基于数据挖掘的客户价值与流失分析

发布时间：2023-04-23 00:34

　　近几年来,随着市场竞争日趋激烈,许多行业新客户增长缓慢,企业面临的竞争压力不断增加,客户是企业的生存之本,如果长期没有新客户的注入,并伴随老客户的流失,企业将难以为继,所以越来越多的企业开始重视对客户关系管理的研究。不过很多企业进行客户研究的方法较为落后,且过于主观,仅仅通过对客户数据中的某些属性进行人为的判断,不具有科学性。在现有技术的基础上,充分挖掘客户数据中的潜在信息,对企业的决策做出理性的指导是非常必要的。数据挖掘技术是20世纪90年代伴随着计算机技术的发展应运而生,近年来其理论知识不断完善,算法不断扩充,并得到广泛应用。本文基于数据挖掘技术来分析客户关系管理。其他类文章分析客户关系管理多是从一个角度研究客户行为规律,如只研究客户价值,或只研究客户流失,但是客户价值与客户流失同等重要,不能只关注怎样吸引新客户,同时还要关注怎样挽留流失客户、提升客户忠实度,所以从一方面进行研究不够全面、准确。本文从客户价值与客户流失两个角度进行研究,运用数据挖掘技术中的聚类与分类方法,构建客户价值模型与客户流失模型,并综合价值与流失分析,根据结果为企业的营销策略提供建议。本文首先介绍了当前客户价...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文研究方法
第二章 相关理论及分析方法
    2.1 数据预处理技术
        2.1.1 拉格朗日插值法
        2.1.2 数据标准化
    2.2 聚类分析
        2.2.1 性能度量
        2.2.2 K-Means聚类
        2.2.3 AGNES聚类
    2.3 分类与预测
        2.3.1 性能度量
        2.3.2 CART决策树
        2.3.3 LM神经网络
        2.3.4 Logistic回归分析
第三章 客户价值分析
    3.1 属性确定
    3.2 数据预处理
    3.3 模型构建
    3.4 模型应用
第四章 客户流失分析
    4.1 数据预处理
    4.2 模型构建
    4.3 模型应用
第五章 客户价值与流失综合分析
    5.1 客户流失率
    5.2 模型构建
    5.3 模型应用
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录
致谢



本文编号：3798721