基于k-means算法的客户细分分析

【摘要】客户是企业最重要的资产，客户关系管理是企业市场竞争的焦点。从不同的角度对客户进行细分有助于企业采取针对性的措施，合理的配置资源，更好的了解客户需求，增加客户的数量，从而在更好为客户提供服务的同时，获得更好的回报。客户细分是企业根据客户的价值、需求、偏好等综合因素将一个大的消费群体划分为若干个小的细分群体的过程。客户细分是经济发展和市场竞争的必然产物。运用RFM模型可以有效识别客户价值。本文在对客户细分的理论和方法进行研究的基础上，将使用RFM等模型分析某化妆品公司的客户消费数据，以识别该企业的顾客价值，并对该公司的客户进行细分。然而传统的RFM模型对客户的划分效果存在着类别间差距不大的缺点。针对这一问题，本文利用两种聚类方法分别对RFM模型的指标进行了聚类，其中k-means聚类法的运算速度要优于系统聚类方法，且客户细分的效果也要明显优于其他聚类方法。
【作者】吴洁琼；
【导师】王永瑜；郭立平；
【作者基本信息】兰州商学院，应用统计，2014，硕士
【副题名】以某化妆品公司为例
【关键词】客户管理；RFM；k-means；系统聚类；

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