基于客户行为的4S店客户细分及其变化挖掘
本文选题：客户关系管理 切入点：客户细分 出处：《管理工程学报》2015年04期 论文类型：期刊论文
【摘要】：本文针对汽车售后维修服务业的特点,基于CRISP-DM模型提出了一种适合于4S店的客户细分方法与客户群变化挖掘方法。首先,根据汽车售后维修交易记录的特点,建立了基于客户行为的客户细分指标体系,接着运用自组织映射神经网络对客户进行聚类,通过对聚类结果进行分析与识别得到客户细分结果。其次,在客户细分结果的基础上,分别从客户群和客户个体两个角度对客户随时间变化情况进行了分析,提出了客户群在群数量及群属性上随时间变化的分析方法和客户个体的分群演变分析方法。最后,将本文方法在实际数据上进行了数值实验,实验结果表明了本文方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In this paper, according to the characteristics of automobile after-sales maintenance service industry, a new method of customer segmentation and customer group change mining is proposed based on CRISP-DM model. Firstly, according to the characteristics of automobile after-sales maintenance transaction record, a method of customer segmentation and customer group change mining is proposed. The customer segmentation index system based on customer behavior is established, and then the self-organizing mapping neural network is used to cluster the customers, and the customer segmentation results are obtained by analyzing and recognizing the clustering results. Secondly, Based on the results of customer segmentation, this paper analyzes the changes of customers over time from the perspectives of customer group and customer individual. This paper puts forward the analysis method of customer group changing with time on the quantity and attribute of customer group and the analysis method of customer individual cluster evolution. Finally, the numerical experiment is carried out on the actual data. The experimental results show that the proposed method is feasible and effective.
【作者单位】： 大连理工大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171030,71031002) 新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0050)
【分类号】：F274;F426.471
【参考文献】
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，本文编号：1643932
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