在线零售企业crm中的聚类分析研究

《在线零售企业crm中的聚类分析研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号；——UDC：——密级编号管理学硕士学位论文在线零售企业GRM中的聚类分析研究硕士研究生：指导教师：学位级别：学科、专业：所在单位：论文提交日期：论文答辩曰期：学位授予单位：许国利梁静国教授管理学硕士管理科学与工程经济管理学院2005年1月2005年3月哈尔滨工程大学哈尔滨1‘张人学硕一I：学位论文摘要以成本低廉、快捷、不受时空限制等优点而逐步全球流行的新型商业模式——电子商务，在最近几年中得到了迅速的发展，尤其以B2C为代表的在线零售业更是发展迅速。出于在线零售业进入的壁垒较低，加之电子商务技术的不断发展，使得在线零售业成为～个竞争激烈的领域。将客户作为企业最重要的资源，以客户为中心

2、的先进管理理念和管理技术客户关系管理(CRM)成为在线零售企业在激烈的竞争环境下，提高竞争力的有效方法和工具。CRM的第一步是了解企业的客户，对于在线零售企业来说，企业与客户接触活动基本都在网上进行。通过网上接触，在线零售企业的Web站点能够收集到大量的客户数据，即包括常规的交易数据，也包括客户访问网站时的访问行为数据。相对于传统零售业模式的客户信息缺乏相比，在线零售食业拥有海量的客户数据，并且这些数据正以指数级增长。聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术，具有高效的信息处理能力和分析能力，将其应用于在线零售商CRM中，对客户数据进行聚类分析，可以发现客户行为方式，掌握客户购买模式，进行客户分

3、群等客户分析工作，是企业深入了解客户的重要渠道之一。基于此，本文对在线零售企业CRM中的聚类分析问题进行了系统的研究。主要从以下几方面进行了分析研究：(1)从电子商务的定义、特点、类型、业务模式、信息应用环境、体系结构等几方面系统分析了电子商务商业模式。(2)在CRM理念指导下，坚持“以客户为中心”的主旨思想，从客户的分类、客户资源的发展阶段、客户购买过程、客户相关数据等几方面对在线零售企业的客户进行了系统深入的分析。(3)在对在线零售企业客户分析的基础上，对在线零售企业CRM的实施阶段进行了划分，总结了每阶段的任务重点，并对在线零售企业CRM中的数据挖掘进行了总结分析。(4)本着实用、有效

4、的原则，突破传统客户关系管理中数据挖掘研究重哈尔滨I私人学硕士学位论文视算法的研究思路，以业务分析为出发点，从聚类分析原理、聚类问题、聚类算法、聚类面临的困难及对策等儿方面对在线零售企业cRM中的聚类分析进行了系统的研究。提取了在线零售企业CRM中典型聚类问题分析对象的属性集，并分析了几种较典型的面向在线零售企业CRM的聚类算法。关键词：电子商务；在线零售；客户关系管理；聚类分析哈尔滨f．程大学硕士学位沦文AbstractE-commerce，progressivelYglobalandpopularDew—typecommercialmode，withtheadvantagesofchea

5、pwiththecost，swift，nospace—Lime1imitedetc．hasgetfastdevelopmentduringrecentyears，especiallytheretailonliRebusinessrepresentedbyB2Cdevelopedrapidly。Becauseofthe10werbarrierthattheonliFieretailbuSinesSerlLeTsandtheconstantdevelopmentofe-commercetechnology．theretai1onlinebusinessbecomesafieldwithkeenc

6、ompetition．Thecustomer’srelationandmanagement(CRM)，whichisanadvancedmanagementideaandskill，regardingcustomerasthecenterandthemostimportantresourceofenterprise，becomeaneffectivemethodandtoolofimprovingcompetitivenessfortheonlineretailetundertheenvironmentofkeencompetition，ThefirststepofCRMistounders

7、tandcustomers，totheretai1Onlineindustry，enterprisesandcustomerscontactontheinternetbasicallY．Throughkeepingintouchontheintemet，thewebsiteoftheonlineretaitercancollectalargenumberofcustomers’data。namelyinclu