SOM聚类方法在卷烟零售户分类中的应用

发布时间：2017-10-06 10:24

  本文关键词：SOM聚类方法在卷烟零售户分类中的应用

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【摘要】：为了解卷烟零售户的基本情况、分析其基本特征,根据烟草行业卷烟销售的特点,利用指标组合方法选取零售户经营业态、市场类型等零售户基本属性指标,以及销售行为指标和销售卷烟品种数构建了数据模型,并采用自组织特征映射神经网络(SOM,Self-organizing Feature Maps)方法对零售户进行分类,从最小类间距离和组内离差平方和两方面验证聚类结果,确定最终的零售户分类数。结果表明,将采集的8713个零售户样本划分成7类,分类结果的吻合度最好。根据各聚类簇的特征,从营销服务、市场管理和客户关系管理等方面对各类零售户提出了相应的服务与管理对策。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;安徽省淮北市烟草专卖局;
【关键词】： 客户分类 卷烟零售户 SOM聚类 最小类间距离 数据模型
【分类号】：F426.89;F274
【正文快照】： 近年来各烟草公司多以品牌培育为重点,着力在重基础、调结构等方面下工夫,对终端建设、客户分类相当重视[1]。随着烟草行业精准营销[2]的提出与实践,卷烟零售户分类的重要性日益凸显。在现实中,卷烟需求的根源在于消费者的需求,所有的消费需求又来自于零售户的反馈,而卷烟零售

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