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责任编辑:姚翌
利用数据挖掘方法分析客户忠诚度
李卫东张桂芸李欣杨炳儒
北京科技大学信息工程学院北京
【摘要】针对客户忠诚度分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出
了多商品配送企业适合工程计算的客户忠诚度公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对
性地制定客户策略起到了一定的指导作用。
【关键词】客户忠诚度数据挖掘聚类分析数据归约
引言态度
低离
客户忠诚度是客户关系管理中的重要概念,也是客户关系好虚假离度
坏的重要衡量指标。现代的营销理论以客户为中心,拥有大批忠诚忠诚忠诚
蠡
顾客为企业获得最佳的利润增长提供了良好的机会,研究客户关
徽弱潜在
系管理带来的远不是顾客数量的维持和捉高,更是“顾客质量”的忠诚忠诚
提高。客户忠诚对于企业的长期发展和利润稳定增长有密切的关
图客户忠诚度的四象限表示
系,因而如何按忠诚度把客户划分成多个群落,针对性地采取措
施,提高客户忠诚度进而转化为企业效益是本文要讨论的问题。忠诚客户如此重要地决定着企业的兴衰,要提高忠诚度,首
数据挖掘是指从海量数据中发现有效的、新颖先要锁定特定的客户群,然后制订合适的策略,所以需要清楚地
的、潜在有用的、最终可被用户理解的知识的非平凡过程。作为关评估客户的不同种类。经济学完整地描述了客户忠诚,但是包含
键技术之一,数据挖掘已成功地应用于客户关系管理了不可测算的因素,如:客户态度,消费比例等。在工程上如何通
, 系统中,并发挥着重要的作用一。过企业保存的交易信息,把客户分成不同忠诚度的群体呢
与现有的工作相比,本文从关系市场营销学角度提出了一个通过对专家思想的理解和数据仓库中几千万条交易数据的
全新的客户忠诚度计算公式,进而在此基础上构建了基于数据挖分析,借鉴已有的工作,我们认为客户忠诚度与客户存在的时间、
掘的客户忠诚度管理模块,并将此模块成功地应用于小红帽公司发生交易的数额、客户的续订模式、客户交叉订购行为、活跃程度
的客户关系管理系统中,取得了较好的经济效益。等有最直接的关系,并依据这些因素提出了全新的客户忠诚度计
算公式。
客户忠诚度. 预处理
由于本文所提出的方法应用于小红帽公司的数据仓库,因此
首先简介该公司的基本业务情况。小红帽公司是一个以北青报发
. 相关工作分析
行为中心,带动奶、水、书等多种产品订购配送的公司,它的服务
...把客户的忠诚度表示成一
网点多,经营方式灵活,可以做到今订明送,客户特点是数量大、
个四象限图图,认为行为忠诚与态度忠诚合成客户忠诚的最
分布广、种类多、交易数量非常庞大,日常管理中经常感到信息匮
终表现,比较好地进行了忠诚度的定性的分类,有许多的研究在
乏,所以年建立了一套以数据仓库为核心的决策支持系统,
此基础上展开。在此基础上做了进一步的工
革命性地丰富了管理信息,提高了效率,增加了企业的收益,公司
作,丰富了忠诚的维度,并用进行了一些数学上的分析。后
规模与影响迅速扩展。是其中的一个模块,本文所述的客
来更多的人对客户忠诚度与市场的关系进行了分析,并对如何提
户忠诚度管理仅是中的一个重要子模块。