大数据环境下客户购买行为预测

大数据环境下,随着企业间的竞争加剧,企业越来越意识到客户购买行为预测的重要性。主要采用改进的决策树模型对客户购买行为进行预测,并通过对优化前后的效果对比分析,验证了改进后的算法在客户购买行为预测上的有效性和高效率。以Teradata软件为例,介绍了决策树模型在大数据背景下的应用,阐述了决策树模型在大数据情况下的用法和应该注意的问题。

客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究

现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额服从联合对数正态分布,借助"正态—Wishart"共轭先验分布族对后验近似标准分布进行推导,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法中的吉布斯抽样和梅托普利斯—海斯丁算法估计参数.模型不仅满足变量相关性特点,提高了客户购买行为预测的准确性,正态性假设还能对客户购买行为的波动性进行预测.对一高分子企业进行实证研究,并进一步针对模拟次数和统计变量数量进行参数优化,结果证明其适用性与准确性都优于传统预测方法.

基于MBG/CNBD-k模型的客户购买行为预测

客户未来活跃度和购买频次信息对客户关系管理具有重要决策参考价值。文章基于国内某大型石化企业成品油客户购油数据,采用MBG/CNBD-k模型对客户未来活跃度及购买频次进行建模,研究结果表明,该模型对客户流失率预测具有较高的准确率,有助于石化企业及时发现可能流失的客户,针对性地开展客户维系与挽留措施,减少客户流失。

基于数据挖掘的客户购买行为分析系统研究

客户就上帝,客户是企业盈利的源泉,如何保留老客户、不断开发新客户成为企业发展的关键所在。在客户购买行为分析中使用数据挖掘技术可以帮助企业更好的分析客户行为、进行交叉销售、实施客户细分。为此本文提出了基于数据挖掘的客户购买行为分析系统的架构,介绍了基于数据挖掘的客户购买行为分析系统的具体应用。

考虑客户购买行为的易腐食品生产配送协同研究

随着客户对易腐食品新鲜度的要求不断提高,为了更好地满足客户需求,避免生产配送计划与客户购买行为间的信息不对称,文章以生产商利润最大为目标,提出店铺直送(direct store delivery,DSD)经营模式下的单生产商、多产品、多零售商、多时段的易腐食品生产配送协同计划模型,推导出关于产品新鲜度和质量风险的需求函数,模仿消费者对易腐食品的购买态度,在生产配送计划中加入保质期和客户购买行为约束,并采用蓄冷式多温共配模式对产品进行配送;最后用数值例子验证模型的有效性。研究结果表明,在易腐食品生产配送模型中考虑客户购买行为会提高生产商的利润,且产品质量风险越高,保质期越短,利润提高越多。

电子商务背景下的客户购买行为影响因素分析

在电子商务蓬勃发展的今天,各类电子商务网站(公司)都在积极探索如何吸引客户和留住客户的措施。在交易过程中,客户的购买行为是具有决定意义的。本文主要借鉴客户生命周期理论(CAC),分析了购买前、购买中和购买后三个阶段影响客户购买行为的要素。本文的观点主张对于电子商务平台的发展和壮大有积极借鉴意义。

关于忠诚计划在普惠领域应用的探讨

一、研究背景忠诚计划是指商家以驱动顾客重复购买为目的,对客户购买行为给予回报的计划。近年来,越来越多的企业(商户)面向C端客户推出了忠诚计划,较为常见的如银行为信用卡持卡人累计积分,航空公司为旅客累计里程等,但少有银行将忠诚计划应用在普惠信贷领域。本文旨在通过对部分行业忠诚计划进行研究,来探讨忠诚计划应用在普惠信贷领域的可能性及实施方向。