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基于LRFMC模型的客户价值数据挖掘方案 被引量:2
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作者 杨雄 徐鑫荣 《电脑知识与技术》 2021年第6期22-25,共4页
人工成本永远是企业运营预算的重中之重,数据挖掘可以有效发现数据中包含的客户价值,提供不同客户群体的针对性服务,合理布局和提高现有客服人员的资源效率。基于RFM模型提出了LRFMC客户价值评价模型,通过对比特征值的权重,利用K-means... 人工成本永远是企业运营预算的重中之重,数据挖掘可以有效发现数据中包含的客户价值,提供不同客户群体的针对性服务,合理布局和提高现有客服人员的资源效率。基于RFM模型提出了LRFMC客户价值评价模型,通过对比特征值的权重,利用K-means聚类算法,将客户群体按不同特征进行分类,根据客户价值等级,针对高价值优质用户和低价值潜在用户展开数据分析。 展开更多
关键词 客户价值 聚类分析 lrfmc模型 数据挖掘
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基于改进LRFMC模型的航空公司客户分类 被引量:1
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作者 李莹 颜轲越 《计算机科学与应用》 2022年第5期1341-1349,共9页
随着人们生活水平的提高,越来越多的人会选择飞机交通工具出行。对于同一个航线,人们可以从多个航空公司的航班之间进行选择,这一行为使得各个航空公司的竞争不断加剧。如何保留住老客户的同时,还增加新客户的数量成为了各个航空公司需... 随着人们生活水平的提高,越来越多的人会选择飞机交通工具出行。对于同一个航线,人们可以从多个航空公司的航班之间进行选择,这一行为使得各个航空公司的竞争不断加剧。如何保留住老客户的同时,还增加新客户的数量成为了各个航空公司需要解决的问题,客户关系管理是其基础任务。客户关系管理首先需要将客户根据不同特性划分成多个类别。本研究将基于国内某航空公司客户的数据对LRFMC模型进行调整和改进。为了达到降低LRFMC模型中指标的共线性和完善的目的,将原模型中的飞行总公里数这一指标替换成平均每次飞行公里数并增加每公里机票票价构建新模型。使用层次分析法计算新模型中各指标的权重,最后通过K-Means算法对客户数据进行分类。根据分类的结果,航空公司通过对不同价值的客户采取不同的方式和策略来提高其公司的收益。 展开更多
关键词 客户分类 lrfmc模型 层次分析法 K-MEANS算法
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Analysis Method for Customer Value of Aviation Big Data Based on LRFMC Model
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作者 Yang Tao 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2020年第1期89-100,共12页
In the era of Big Data,enterprise marketing focuses on customers instead of product center,and customer relationship management has become the core issue.In the aviation field,how to tap the high-quality customer base... In the era of Big Data,enterprise marketing focuses on customers instead of product center,and customer relationship management has become the core issue.In the aviation field,how to tap the high-quality customer base is more important.How to classify customers according to the characteristics of air passengers,and then make personalized marketing strategies for them,is the key problem to be solved.Aiming at optimizing resource allocation,with the help of aviation big data,a customer value analysis method is proposed based on the LRFMC model.First,Python was applied to clean,reduce and transform the data on the big data platform,and then to classify them.Moreover,characteristics of different customer categories were analyzed,and the customer value was evaluated.Finally,optimization methods based on K-Means algorithm were proposed,and the data were visualized,so that personalized services can be developed for different customers. 展开更多
关键词 lrfmc Data analysis Big data Data visualization
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基于k-means与神经网络机器学习算法的用户信息聚类及预测研究 被引量:14
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作者 朱凡 王印琪 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第7期83-90,共8页
【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航空公司的客户信息进行预处理... 【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。 展开更多
关键词 信息聚类 信息预测 K-MEANS BP神经网络 lrfmc
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