基于信任关系和客户生命期的市场营销数据挖掘

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1、上海交通大学硕士学位论文基于信任关系和客户生命期的市场营销数据挖掘姓名：孙茂艳申请学位级别：硕士专业：计算机应用指导教师：谢康林20041201上海交通大学硕士学位论文摘要数据挖掘理论在市场营销领域的应用已经有很长的历史了如今随着客户关系管理理论的不断成熟从协作型管理到分析型管理数据挖掘技术在其中开始扮演越来越重要的角色分析型的客户关系管理更加注重从表面的数据中提取出深层次的模式并加以分析利用来指导管理人员更好的把握企业同客户的关系并制定相关策略本文主要工作分三部分首先基于大型营销数据库中客户之间的关系属性对市场营销中的客

2、户进行了细分制定细分规则为企业合理的找到了最有价值的潜在顾客文中首先提出将数据挖掘方法中聚类算法的差异度及关联规则理论中的作用度运用到企业的顾客细分中提出了个人自依赖指数互影响指数等客户关系属性概念并提出了评估顾客价值的细分矩阵随后基于该细分法则利用数据挖掘建模理论建立线形回归模型构造企业数据库中客户关系结构并设计实现相应算法从数据库中挖掘出最有价值客户接下来利用关联规则理论中的复关联规则定义客户之间的信任关系设计并实现算法找到企业很难从客户直接得到的客户信任关系信息信任关系的多变性与复杂性等属性决定了其最终只有通过数据

3、挖掘的方法才可以正确有效的被确定信任关系确定之后本文将线形回归模型进行扩展以便可以适用于挖掘得到的信任关系并再次提出人群概率调整系数综合影响度等概念作为该扩展模型的参数以便更精确的描述问题随后通过改进Apriori算法实现了信任关系的挖掘并同样挖掘出企业需要的数据并同前一模型作相关比较本文最后一部分可以说相对独立也可以认为是对前两个模型的一大补充主要用来解决当前客户关系管理中忽略时间特性这一漏洞提出客户对于企业的价值不止通过收益流来判断更加需要考虑其时间特性提出了客户关系生命周期模型并利用随机过程中的Markov过程模

4、拟该客户生命周期中的各个不同状态及其状态的转换图通过Markov过程的转移矩阵常返时间等特性将客户生命周期定性为企业提供理论上的判断工具本论文的初步设想是将研究成果同CRM工具相结合可以在为CRM提供一个补充工具的同时也为可以将本文的研究成果同商业相结合关键字数据挖掘聚类算法差异度关联规则作用度个人自依赖指数互影响指数人群概率调整系数综合影响度上海交通大学硕士学位论文AbstractDataMiningtechnologyhashadawiderangeofapplicationinMarketi

5、ngareaforalongtime.ThesedayswiththegrowthofCRM,fromcoordinatingtoanalyzing,dataminingisplayingamoreandmoreimportantrole.TheanalyticalCRMneedstoanalyzetheperformanceofthosedata,uncovertrendsorpatternsincustomerbehavior,andunderstandthetruevalueoftheircustomerstothe

6、companyfortheirlaterbusinessstrategy.Therearethreepartsinthispaper.Firstofall,wecategorizethecustomersofmarketinginordertohelpfindingthemostvaluablepotentialcustomersaccordingtothecustomerproperties.Inthispaper,weapplysomeminingmethodstothecustomers’valuation,for

7、example,computingDistanceinClusterAnalysisandcomputingLiftinAssociationRulesbasedonwhich,weintroducecustomers’attributeofrelation,suchasself-Relianceindexandimpactindexandweintroducethematrixforcustomervalueaswell.Secondly,basedondataminingmodelingtheory,webuildu

8、paregressionmodeltosimulatethecustomerrelationshipstructure,designandimplementcorrespondingalgorithmtominethemostprofitablecustomergroup;Thendefinethetr