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时间:2018-10-24
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1、关联规则挖掘在软件企业客户关系管理中的研究与应用:关联规则挖掘是在数据挖掘研究中最为活跃的一种挖掘方法之一。该文利用关联规则的Apriori算法对软件企业的客户与商品之间的关系进行挖掘,发现商品间的潜在关系,指导决策者对不同的客户实施不同的营销策略,从而达到高质量的客户关系管理。 关键词:关联规则;Apriori算法;客户关系管理 :TP311:A:1009-3044(2012)30-7169-03 自上世纪80年代以来,伴随着我国市场经济的逐渐成熟,客户对产品的需求平稳增长,市场竞争愈加激烈,这使得企业认识到识别、挑选、获得、
2、发展和维护客户的重要性,进而在经营理念层面上越来越关注客户价值、客户满意和客户忠诚,力图通过在正确的时间使用正确的方式为正确的客户提供正确的服务,来创造和传递客户价值,提升客户满意水平,从而实现客户忠诚进而维持正确客户,获得这些客户的生涯价值(LTV)。本文设计了一个关联规则数据挖掘模型,结合实例使用Apriori挖掘技术分析并检验了该方法的有效性。 1关联规则挖掘 数据挖掘(Datamining)是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。简单地说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识,又被称为数
3、据库中的知识发现(knoerRelationshipManagement,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过实施客户关系管理可以使企业能够方便地搜集、追踪、分析每一个客户的信息,增强企业与客户之间的沟通,更好地满足客户的个性化需求,从而达到以更快速、更优质的服务保留现有客户并挖掘潜在客户的目的。 有效的客户关系管理还能够观察和分析客户行为以及其对企业的利润影响,使企业与客户的关系以及企业的利润都得到最优化,从而达到双赢的目的。所以客户关系管理的思想与潜在价值对企业具有极大的吸引力,绝大多数企业对于实施客户关
4、系管理的规范化都存在着强烈的欲望。因此,加强对客户关系管理理论的研究并通过对客户关系的管理和分类挖掘对企业的决策提供有效依据已经成为当下需要解决的重要课题。 3关联规则挖掘在软件企业客户关系管理中的应用 本文以客户关系管理的产品销售模块作为分析对象进行研究,利用关联规则挖掘的Apriori算法对样本进行分析、挖掘,进而找到不同产品销售之间的潜在关系。 Apriori算法的核心思想是:通过对样本数据进行多:关联规则挖掘是在数据挖掘研究中最为活跃的一种挖掘方法之一。该文利用关联规则的Apriori算法对软件企业的客户与商品之间的关系
5、进行挖掘,发现商品间的潜在关系,指导决策者对不同的客户实施不同的营销策略,从而达到高质量的客户关系管理。 关键词:关联规则;Apriori算法;客户关系管理 :TP311:A:1009-3044(2012)30-7169-03 自上世纪80年代以来,伴随着我国市场经济的逐渐成熟,客户对产品的需求平稳增长,市场竞争愈加激烈,这使得企业认识到识别、挑选、获得、发展和维护客户的重要性,进而在经营理念层面上越来越关注客户价值、客户满意和客户忠诚,力图通过在正确的时间使用正确的方式为正确的客户提供正确的服务,来创造和传递客户价值,提升客户
6、满意水平,从而实现客户忠诚进而维持正确客户,获得这些客户的生涯价值(LTV)。本文设计了一个关联规则数据挖掘模型,结合实例使用Apriori挖掘技术分析并检验了该方法的有效性。 1关联规则挖掘 数据挖掘(Datamining)是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。简单地说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识,又被称为数据库中的知识发现(knoerRelationshipManagement,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过实施客户关系管理可以使企业能够方便地搜集、
7、追踪、分析每一个客户的信息,增强企业与客户之间的沟通,更好地满足客户的个性化需求,从而达到以更快速、更优质的服务保留现有客户并挖掘潜在客户的目的。 有效的客户关系管理还能够观察和分析客户行为以及其对企业的利润影响,使企业与客户的关系以及企业的利润都得到最优化,从而达到双赢的目的。所以客户关系管理的思想与潜在价值对企业具有极大的吸引力,绝大多数企业对于实施客户关系管理的规范化都存在着强烈的欲望。因此,加强对客户关系管理理论的研究并通过对客户关系的管理和分类挖掘对企业的决策提供有效依据已经成为当下需要解决的重要课题。 3关联规则挖掘在
8、软件企业客户关系管理中的应用 本文以客户关系管理的产品销售模块作为分析对象进行研究,利用关联规则挖掘的Apriori算法对样本进行分析、挖掘,进而找到不同产品销售之间的潜在关系。 Apriori算法的核心思想是:通过
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