基于聚类分析K-means算法的房地产客户细分研究
发布时间：2023-01-26 02:31
企业由以产品为中心的管理理念,逐步转变为“以客户为中心,尽可能满足客户的需要”的企业管理理念,行业竞争也日益加剧,企业已经认识到客户才是稀缺资本及利润的根本,忠诚的客户更是企业难以替代的重要资本。因此,客户细分是对房地产企业管理不可或缺的步骤,同时,随着聚类分析技术的发展,在商贸领域中,聚类技术能够辅助管理者对客户的消费数据有效性进行分析,使消费模式通过聚类的帮助对消费者进行概括,有效区分消费群体,做出有价值的决策。因此,本文研究目的就是为了建立房地产客户细分模型,利用聚类分析技术对房地产客户数据进行有效分析,区分客户的类别做出针对性的客户关系管理。本论文在房地产客户数据信息多而复杂的背景下,以房地产客户为研究对象,结合相关理论,构建了房地产客户细分指标体系,并且建立了房地产客户细分模型,对房地产客户的当前价值、潜在价值和忠诚度三个方面进行了分析,结合聚类分析技术K-means算法进行划分聚类,根据细分结果分析客户群,从而对房地产开发商提出合理的建议。本论文明确了客户细分指标的构建原则以及步骤,阐述了客户细分理论和聚类分析理论,分析了房地产这一特殊行业客户细分指标,从而构建了房地产客户...
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究的背景
1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究的意义
1.3 国内外相关研究现状
1.3.1 国内研究现状
1.3.2 国外研究现状
1.3.3 国内外研究现状评述
1.4 研究内容与方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法与技术路线
第2章 客户细分和聚类理论分析
2.1 客户细分的概念原则以及指标
2.1.1 客户细分概念
2.1.2 客户细分原则及指标
2.2 客户细分的数据挖掘技术的选择
2.2.1 统计分析方法
2.2.2 决策树方法
2.2.3 神经网络算法
2.2.4 聚类分析
2.3 聚类分析技术的选择
2.3.1 聚类分析技术概述
2.3.2 聚类分析算法
2.3.3 K-means算法
2.4 本章小节
第3章 房地产客户细分模型的构建
3.1 指标体系构建原则及步骤
3.1.1 指标体系构建原则
3.1.2 指标体系构建步骤
3.2 房地产客户细分指标分析
3.2.1 基于客户价值细分指标体系设计
3.2.2 基于客户忠诚度细分指标体系设计
3.2.3 基于客户价值和忠诚度构建房地产客户细分指标体系
3.3 客户细分模型设计
3.3.1 数据预处理
3.3.2 主成分分析
3.3.3 房地产客户细分模型
3.4 本章小结
第4章 房地产客户细分实证分析
4.1 宝宇地产的企业现状评述
4.1.1 宝宇地产的企业现状
4.1.2 宝宇地产SWOT分析
4.2 数据预处理
4.2.1 数据准备
4.2.2 主成分分析
4.3 基于K-means算法的客户细分
4.4 结果分析及建议
4.4.1 结果分析
4.4.2 对宝宇地产实施客户细分建议
4.5 本章小节
结论
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅论如何提高客户的忠诚度[J]. 王栖. 企业改革与管理. 2016(15)
[2]可持续消费行为研究的新视角:基于行为阶段变化理论[J]. 刘英. 消费经济. 2016(03)
[3]基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究[J]. 叶志龙,黄章树. 统计与信息论坛. 2016(05)
[4]基于客户价值的服务评价研究——以A公司为例[J]. 王婷. 物流技术. 2016(03)
[5]消费者偏好驱动的SUV产品族侧面外形基因设计[J]. 罗仕鉴,李文杰,傅业焘. 机械工程学报. 2016(02)
[6]初始点优化与参数自适应的密度聚类算法[J]. 戴阳阳,李朝锋,徐华. 计算机工程. 2016(01)
[7]基于密度的优化初始聚类中心K-means算法研究[J]. 何佳知,谢颖华. 微型机与应用. 2015(19)
[8]基于云自适应遗传算法的K-means聚类分析[J]. 许茂增,余国印. 数学的实践与认识. 2015(17)
[9]网络购物中顾客转换成本的影响因素研究[J]. 柳晨. 经贸实践. 2015(08)
[10]基于SWOT分析的企业核心竞争力培育研究——以中小型房地产企业为例[J]. 饶静. 河南财政税务高等专科学校学报. 2015(04)
本文编号：3732068
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究的背景
1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究的意义
1.3 国内外相关研究现状
1.3.1 国内研究现状
1.3.2 国外研究现状
1.3.3 国内外研究现状评述
1.4 研究内容与方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法与技术路线
第2章 客户细分和聚类理论分析
2.1 客户细分的概念原则以及指标
2.1.1 客户细分概念
2.1.2 客户细分原则及指标
2.2 客户细分的数据挖掘技术的选择
2.2.1 统计分析方法
2.2.2 决策树方法
2.2.3 神经网络算法
2.2.4 聚类分析
2.3 聚类分析技术的选择
2.3.1 聚类分析技术概述
2.3.2 聚类分析算法
2.3.3 K-means算法
2.4 本章小节
第3章 房地产客户细分模型的构建
3.1 指标体系构建原则及步骤
3.1.1 指标体系构建原则
3.1.2 指标体系构建步骤
3.2 房地产客户细分指标分析
3.2.1 基于客户价值细分指标体系设计
3.2.2 基于客户忠诚度细分指标体系设计
3.2.3 基于客户价值和忠诚度构建房地产客户细分指标体系
3.3 客户细分模型设计
3.3.1 数据预处理
3.3.2 主成分分析
3.3.3 房地产客户细分模型
3.4 本章小结
第4章 房地产客户细分实证分析
4.1 宝宇地产的企业现状评述
4.1.1 宝宇地产的企业现状
4.1.2 宝宇地产SWOT分析
4.2 数据预处理
4.2.1 数据准备
4.2.2 主成分分析
4.3 基于K-means算法的客户细分
4.4 结果分析及建议
4.4.1 结果分析
4.4.2 对宝宇地产实施客户细分建议
4.5 本章小节
结论
参考文献
附录
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]浅论如何提高客户的忠诚度[J]. 王栖. 企业改革与管理. 2016(15)
[2]可持续消费行为研究的新视角:基于行为阶段变化理论[J]. 刘英. 消费经济. 2016(03)
[3]基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究[J]. 叶志龙,黄章树. 统计与信息论坛. 2016(05)
[4]基于客户价值的服务评价研究——以A公司为例[J]. 王婷. 物流技术. 2016(03)
[5]消费者偏好驱动的SUV产品族侧面外形基因设计[J]. 罗仕鉴,李文杰,傅业焘. 机械工程学报. 2016(02)
[6]初始点优化与参数自适应的密度聚类算法[J]. 戴阳阳,李朝锋,徐华. 计算机工程. 2016(01)
[7]基于密度的优化初始聚类中心K-means算法研究[J]. 何佳知,谢颖华. 微型机与应用. 2015(19)
[8]基于云自适应遗传算法的K-means聚类分析[J]. 许茂增,余国印. 数学的实践与认识. 2015(17)
[9]网络购物中顾客转换成本的影响因素研究[J]. 柳晨. 经贸实践. 2015(08)
[10]基于SWOT分析的企业核心竞争力培育研究——以中小型房地产企业为例[J]. 饶静. 河南财政税务高等专科学校学报. 2015(04)
本文编号：3732068
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