行精确的细分,因此提出TLFM模型作为细分的指标,利用自组织映射(SOM)算法和“手肘法”确定k-means算法的最佳k值,从而得到航空市场客户细分的结果。最后根据客户细分的情况和各类客户的行为特征,提出差异性的服务和不同的营销策略来提高航空公司的竞争力。

基于K-means算法的RFM模型的客户细分研究

客户决定着企业存在的价值,能否满足客户需求是公司商业运作成功与否的关键所在。在复杂多变的市场情形中,只有那些了解客户,把握市场变化,学习使用现阶段先进的管理理论,将信息技术与数量分析方法相结合,对现有市场情况进行数据分析与决策的企业才可能成为市场的赢家。因此,愈来愈多的企业将关注的重点从以产品为中心的商业模式向以客户为中心的新型商业模式转移。该文通过结合RFM理论,运用数据挖掘,进行聚类分析并提取出相关规则,证明基于RFM模型的组合数据挖掘技术进行客户细分及规则挖掘是有效的。

基于RFM模型的铁路保价运输客户细分

随着铁路货运改革的深入推进和企业营销模式的不断创新,铁路运输市场竞争愈发激烈。基于此,以L铁路局保价运输客户为研究对象,将客户划分为大宗稳定和零散白货两类客户,利用RFM模型筛选出典型用户并进行客户细分。在此基础上,选取黄金客户、重要挽留客户、潜力客户三种具有代表性的客户群体,进行用户画像实证研究。接着选取运输货物品类、到达省区、平均运距、平均保价收入四个指标构建用户画像,旨在深入挖掘客户潜在信息,为企业更好地了解客户、优化运营策略、判断市场走向提供参考依据。最后从4P、4C的营销理论出发,结合用户画像为三种客户群体制定具体营销策略,为铁路货运营销工作从经验支撑向数据支撑的转变提供理论依据。

优化的K-means聚类算法在客户细分中的应用研究

传统的K-means聚类算法虽然操作简单快捷,但因随机选取聚类中心等问题容易陷入局部最优,导致算法不稳定。本文从样本间的关系出发,利用样本密度来优化K-means算法,并利用聚类有效性指标进行比较,优化后的K-means算法更具有稳定性且聚类准确率更高。最后,将该算法应用到客户细分RFM模型中,依据聚类结果找到适合不同消费者的营销策略,从而帮助企业更好地为其提供差异化、个性化服务。

数据挖掘技术在客户细分中的应用研究

不同的客户有不同的需求。通过客户细分,企业可以更好地识别不同客户群体对企业的需求,合理利用企业有限的资源。为了更好地进行客户细分,在传统的RFM方法基础上进行改进,结合数据挖掘相关技术构建新的客户细分模型。新的客户细分模型运用了数据挖掘中的聚类算法,并引入层次分析法对指标权重加以确定,同时考虑到了客户在生命周期中的总价值,能够更好地指导企业进行客户细分。最后,以具体企业为研究对象,将新的客户细分模型应用于实际,根据得出的客户细分结果,对具体的客户群体特征进行分析,并有针对性地给出合适的营销策略及建议。

商业银行客户细分与综合服务策略研究

面对客户的差异化需求,商业银行亟需提升对客服务的融合度、资源投放的整合度和获客活客的精准度,深度挖掘分析本银行网点多种特色客群特征与需求,推动多客群综合服务策略落地,进而实现更高效率、更低成本的客户管理模式。本文对客户细分方式进行优化,提出了自然连接法、场景衔接法、产业聚集法三种客群联系方法,构建组合式客户营销服务模式,推动商业银行经营模式改变以及客户体验感知提升。

电力客户细分服务管理建设与成效

电力系统是一个庞大的生产及售卖系统,电力系统直接对接电资源用户,能够得到用户的详细资料,而在这些用户中存在着多种用电形态,包括家庭个人用电和企业商用用电等,且现代人的日常生活与工作无法与电力分离。因此,电力企业要面对的是上亿的客户,不同的用户形态也有完全不同的使用需求,电力企业需要针对这些客户进行差异化的营销,进而提升自身的营业水平。这也就需要电力企业对客户进行细分服务,但我国电力企业作为传统的国有企业,在发展改革的道路上需要循序渐进,逐步接受更为先进的思想和理念,运用更加科学的管理模式作用于工作当中,本文将深入分析电力客户细分服务管理建设与成效,阐明客户细分工作对于企业发展优势,旨在交流学习,共同进步。

基于改进RFM模型的电子商务客户细分

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。

基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法

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。

基于数据挖掘技术的移动通信行业客户细分

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.

基于数据挖掘的客户细分框架模型

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。

客户关系管理中的动态客户细分方法研究

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.

聚类算法在电信客户细分中的应用研究

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。

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.

客户细分方法研究综述

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。