潜在客户开发与客户忠诚度分析研究

发布时间：2017-09-17 15:30

  本文关键词：潜在客户开发与客户忠诚度分析研究

  更多相关文章： 潜在客户开发 客户潜在需求 客户忠诚度 Apriori算法 DBSCAN聚类算法

【摘要】：在大数据兴起的时代,企业管理客户的方式不能仅仅是传统的推广宣传和营销手段,更需要的是运用数据信息处理技术来帮助企业完成客户关系管理。然而,我国的客户关系管理与信息化技术的集成起步较晚,相关的应用程序和系统还不成熟。尤其是对于一些具体问题的分析还不能给出解决方案,部分功能模块还处于开发研究阶段。所以,这里选择了客户关系管理中的两个具体问题,潜在客户开发和客户忠诚度分析来进行具体研究,并试图运用数据分析方法给出解决方案。通过研究潜在客户的开发,可以更明确的了解客户需求。开发潜在客户如果有合适的方法和渠道,可以使企业避免做无用的努力,精准的定位潜在客户群体,实施具有针对性的商业策略。潜在客户需求开发的思想,是以产品为研究对象,使用优化改进的Apriori算法找出产品之间的关联规则,从而发现购买了某种产品的客户还有哪些其他的需求,或者通过规则引导,制定有针对性的营销策略,吸引潜在客户,同时提高经济效益。在改进Apriori算法时引入了利润贡献值和加权支持度的思想,减少了关联规则的数量,提高了规则的实用性。研究客户忠诚度可以从整体上了解企业的客户现状,对客户忠诚等级进行优劣评定,不仅能够是企业清晰的认识到目前所拥有的客户质量,还可以明确企业在市场中的地位和分量。首先从态度和行为两方面来探讨客户忠诚度,构建态度忠诚度模型和行为忠诚度模型。然后使用DBSCAN密度聚类算法对客户忠诚度从态度和行为两个维度进行聚类。在不使用问卷调查法的情况下,通过企业现有的客户购买产品的数据进行挖掘,从而评定客户的忠诚度类别,以便更好的制定客户关怀计划。最后通过分析企业的实际数据证明了两种算法具有可操作性和实用性。
【关键词】：潜在客户开发 客户潜在需求 客户忠诚度 Apriori算法 DBSCAN聚类算法
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义10-11
• 1.1.1 课题来源10
• 1.1.2 研究目的10-11
• 1.1.3 研究意义11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-17
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-16
• 1.2.3 研究现状评述16-17
• 1.3 研究方法与研究内容17-18
• 1.3.1 研究方法17
• 1.3.2 研究内容17-18
• 1.3.3 技术路线18
• 1.4 课题拟创新点18-20
• 第2章 相关理论概述20-31
• 2.1 客户关系管理概述20-22
• 2.1.1 客户关系管理理论的起源与发展20-21
• 2.1.2 客户关系管理的定义21
• 2.1.3 客户关系管理的内容21-22
• 2.2 潜在客户开发22-24
• 2.2.1 潜在客户及潜在客户需求22-23
• 2.2.2 潜在客户开发23-24
• 2.3 客户忠诚度24-26
• 2.3.1 客户忠诚度的定义24-25
• 2.3.2 客户忠诚的类别25
• 2.3.3 客户忠诚的要素及驱动力25-26
• 2.4 Apriori算法26-28
• 2.4.1 算法简介26-28
• 2.4.2 经典Apriori算法步骤28
• 2.5 DBSCAN密度聚类算法28-30
• 2.5.1 算法概念及定义28-29
• 2.5.2 算法步骤及原理29-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第3章 改进的APRIORI算法 在潜在客户开发中的应用研究31-42
• 3.1 潜在客户开发研究概述31-32
• 3.2 改进的Apriori算法32-34
• 3.2.1 经典算法的实用性缺陷32-33
• 3.2.2 改进Apriori算法的理论依据33
• 3.2.3 前项固定的Apriori算法33
• 3.2.4 改进的Apriori算法步骤33-34
• 3.3 算例分析34-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第4章 基于DBSCAN的客户忠诚度研究42-54
• 4.1 客户忠诚度二维结构模型42-45
• 4.1.1 态度忠诚度综合模型42-44
• 4.1.2 行为忠诚度RFM模型44-45
• 4.2 基于DBSCAN的客户忠诚度聚类45-52
• 4.2.1 数据选取45-46
• 4.2.2 数据处理及准备46
• 4.2.3 建立客户忠诚度二维结构模型46-49
• 4.2.4 DBSCAN客户忠诚度聚类分析49-52
• 4.3 本章小结52-54
• 第5章 基于某企业客户数据的实例分析54-70
• 5.1 企业简介54
• 5.2 数据选取54-56
• 5.3 Apriori算法客户需求开发56-63
• 5.4 客户忠诚度DBSCAN聚类分析63-67
• 5.4.1 数据准备63-64
• 5.4.2 客户忠诚度DBSCAN聚类分析64-67
• 5.5 结果分析及建议对策67-69
• 5.5.1 关联规则结果分析67-68
• 5.5.2 密度聚类结果分析68
• 5.5.3 建议对策68-69
• 5.6 本章小结69-70
• 结论70-72
• 参考文献72-77
• 附录1 客户忠诚度算例分析数据77-79
• 附录2 某企业2015年销售数据79-82
• 致谢82

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本文编号：870206