基于数据挖掘的零售业客户关系管理研究

论文摘要

飞速发展的信息技术和全球经济的一体化的出现,这些都已经大大地改变了企业的经营环境,企业之间相互竞争的方式也发生了很大的变化。传统的企业主要是以生产产品为中心,同时为了销售更多的产品来制定企业的经营策略,现在的企业已经逐渐变为以客户的中心,主要是基于提供给客户满意的服务来制定企业的市场战略。围绕客户,满足客户的不同需求和个性化需求,迅速满足客户的期望,成为企业成功的关键。因此,企业必须加强建立与客户的长期的稳定和良好关系,把企业的各个环节都进行整合,包括企业的营销、销售和服务等环节,全面地服务和跟踪企业的每个客户,逐渐提高并继续保持较高的市场占有率,提高客户对企业的忠诚度。客户关系管理就是在这种情况下出现的,现在全球的企业界和理论界都已经慢慢把它作为共同关注的焦点来研究。本文共分六章来研究基于数据挖掘的零售业实施客户关系管理。第一章阐述论文研究的背景和意义、论文研究的主要内容和方法、论文的创新点。第二章是对零售业的客户关系管理进行理论分析,包括零售业和客户价值理论分析、客户关系管理的溯源和概念、企业核心竞争力的分析。第三章是对我国零售业实施客户关系管理的现状及问题分析。包括我国零售业实施客户关系管理的必要性、客户关系管理在我国零售企业应用现状及存在问题分析、我国零售企业实施CRM的难点。第四章研究了我国零售业客户关系管理的数据挖掘算法和模型分析。包括数据挖掘概述和客户细分模型。第五章零售业客户关系管理的模型实施。包括聚类技术及其在CRM中的应用、客户价值矩阵模型实施和RFM客户分类的指标和方法。第六章是全文的总结和展望,探究了我国零售业实施客户关系管理的实践策略、论文的不足之处和展望。本文将用数据挖掘技术中的聚类分析和神经网络技术对客户的信息进行分析,首先从零售企业的数据仓库中获取所需的数据,然后清理筛选和对数据进行转换,将数据整合到一个统一的范围内,以便数据挖掘,发现其中的信息和知识。首先采用聚类分析中K-均值算法,对客户进行合理的细分,让客户服务部门有针对性地服务每一位客户,制定有效的营销策略。然后用神经网络中的竞争型人工神经网络——自组织竞争。根据RFM模型,对客户进行分类,首先采用无教师学习方式,对己分类的数据进行训练,然后对未分类的数据进行分类,进而用RFM模型,根据频度、消费额、近度三个指标对客户进行分类。我国零售企业一定要善于把握原有的客户,同时要巩固客户队伍,开发新客户,通过识别有价值的客户和对客户信息进行挖掘来进行决策,不断提高客户的价值、满意度、利润贡献度和忠诚度,寻求扩展业务所需要的新市场和渠道,为企业带来最大化的利润。企业要从考察期开始就注重数据挖掘技术的应用,锁定目标潜在客户,通过分析现有客户和已经采取的营销活动,来发现那些最有可能成为企业的客户,采取适当的促销手段和渠道来有效地打动他们,同时评估他们会给企业带来的利益。考察期结束之后,进入形成期,客户已经购买了企业的产品和服务,但是使用频率和消费额都可能偏低,这时还要用到数据挖掘技术来刺激客户购买更多的产品和服务,进行交叉销售和提高客户的购买量,通过运用聚类技术来帮助企业找到具有相似购买行为和偏好的客户,进一步让这些客户产生高价值。然后,进入稳定期,企业要防止优质客户的流失,还要用到数据挖掘技术来采取—定的措施来挽留住可能流失的客户。在整个客户的生命周期里,企业都要不断地运用数据挖掘技术对客户的价值进行分析,来指导企业的运营。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 论文研究的背景和意义
• 1.1.1 研究的背景
• 1.1.2 研究目的和意义
• 1.2 论文研究的主要内容和方法
• 1.2.1 研究的主要内容
• 1.2.2 论文研究的方法
• 1.3 论文的创新点
• 2 零售业的客户关系管理的理论分析
• 2.1 零售业和客户价值分析
• 2.1.1 零售业的概念
• 2.1.2 客户价值理论
• 2.1.3 基于客户价值的分类
• 2.2 客户关系管理的溯源和概念
• 2.2.1 客户关系管理的出现
• 2.2.2 客户关系管理的概念
• 2.2.3 客户关系管理的应用及市场前景
• 2.3 企业核心竞争力的分析
• 2.3.1 核心竞争力的界定
• 2.3.2 核心竞争力对企业的重大意义
• 2.3.3 客户关系管理为企业带来新的核心竞争力
• 2.4 零售业客户关系管理的功能
• 3 我国零售业实施客户关系管理的现状及问题分析
• 3.1 我国零售企业实施客户关系管理的必要性
• 3.2 客户关系管理在我国零售企业应用现状及存在问题
• 3.2.1 客户关系管理在我国零售企业应用现状
• 3.2.2 存在问题
• 3.3 我国零售企业实施CRM的难点
• 4 零售客户关系管理的数据挖掘算法和模型分析
• 4.1 数据挖掘概述
• 4.2 客户细分模型
• 4.2.1 RFM模型
• 4.2.2 自组织竞争网络概述
• 4.2.3 BP神经网络
• 4.2.4 客户价值矩阵模型
• 4.2.5 客户细分算法模型
• 5 零售业客户关系管理的模型实施
• 5.1 聚类技术及其在CRM中的应用
• 5.1.1 方法选择
• 5.1.2 数据挖掘准备
• 5.1.3 基于K-均值的细分模型实施
• 5.1.4 模型评估
• 5.2 客户价值矩阵模型实施
• 5.3 RFM客户分类的指标及方法
• 5.3.1 基于RFM的客户分析
• 5.3.2 基于BP神经网络和RFM对客户进行分类
• 5.3.3 基于RFM的客户分类
• 5.3.4 基于RFM的评价模型建立
• 6 全文总结和研究展望
• 6.1 我国零售企业实施客户关系管理的策略
• 6.2 论文研究的不足之处、贡献和展望
• 6.2.1 不足之处
• 6.2.2 论文的贡献
• 6.2.3 展望
• 参考文献
• 后记