基于聚类结果解释方法的客户群特征研究

论文摘要

市场经济的不断发展使得客户关系管理在企业经营管理中的重要性日益突出。客户细分作为客户关系管理的重要方法,可以将企业的客户进行有效划分,使企业能够根据不同的客户群特征制定相应的管理策略。在客户需求个性化和多样化的形势下,客户群特征的提取成为重要的研究课题。针对细分后客户群特征难以提取问题,提出了基于聚类结果解释的特征提取方法。该方法将因子分析与聚类分析相结合,利用因子分析具有提取可解释因子的作用,对客户细分指标进行特征因子的提取,并计算客户聚类后各个客户群的因子得分的平均值,以表格和图形的方式简洁表示计算的结果。根据各个客户群特征因子值的大小及特征因子包含的客户指标对客户群特征进行分析说明。对方法的适用性及优越性进行了比较分析,说明了该方法在客户群特征研究中的合理性及科学性。将提出的客户群特征分析方法应用于电信行业客户关系管理实证分析中,得到了最佳客户群及客户群特征因子值,对其进行分析不但能够对各个客户群特征清晰认识,解决了客户指标复杂化带来的客户群特征难以提取的问题;而且根据特征因子值的大小及特征因子包含的客户指标高度相关性原则,分析说明了各个客户群的特征,为企业制定交叉销售、捆绑销售以及开发新产品提供有价值的信息。相对以往的客户群特征提取和分析更有实用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的及意义
• 1.3 研究现状及评析
• 1.3.1 研究现状
• 1.3.2 研究现状评析
• 1.4 论文研究内容和结构
• 1.4.1 论文研究内容
• 1.4.2 论文结构
• 1.5 研究方法与技术路线
• 1.5.1 研究方法
• 1.5.2 技术路线
• 第2章 客户群特征研究的理论基础
• 2.1 客户关系管理
• 2.1.1 客户关系管理的概念
• 2.1.2 客户关系管理的内容
• 2.2 客户细分及客户群特征
• 2.2.1 客户细分
• 2.2.2 客户群特征的相关概念
• 2.2.3 客户群特征研究在客户关系管理中的意义
• 2.3 客户群特征分析的基础方法
• 2.4 本章小结
• 第3章 聚类结果解释方法与客户群特征分析
• 3.1 聚类分析
• 3.1.1 聚类分析中的数据类型
• 3.1.2 k-means聚类算法
• 3.1.3 k-means聚类算法的有效性
• 3.2 聚类结果解释
• 3.2.1 聚类结果解释的概念
• 3.2.2 聚类结果解释与聚类分析的区别与联系
• 3.2.3 聚类结果解释在客户群特征研究中的适用性
• 3.2.4 聚类结果解释在客户群特征分析中的应用过程
• 3.3 聚类结果解释的数学模型
• 3.3.1 数据预处理
• 3.3.2 聚类结果解释的算法过程
• 3.4 本章小结
• 第4章 某电信公司的客户群特征实证研究
• 4.1 客户数据收集及预处理
• 4.1.1 客户数据的收集
• 4.1.2 客户指标的选取及说明
• 4.1.3 客户数据预处理
• 4.2 模型和算法的应用
• 4.2.1 特征因子的提取
• 4.2.2 客户细分及客户群数目确定
• 4.2.3 客户群特征的提取
• 4.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢