基于海量交易数据的保健药品客户流失规律及预测研究
本文关键词: 客户流失率预测 顾客吸引力 顾客流失度 出处:《数学的实践与认识》2016年08期 论文类型:期刊论文
【摘要】:保健药品企业如何有效预判客户流失率、如何精准识别不同产品在客户吸引力和流失方面的差别等是目前急需解决的问题.基于企业海量交易数据,从客户层面构建顾客流失率预测模型,并从产品层面对交易记录进行分析.研究得出以下结论:顾客购买时间间隔服从正态分布;在保健药品购买中女性所需的产品最受欢迎,其在购买自身所需药品时也可能会为其他家庭成员购买保健品;研究还同时发现具备很多功效的保健品并未受到顾客的欢迎,相反其流失率最高.
[Abstract]:How to effectively predict customer turnover rate and how to accurately identify the difference in customer attractiveness and loss of different products are the problems that need to be solved urgently. The prediction model of customer turnover rate is constructed from the customer level, and the transaction record is analyzed from the product level. The following conclusions are drawn: the customer purchases interval clothes from normal distribution; The products that women need are the most popular among health drugs, and they may also buy health products for other family members when they buy their own medicines; The study also found that health products with many benefits were not popular with customers, but had the highest wastage rate.
【作者单位】: 中国科学院大学经济与管理学院;
【基金】:CCF-腾讯犀牛鸟基金(RAGR20150113) 国家自然科学基金项(71202115)
【分类号】:F274;F426.72
【正文快照】: 客户流失是影响企业持续成长的重要问题之一,这是因为获取1位新客户的成本是保留1位老客户的5-6倍W并且如果放任老客户的流失,会导致大部分企业在5年之内流失掉一半的客户因此,客户流失问题一直以来都受到了国内外学者的高度关注.但是,现有研究还存在几个问题:大量研究集中在
【参考文献】
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【二级参考文献】
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4 李华q,
本文编号:1444871
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