基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

基于数据挖掘的客户细分模型研究及应用

为企业更深入了解消费者的行为和偏好,帮助企业制定决策和发展客户关系,结合现有的客户细分方法,提出一种多指标客户细分模型。从宏观和微观角度,对传统指标进行优化,构建RFMPA多指标客户体系;采用熵值法客观赋权;采用因子分析降维;采用改进的K-means算法完成客户细分。利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究,对比数据实验结果表明,该模型能够更好解决客户细分问题,提高企业客户关系管理和决策质量。     

应用数据挖掘技术建立银行卡客户细分模型

数据挖掘技术在国外已经被广泛的应用于金融、邮电、零售等许多领域中,而在我国则处于刚刚起步的阶段.数据挖掘技术的应用,对于企业更加深入的了解客户行为、提高客户的忠诚度、增加企业的利润有着现实的意义.本文通过应用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services,对银行卡的真实交易数据进行挖掘,来初步探讨客户细分的方法.     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

基于数据挖掘的电力行业客户细分建模浅探

目前我国电力行业客户细分存在诸如电力行业客户行为细分缺失。本文研究从整体模型设计、客户行为细分指标体系设计及客户终身价值描述体系设计进行探讨。     

基于数据挖掘的客户细分方法的研究

客户细分是客户关系管理中基础的、重要的内容。全面考虑了客户生命周期价值,基于群体决策技术和数据挖掘技术提出了一种新的客户细分方法。在群体决策的基础上,确定影响客户细分的变量,利用层次分析法,确定各个变量的权重。利用数据挖掘的聚类技术,进行客户细分。用某橡胶企业的数据进行了验证,结果表明,该方法能够有效地支持企业的客户细分,为企业的决策提供依据。     

基于客户细分的电信数据挖掘

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛应用于各行各业。在电信业可以应用这项技术进行客户细分的研究。文章重点阐述了应用数据挖掘进行电信行业客户细分的方法和步骤。     

基于数据挖掘的呼叫中心IVR客户细分研究

语音应答业务利用率低、人力需求成本高是一大问题,对此,结合案例,运用CRISP-DW方法,采用Clementine工具对所得数据进行分析处理,得到IVR客户与地区分布、ARPU值和入网时长的关系;对IVR客户进行聚类分析,总结出其重要特点;提出相应对策,帮助提高IVR客户的满意度和利用率。建立一个C5.0决策树模型,分析预测客户是基于什么情况才进入IVR系统的。分析IVR客户与入网时长、地区、ARPU值之间的规则,有助于更准确地了解IVR客户并对其细分。     

基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法

提出一种过程完整的针对消费数据挖掘的客户细分新方法。设计了包含3种类型10个指标的客户细分模型, 并采用因子分析法从中提取细分变量, 再使用基于划分的聚类算法进行客户细分。通过对某大型纸巾生产企业100万销售数据的计算分析, 得出了有效客户类别, 表明了本方法具有更强的客户细分能力和客户行为特征的解释能力。     

数据挖掘技术在客户细分领域的应用

在市场经济发展过程中,以客户为中心的经营理念的转变,使得客户关系管理在研究与应用上受到了广泛的重视。作为客户关系管理的核心概念之一,客户细分已成为一种基础性的分析功能,并将为企业管理提供全面的信息支持。本文综合研究了现有的客户细分方法,并介绍了数据挖掘技术在客户细分领域的应用。     

数据挖掘在电信客户分群中的应用

介绍了电信企业数据挖掘的若干主题及常用数据挖掘模型;利用数据挖掘工具KXEN,采用K-means聚类方法给出了一个电信客户分群的解决方案。     

基于层次模型的智能数据挖掘框架及其模型

在层次模型的基础上,提出了一个智能数据挖掘的开发框架,包括问题识别层、任务层、应用层和用户层等多层概念。在这个框架中,建立了一个智能数据挖掘模型,它由4个层次和11部分组成,其中中央处理单元、辅助选择、数据库交互平台和功能组合平台共同构成一个中间智能件。     

数据挖掘在CRM中的应用设计

讨论了在客户关系管理 (CRM)中用于客户细分和建立客户轮廓的数据挖掘技术。首先指出 CRM的概念和分类 ,然后分析了几种数据挖掘方法 ,最后提出面向 CRM的数据挖掘应用设计。     

数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用

将数据挖掘技术应用于证券公司客户关系管理中的客户细分,阐述了相关概念,并给出了一个应用实例。     

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值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生涯价值公式。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。     

Customer Retention via Data Mining

``Customer Retention' is an increasingly pressing issue intoday's ever-competitive commercial arena. This is especially relevantand important for sales and services related industries. Motivated by areal-world problem faced by a large company, we proposed a solution thatintegrates various techniques of data mining, such as featureselection via induction, deviation analysis, and mining multipleconcept-level association rules to form an intuitive and novel approachto gauging customer loyalty and predicting their likelihood ofdefection. Immediate action triggered by these ``early-warnings'resulting from data mining is often the key to eventual customerretention.     

基于数据挖掘的客户营销效果分析

利用数据挖掘技术,结合试验设计的思想,采用多种分析方法从两个角度,通过对一家电信增值业务提供商在客户流失危险度模型指导下的针对性营销效果进行实证分析。分析结果表明,在数据挖掘指导下特定的针对性客户营销策略在增加企业用户数量和提高用户质量方面有显著效果。