基于MaxDiff和潜在类别分析的移动支付客户细分研究

发布时间：2018-03-09 10:42

  本文选题：客户细分　切入点：移动支付　出处：《数理统计与管理》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在竞争激烈的移动支付市场中,对客户进行细分尤为重要。从客户的心理、态度等角度出发,首先采用MaxDiff调查方法测量受访者对移动支付产品的偏好,从而得到MaxDiff数据,再利用潜在类别分析对客户进行分类得到每个细分群体在各个对象上的偏好得分,最后从人口统计学和行为特征方面对细分群体进行验证分析。研究结果显示:客户被分成3个细分群体,分别是"安全和场景"类、"优惠和便捷"类以及"功能和速度"类,它们在移动支付的偏好上有显著差异。这样的细分结果可为移动支付服务商实施精准营销提供决策参考。
[Abstract]:In the highly competitive mobile payment market, it is particularly important to segment customers. From the perspective of customers' psychology and attitude, the MaxDiff survey method is used to measure the preference of respondents to mobile payment products, so as to obtain MaxDiff data. Then we use the potential category analysis to classify the customers to get the preference score of each subgroup on each object. The results show that customers are divided into three subgroups, namely, "security and scene", "preferential and convenient" and "function and speed". There are significant differences in their preferences for mobile payment. This subdivision can provide a reference for mobile payment service providers to implement precision marketing.
【作者单位】： 中南财经政法大学统计与数学学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015B1303)
【分类号】：F274;F724.6;F832.2

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本文编号：1588180