基于数据挖掘的客户细分的建模与实现

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1、华侨大学硕士学位论文基于数据挖掘的客户细分的建模与实现姓名：张永礼申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：彭霈20081201摘要摘要客户是企业最重要的资源之一。现代企业之间的竞争主要表现为对客户的全面争夺，而是否拥有客户取决于企业与客户之间关系的状况。企业要改善与客户之间的关系，就必须进行客户关系管理。客户分析是客户关系管理的基础，而客户分析的一项重要内容是客户细分，但目前还没有有效的客户细分方法。本文在分析传统客户细分方法、客户忠诚度理论和数据挖掘算法的基础上，探讨了以客户生命周期价值为依据的客户细分方法，并对现有客户细分模型加以改进，提出了新

2、的客户细分模型。新的客户细分模型，依据客户的当前价值、潜在价值和忠诚度把客户分为八类，进而针对不同类别客户提出了不同的市场营销策略。对客户潜在价值的计算，我们采用关联规则算法，根据客户的历史购买记录，预测出该客户将来可能购买的所有产品及购买概率，最后再根据产品成本数据计算出客户的潜在价值。对于客户忠诚度的评价，我们在国内外研究的基础上，提出了客户忠诚度评价的全新指标体系，并根据这些指标数据分别运用了聚类、决策树和神经网络三种数据挖掘算法对客户忠诚度进行预测和评价。最后，结合某一个具体企业对客户细分模型进行了实例验证。关键字：客户细分关联规则聚类决策树神经网

3、络I华侨大学管理学硕士学位论文AbstractThecustomerisoneofthemostimportantresourcesofanenterprise.Thecompetitionbetweenenterprisesfocusesoncustomers.Whetheranenterpriseholdsacustomerdependsonthestateoftherelationshipbetweentheenterpriseandthecustomer.Toimproveontherelationshipwiththecustomer,anent

4、erprisemustcarryoutcustomerrelationshipmanagement(CRM).CustomeranalysisisthebasisofCRMandcustomersegmentationisanimportantitemofcustomeranalysis.Butthereisnotanyefficientcustomersegmentationmethodatpresent.Thepaperfirstlyintroducescustomerloyaltheory,DataMiningarithmeticandthetrad

5、itionalmethodsofcustomersegmentation,thenstudiesthecustomer-segmentationmethodaccordingtocustomerlifetimevalueandimprovesontheexistingcustomersegmentationmodel.Basedoncustomercurrentvalue,customerpotentialvalueandcustomerloyal,thenewcustomersegmentationmodeldividescustomersintoeig

6、htclasses,thenaccordingtothedifferentcustomers’class,theenterprisecantakedifferentmarketablestrategy.Accordingtothecustomer'spurchasehistoryrecords,weusetheassociationrulesalgorithmtopredictthefuturepurchaseandtheprobabilityofpurchase.Finally,wecangetthecustomerpotentialvalueaccor

7、dingasproductcost.Basedonthepresentstudystatusonthehomeandabroadresearch,weapplyclustering,decisiontreeandANN(ArtificialNeuralNetwork)algorithmtotheevaluationofcustomerloyalty.Finally,weappliedthecustomersegmentationmodeltooneenterprise,validatedit.IIAbstractKeywords:CustomerSegme

8、ntation;Association;Clustering;De