基于客户关系属性的市场营销数据挖掘

发布时间：2018-05-13 07:58

  本文选题：数据挖掘 + 聚类算法　； 参考：《计算机工程与应用》2005年18期

【摘要】：文章基于大型营销数据库中客户之间的关系属性对市场营销中的客户进行了数据挖掘,为企业合理的找到了最有价值的潜在顾客。该文首先将数据挖掘方法中聚类算法的差异度及关联规则理论中的作用度运用到企业的顾客价值评价中,提出了个人自依赖指数、互影响指数等客户关系属性概念,并将它运用到评估顾客价值的算法中。根据实验的结果,它能帮助企业制定更有效的营销计划,让企业在更低的成本下得到更高的利润。
[Abstract]:Based on the relationship attribute between customers in the large-scale marketing database, this paper makes a data mining for the customers in the marketing, and reasonably finds the most valuable potential customers for the enterprise. In this paper, the difference degree of clustering algorithm and the function degree of association rule theory in data mining are applied to the customer value evaluation of enterprises, and the concepts of customer relationship attributes such as personal self-dependence index, mutual influence index and so on are put forward in this paper. And it is applied to the evaluation of customer value algorithm. According to the results of the experiment, it can help enterprises to make more effective marketing plans and make higher profits at lower cost.
【作者单位】： 上海交通大学计算机科学与工程系 上海交通大学计算机科学与工程系
【分类号】：TP399

【共引文献】

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本文编号：1882326