基于TFM模型的汽车4S店客户流失预警技术应用研究

发布时间：2023-05-07 02:09

　　社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善,使得我国汽车市场发展迅速增长。汽车4S店作为汽车服务行业的主力军拥有大量的客户。相比于汽车数量激增,汽车4S店基础设施不完善、服务措施不健全等因素可能造成汽车4S店的客户不断流失,而作为4S店的无形资产,客户不断流失给汽车4S店带来了很大损失。因此,通过汽车4S店客户流失预警技术应用研究可以为汽车4S店管理者针对不同价值的客户制定相应的个性化服务提供判断依据;对流失客户制定针对性的挽回策略提供了准确依据,且对提高汽车4S店的管理效率,促进汽车服务行业中客户管理的发展具有重要意义。针对上述问题本文分析了4S店客户消费特点,改进传统RFM客户细分模型形成对汽车4S店具有针对性的TFM客户细分模型。在此基础上,对客户的基本属性、售后服务需求、客户服务等情况进行研究,建立客户流失模型用于预测判断客户是否具有流失倾向。具体工作如下:首先,通过对汽车4S店客户消费行为特点分析,在传统RFM模型基础上,改进其指标形成T(TimeRatio)、F(FrequencyRatio)、M(Monetary)3个新的指标。利用T、F、M指标构建形成的TFM客户细分模...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 客户细分方法的研究现状
        1.2.2 客户流失预测方法的研究现状
        1.2.3 基于数据挖掘的预测算法研究现状
    1.3 存在的问题及分析
    1.4 论文的主要研究内容及创新点
    1.5 论文组织结构与安排
第2章 相关概念和基本原理
    2.1 客户细分
        2.1.1 客户细分基本概念
        2.1.2 客户细分聚类方法
    2.2 权重设定方法
    2.3 客户流失预测
        2.3.1 客户流失预测相关概念
        2.3.2 客户流失原因
        2.3.3 客户流失预测及模型
        2.3.4 客户流失预测算法
    2.4 属性剪枝
    2.5 本章小结
第3章 基于K-means的汽车4S店客户细分方法
    3.1 引言
    3.2 客户细分准备工作
        3.2.1 传统RFM客户细分模型
        3.2.2 参数指标的权值计算
    3.3 构建汽车4S店客户细分模型
        3.3.1 客户细分数据分析指标
        3.3.2 基于TFM的客户细分模型
    3.4 汽车4S店客户细分算法
        3.4.1 汽车4S店客户数据预处理
        3.4.2 基于K-means的TFM指标聚类算法
    3.5 本章小结
第4章 基于决策树模型的客户流失预测模型
    4.1 引言
    4.2 汽车4S店客户流失分析
        4.2.1 汽车4S店客户管理现状
        4.2.2 汽车4S店客户流失原因
    4.3 客户流失预测分析
    4.4 客户流失算法选取
    4.5 客户流失预测模型
    4.6 本章小结
第5章 汽车4S店客户流失预测模型评估
    5.1 引言
    5.2 汽车4S店客户细分
        5.2.1 客户细分过程
        5.2.2 客户细分结果分析
    5.3 汽车4S店客户流失预测
        5.3.1 客户流失预测过程
        5.3.2 客户流失预测结果分析
    5.4 客户流失预测模型评估
    5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
附录B 攻读学位期间参与的科研项目



本文编号：3810036