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《四川大学》 2005年
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CRM中的客户分群及分类的数据挖掘算法实现

罗岚  
【摘要】:顾客关系管理(Customer Relationship Management)的议题,在近年来不断崛起,因此顾客价值已被视为增加企业竞争优势的一项重要指标,对于如何保留顾客提升顾客忠诚度与创造企业利润即成为当前最重要的研究课题。本研究以医药服务销售商为研究对象,藉由数据库库中的个别顾客药物产品的历史购买记录进行RFM(Recently,Frequency,Monetary Amount:RFM)模式的顾客价值分析,进而应用数据挖掘技术,将RFM三个变量做为分群标准,分别使用划分群集的K-means模式(K-mean Cluster)及类神经网络的自组织映射图网络(Self-Organizing Map,SOM)模式将顾客分群,找出其特性及共性。然后依据以上两种分析方法所分出的顾客群集做一比较结果,以确定顾客群集数,依此设计出符合顾客特性的营销策略,提供给管理决策者作为医药服务销售行业做好顾客关系管理的参考依据。
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP311.13

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