基于K-means聚类算法的客户价值分析研究(3)

2012-08-21 20:43

4 结束语       聚类分析发展到现在已是一个跨学科交叉的领域,它被广泛应用于经济分析、模式识别、数据分析等领域。特别在商业方面,聚类分析可以帮助市场人员发现顾客群中所存在的不同特征组群。本文主要是利用了聚类分析中的k-means聚类算法对客户的价值进行分析,通过分析客户的现有价值和潜在价值对客户进行分类,实现对客户的区分,企业进而可以结合自己的实际情况,确定能够为自己带来高利润的那部分客户,从而研究切实可行的营销方案,为企业不断地巩固老客户,同时也赢得新客户提供决策支持。   参考文献: [1] 楼建强,赵禹骅. 证券公司经纪业务分析型CRM需求设计的框架性分析. 金融与经济,2002(11) [2] David Hand,Heikki Mannila,Padhraic Smyth 著;张银奎,廖丽,宋俊等译. 数据挖掘原理. 北京:机械工业出版社,2003 [3] Michael J. A.Berry,Gordon S.Linoff著;袁卫等译. 数据挖掘---客户关系管理的科学与艺术. 北京:中国财政经济出版社,2004 [4] 朱爱群.客户关系管理与数据挖掘.北京:中国财政经济出版社,2001 [5] James,D. Better together marketing research and CRM . Marketing News2002 vol.36, no.1015-16

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