基于拓展自组织神经网络方法的客户市场细分

发布时间：2018-06-01 02:15

  本文选题：客户市场细分 + 聚类分析　； 参考：《中国管理科学》2008年S1期

【摘要】：准确的客户市场细分对客户关系管理具有重要作用。现有的聚类算法由于自身的缺陷无法很好的应用在市场细分中。本文借鉴拓展自组织神经网络方法的思想,运用Ward's指标对SOM聚类结果进行合并,从而得到有效的客群。运用该方法在某零售企业的客户数据中探索出四类客群。ANOVA分析证明了该方法得到结果的可行性,并通过与K-means方法的比较证明了该方法的准确性。
[Abstract]:Accurate customer market segmentation plays an important role in customer relationship management. The existing clustering algorithms can not be well applied in market segmentation due to their own shortcomings. In this paper, the idea of extending the self-organizing neural network method is used for reference, and the SOM clustering results are merged by using the Ward's index, and the effective guest group is obtained. The method is applied to the customer data of a retail enterprise to find out four kinds of customer groups. ANOVA analysis proves the feasibility of the method and proves the accuracy of the method by comparing it with K-means method.
【作者单位】： 大连理工大学管理学院;哈尔滨工业大学管理学院;
【分类号】：F274;F224

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