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基於聚類分析的客戶關係管理(doc 62頁)

所屬分類:
客戶管理
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聚類分析, 客戶關係管理
基於聚類分析的客戶關係管理(doc 62頁)內容簡介

目 錄
摘 要 I
ABSTRACT II
1 緒 論 1
1.1 研究的目的和意義 1
1.2 論文研究的主要內容及框架 1
2 客戶關係管理與數據挖掘的相關理論概述 3
2.1 客戶關係管理相關理論 3
2.1.1 CRM的定義與內涵 3
2.1.2 CRM的核心管理思想 4
2.1.3 CRM所需要的技術 6
2.2 數據挖掘理論 7
2.2.1 數據挖掘概述 7
2.2.2 數據挖掘的模式 8
2.2.3 數據挖掘在銀行客戶關係管理中的應用 10
2.3 數據挖掘的聚類分析理論 12
2.3.1 聚類的概念 12
2.3.2 聚類算法的一般特征 12
2.3.3 K-mean算法簡介 13
2.4 SAS ENTERPRISE MINER簡介 13
3 XX銀行重慶分行客戶關係管理現狀分析 17
3.1 XX銀行重慶分行簡介 17
3.2 XX銀行重慶分行客戶數據分析與利用的現狀與問題 17
3.3 XX銀行重慶分行客戶關係管理現狀 18
3.4 基於數據挖掘的客戶價值研究總體思路 19
4 麵向CRM的聚類分析 20
4.1 問題描述 20
4.2 數據采集與預處理 21
4.2.1 數據模型 21
4.2.2 數據預處理 22
4.3 聚類分析 26
4.3.1 基於銀行收益數據的聚類分析 26
4.3.2 基於客戶活動強度數據的聚類分析 28
4.4 聚類結果評估與解釋 30
5 基於聚類的客戶關係管理 35
5.1 基於聚類的客戶分類 35
5.1.1 基於銀行收益的客戶分類 35
5.1.2 基於活動強度的客戶分類 39
5.1.3 基於客戶價值和活躍強度的客戶二維分類 43
5.2 基於聚類的客戶分類與銀行現有分類情況對比分析 45
5.3 基於客戶細分的客戶關係管理策略 47
5.3.1 針對高價值不同活動強度客戶策略 47
5.3.2 針對中價值不同活動強度客戶策略 49
5.3.3 針對低價值不同活動強度客戶策略 52
5.4 預期應用效果 53
6 結 論 54
致 謝 55
參考文獻 56


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