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109 Articles

基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究CHSSCD
Authors：韩明华
《工业技术经济》 2008年10期《工业技术经济》 Issue 10,2008
Keywords：客户消费行为分析客户细分主成分分析BP神经网络
Abstract：本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性.
数据挖掘技术在银行客户细分中的应用CSTPCD
Authors：万定生刘聪刘远生
《微型电脑应用》 2009年2期《微型电脑应用》 Issue 2,2009
Keywords：数据挖掘客户细分决策树CRM
Abstract：该文将数据挖掘技术应用于银行客户关系管理中的客户细分,探讨了对银行个人客户进行细分的方法,并依据分类结果分析了这种方法的有效性.研究目的是利用决策树算法建立挖掘模型分析个人客户信息,将满足理财金账户的客户细分出来,并制定不同的销售措施及差别服务.此方法已经投入运行,实践证明该方法实用、可操作性强,对银行产生了积极的影响.
客户细分模型的建立与应用北大核心
Authors：赵冬梅张雪平张涛
《中国种业》 2007年11期《中国种业》 Issue 11,2007
Keywords：客户细分应用国际质量管理体系ISO9000模型种子企业客户关系管理营销管理
Abstract：进入21世纪．国外许多种子公司相继进入我国市场．国内种子企业也在日益做强做大．营销管理从传统的以产品为中心发展到以客户为中心．ISO9000国际质量管理体系的“以顾客为关注焦点”的理念越来越受到种子企业的认同。新形势下，对种业客户信息的管理、分析与应用．显得十分重要，客户关系管理水平和效率已成为企业能否赢得客户、市场的一个有效指标和手段。
基于信息熵和改进的K-means算法的客户细分
Authors：王建新毕利
《华南金融电脑》 2009年4期《华南金融电脑》 Issue 4,2009
Keywords：信息化客户细分信息熵改进K-means混合迭代
Abstract：针对K-means在对客户细分时只能针对数值型数据,而不适用于其他类型的数据的缺点和K-means算法在效率上的不足,本文引进信息熵的理论,并将其与改进的K-means混合迭代得到一个新的算法,其时间复杂度小于原有算法,从而能够准确高效地对客户进行细分.
客户细分方法研究综述CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD
Authors：刘英姿吴昊
《管理工程学报》 2006年1期《管理工程学报》 Issue 1,2006
Keywords：客户细分细分方法细分技术利益细分
Abstract：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.
客户细分方法探析北大核心CHSSCD
Authors：胡少东
《工业技术经济》 2005年7期《工业技术经济》 Issue 7,2005
Keywords：客户细分客户价值客户行为客户生命周期客户关系管理
Abstract：客户细分是客户关系管理的重要内容,采用何种客户细分方法才能有效识别客户,指导企业的客户策略,本文从目前繁杂的细分方法中梳理出四大类细分方法,即:一、基于客户统计学特征的客户细分;二、基于客户行为的客户细分;三、基于客户生命周期的客户细分;四、基于客户价值的客户细分.并针对后三大类进行整理、分析和探讨.
基于购买行为的客户细分方法比较研究
Authors：刘义万迪昉张鹏
《管理科学文摘》 2003年1期《管理科学文摘》 Issue 1,2003
Keywords：客户保持客户细分购买行为
Abstract：客户保持能有效的提高企业的盈利能力,但客户保持的目标不是追求零流失,而是管理客户的流失率和最大化客户资产.客户细分是实施客户保持的第一步,根据不同的细分客户群对企业的利润贡献,开展有针对性的营销战略/策略,对基于客户购买行为的客户细分方法作了比较研究.
数据仓库及数据挖掘技术在电信CRM中的应用
Authors：刘莉
《福建电脑》 2008年12期《福建电脑》 Issue 12,2008
Keywords：数据仓库数据挖掘客户关系管理客户细分
Abstract：随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大.如何有效地使用这些数据却成为一个问题,因为往往是数据丰富而知识缺乏,透过这些客户的销售记录我们能从中发现什么?于是客户关系管理系统(CRM)就应运而生.
数据挖掘技术在客户细分领域的应用
Authors：刘鸿沈徐雅斌
《福建电脑》 2008年10期《福建电脑》 Issue 10,2008
Keywords：数据挖掘客户细分客户关系管理
Abstract：在市场经济发展过程中,以客户为中心的经营理念的转变,使得客户关系管理在研究与应用上受到了广泛的重视.作为客户关系管理的核心概念之一,客户细分已成为一种基础性的分析功能,并将为企业管理提供全面的信息支持.本文综合研究了现有的客户细分方法,并介绍了数据挖掘技术在客户细分领域的应用.
基于数据挖掘方法的中小型企业客户细分的案例研究CSTPCD
Authors：李春宏
《云南师范大学学报（自然科学版）》 Issue 3,2007
Keywords：客户关系管理数据挖掘客户细分聚类分析
Abstract：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.

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