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面向汽车营销的客户管理模型与算法的设计与实现

仲洋  
【摘要】: 中国在加入WTO之后,其汽车市场成为各大汽车公司争夺的焦点,越来越多的国外汽车制造企业(如大众、通用、福特、丰田、现代等)进入中国,再加上本土的一些民营汽车企业以及国有的汽车企业,中国的汽车市场呈现了百花争鸣的现象。08年共有50多个新车型上市,今年又将有60多个车型推出,中国汽车销售竞争越演越烈,而且影响汽车销售的因素众多,特别客户作为企业的重要资源,他们需求往往都不一样,受地区、文化等影响较大。因此如何在最短的时间内挖掘出潜在客户,明确客户的价值和满意度,采取有效的措施防范客户流失,从而准确分析客户的需求,降低营销成本,预测市场走向,将成为汽车制造企业生存发展的关键因素之一。 本文作为面向汽车营销的智能决策支持系统(国家863计划)的重要组成部分,是在客户关系管理(CRM)相关理论的指导下,运用商务智能(BI)、数据挖掘(DM)等相关技术,对汽车营销部门的客户基础信息、车辆信息、购买信息、服务信息等进行了分析。具体包括:使用数据挖掘经典聚类算法K-means,根据客户的价值对客户进行细分,分析同一类别中的客户具有的相似属性;使用数据挖掘经典关联规则算法Apriori对潜在客户进行识别,找出购买某一车型的客户具有的共性;使用数据挖掘经典分类方法ID3决策树分析客户的流失问题,找出导致客户流失的具体原因,指定相应的客户保持策略;最后使用模糊综合评判方法对客户的满意度进行综合分析,找出薄弱环节,最终将满意度上升为忠诚度。最后,对以上工作进行了总结,并指出下一步的研究方向。


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