基于模糊综合评价的商场会员分类研究

为有效对商场会员价值进行分类研究,首先运用K均值聚类并结合Fisher判别分析对商场会员进行分类,然后根据各会员群的最近一次消费时间间隔、总购买数量、总消费金额、单笔最高消费金额、平均消费金额、会员关系长度等多项指标构建模糊综合评价模型。通过计算相对偏差模糊矩阵及变异系数法构建的各指标的权向量对会员群进行了综合评价,得到了会员群的综合排序。该方法可有效地对大样本数据进行综合评价且评价结果更接近实际,也为商场运营商有效地对会员进行分类管理,实施针对性的营销策略等提供了理论参考。

基于RUP和UML的商场会员卡信息系统建模

Rational统一过程RUP是先进实用的软件开发过程,统一建模语言UML是功能强大的可视化建模语言。本文结合商场会员卡信息系统,遵循RUP的生命周期阶段,采用UML进行系统建模。在系统建模过程中各模型建立时,可进行相应的推导和转换。将RUP和UML结合起来指导软件开发,可提高软件开发的质量、效率和可维护性。

基于层次分析法的商场会员购买力数学模型——基于2018年数学建模竞赛高职组C题的实证探索

为了对商场会员购买力进行评价,通过商场会员最近一次消费时间间隔、消费频率、消费金额及单次最高消费额四个影响因素进行了研究,首先运用层次分析法构造判断矩阵,再借助MATLAB软件计算得到四个影响因素对商场会员购买力的权重系数,最后根据此权重系数建立了商场会员购买力的多元线性回归数学模型。根据此数学模型可以计算得到商场会员购买力得分,购买力得分越高表明商场会员价值越高,能为商场管理者进行会员价值识别提供帮助。

基于RFM模型的商场会员价值识别

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的常用模型。本文基于某大型百货商场2016年的销售流水和会员信息等数据,利用EXCEL和SQL Server等工具统计了会员的各项指标,使用主成分综合评价的方法建立商场会员价值识别模型,模型结果符合常理,具有参考价值,对商场管理者的会员精细化管理和精准营销提供数据支持。