聚类分析在供水企业客户细分中的研究与应用

发布时间：2017-05-05 23:10

  本文关键词：聚类分析在供水企业客户细分中的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：企业管理从过去的以产品为导向转变为以客户为导向,客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点，，CRM通过提供更优质的服务提升客户的满意程度，以提升客户对企业产品或服务的粘度。水务企业作为公用服务提供单位,为了提闻部门的工作效率、节约开支、提闻客户服务质量,并由此带来新的发展,也必须建立一个以方便客户为目的水务客户服务信息化系统。 水务客户服务信息化系统建设是一个系统性的项目，项目建设过程主要包括呼叫中心系统、抢修服务工单管理系统，以及在此基础上的客户关系管理系统（CRM)。本文主要介绍D公司在实施水务CRM项目过程中，随之积累大量客户数据，这些数据更多的是为优化客服、为其提供真正的、有价值的信息，从而提高客户满意率，提高水务企业的社会效益，而如何对这些客户数据进行管理和分析，从中挖掘出对企业开展客服工作有利的知识，就需要先进的技术与工具提供支撑。而数据挖掘（Data Mining)技术为水务客服信息化系统分析海量的客户数据，为挖掘客户价值提供技术支持。数据挖掘能够从海量数据中找出潜在的有价值业务知识、规则与模型，是发现潜在关联、作出预测性研判的利器。数据挖掘技术在CRM中的应用是近年来的研宄热点，CRM可以理解为将客户信息转化为积极的客户关系的反复循环过程，而数据挖掘则是从大量数据中发掘出有用知识的强而有力的工具。 本文通过研宄D公司在实施水务客户服务信息化系统建设的项目过程中对客户关系管理的应用，并以数据挖掘技术介入到实际应用中。总结数据挖掘技术在CRM系统建设及实施中的应用效果，提出对于数据挖掘技术的相关结论。
【关键词】：客户关系管理系统 数据挖掘 聚类分析
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F274;F299.24
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 课题来源和研究背景9
• 1.2 课题研究的目的和意义9-10
• 1.3 国内外研究现状10-13
• 1.3.1 CRM 国内外研究状况10-11
• 1.3.2 数据挖掘的国内外研究与应用状况11-12
• 1.3.3 数据挖掘在 CRM 中的应用12-13
• 1.4 面向水务行业 CRM 的数据挖掘应用13-14
• 1.4.1 目前研究的不足13-14
• 1.5 关于数据挖掘的基础理论14-18
• 1.5.1 数据挖掘的过程14-15
• 1.5.2 数据挖掘功能15-16
• 1.5.3 数据挖掘算法16-18
• 1.6 本论文的研究结构18-19
• 第二章 关于 D 公司供水客户细分的需求分析19-24
• 2.1 供水客户群类划分的意义与方法20-21
• 2.1.1 供水客户群类划分的意义20
• 2.1.2 客户群类划分方法演进20-21
• 2.2 参与聚类的属性选择21-22
• 2.2.1 客户基本属性的选择21
• 2.2.2 价值属性的选择21
• 2.2.3 行为属性的选择21-22
• 2.3 用户接入口径匹配的需求22-23
• 2.3.1 用户接入口径匹配问题22
• 2.3.2 用户口径匹配指标的制定22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 聚类分析于客户群类划分的实验24-35
• 3.1 数据准备24
• 3.2 客户群类划分的聚类分析过程仿真24-34
• 3.2.1 聚类分析实验简介24
• 3.2.2 Q 型聚类分析实验24-29
• 3.2.2.1 Q 型聚类结果与样本总体均值的偏离显著程度25-27
• 3.2.2.2 Q 型聚类实验小结27-29
• 3.2.3 R 型聚类分析实验29-34
• 3.2.3.1 R 型聚类结果频次分析30-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第四章 聚类分析法在 CRM 系统项目中应用35-44
• 4.1 挖掘工作实施35-41
• 4.1.1 数据准备阶段36
• 4.1.2 数据预处理36-38
• 4.1.3 样本数据的标准化38
• 4.1.4 聚类分析进行客户群类划分38-41
• 4.2 分类结果评价41-42
• 4.3 依据分类结果制定策略42
• 4.4 口径匹配划分指标的制定42-43
• 4.5 本章小结43-44
• 结论44-45
• 参考文献45-47
• 附录47-52
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果52-53
• 致谢53-54
• 附件54

【参考文献】

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本文编号：347280