网站客户流失预测

发布时间：2017-09-13 13:55

  本文关键词：网站客户流失预测

  更多相关文章： 顾客流失预警 Pareto/NBD 模型 BG/NBD 模型 SVM模型 LR分类器

【摘要】：互联网时代的到来给传统市场赋予了新的生命,新的时代中客户关系管理也步入一个新的阶段。提升客户忠实度,减少客户流失的客户管理正在兴起,优质高效的客户管理能够帮助企业在激烈的市场竞争中获取优势。由于互联网环境的特殊性,经典的契约型关系已不再适用,无法确定的客户状态给客户消费行为预测带来了极大的难度。本文利用客户关系管理理论和数据挖掘理论对顾客历史购买行为数据进行分析并对其未来购买行为进行预测。本文以国外CD零售商CDNOW的顾客购买行为数据集为研究对象,使用较为复杂的客户关系管理理论的Pareto/NBD模型和改进的BG/NBD模型以及数据挖掘的方法SVM模型和LR分类器模型进行实证研究,并比较了各种方法的准确性以及优劣性。为电子商务网站进行顾客流失预测分析提供一些参考。
【关键词】：顾客流失预警 Pareto/NBD 模型 BG/NBD 模型 SVM模型 LR分类器
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F713.36
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的和意义9
• 1.3 研究现状9-11
• 第二章 客户购买行为模型11-23
• 2.1 客户关系管理CRM11
• 2.2 Pareto/NBD模型11-16
• 2.2.1 Pareto/NBD模型假设11-12
• 2.2.2 Pareto/NBD模型构建12-14
• 2.2.3 参数求解14-16
• 2.2.4 模型的局限性16
• 2.3 BG/NBD模型16-23
• 2.3.1 BG/NBD模型假设17
• 2.3.2 BG/NBD模型构建17-21
• 2.3.3 参数求解21-23
• 第三章 数据挖掘在客户关系的应用23-29
• 3.1 数据挖掘概念23-24
• 3.2 SVM模型24-25
• 3.3 LOGISTIC回归25-27
• 3.4 分类模型评估方法27-29
• 第四章 流失预测实证研究29-41
• 4.1 数据处理29-31
• 4.2 模型运用31-39
• 4.2.1 Pareto/NBD模型应用31-34
• 4.2.2 BG/NBD模型应用34-37
• 4.2.3 SVM模型应用37-38
• 4.2.4 Logistic回归38-39
• 4.3 总结和讨论39-41
• 参考文献41-44
• 附录44-46
• 致谢46-47

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本文编号：844100