聚類算法在電子商務客戶細分中的應用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟和計算機網(wǎng)絡的飛速發(fā)展,日益激烈的競爭使得企業(yè)越來越強烈的認識到客戶資源對于企業(yè)獲勝起著至關重要的作用。因此企業(yè)開始從以產(chǎn)品為中心的模式向以客戶為中心的模式轉移,主要工作也圍繞著保留現(xiàn)有客戶和發(fā)展新客戶展開,營銷方式也從大眾化營銷轉為通過差異化、一對一營銷來實現(xiàn)客戶滿意和公司獲利的雙贏,而差異化、一對一營銷的關鍵就是有效的客戶細分。傳統(tǒng)的客戶細分主要根據(jù)客戶的一維屬性,通過一些統(tǒng)計學方法對客戶進行簡單的細分。但是,隨著企業(yè)產(chǎn)品的

2、進一步創(chuàng)新,客戶需求日益多樣化,傳統(tǒng)客戶細分在實踐中的應用顯得力不從心。應用數(shù)據(jù)挖掘技術進行多變量、大數(shù)據(jù)集的客戶細分技術應運而生。使用數(shù)據(jù)挖掘聚類分析方法進行客戶細分,不但可以處理幾十、甚至上百個變量,從而對客戶進行更精準的描述,客觀反映客戶分組內(nèi)的特性并綜合反映客戶多方面的特征;而且還有利于營銷人員更加深入細致地了解客戶特征,便于實現(xiàn)對客戶行為變化的動態(tài)跟蹤;進而實現(xiàn)對客戶提供差異化服務,提高客戶的滿意度和忠誠度,使企業(yè)創(chuàng)造更多價值

3、。
　　本文首先介紹了聚類算法進行客戶細分的研究背景和意義,然后對數(shù)據(jù)挖掘技術中的聚類分析方法、客戶細分以及聚類分析方法應用于客戶細分的基本理論以及發(fā)展現(xiàn)狀做了詳細的概述,為后文聚類分析方法在客戶細分中的應用奠定了理論基礎。
　　第二章詳細介紹了客戶細分的相關理論,包括客戶細分的概念、意義以及一般方法和步驟;隨后對傳統(tǒng)客戶細分與電子商務中的客戶細分做了詳細的比較,并對電子商務的客戶細分的相關模型和技術進行了概述,為后續(xù)研究做

4、好理論鋪墊。
　　第三章主要介紹了聚類分析算法的相關理論,包括聚類分析方法的概念和基本原理、聚類分析中常見的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結構以及常見的聚類分析方法類型,并對AP算法和k-means算法的相關原理、算法步驟以及優(yōu)缺點做了詳細的介紹,為下文改進k-means算法的提出建立了依據(jù)。
　　第四章提出了本文的核心內(nèi)容--基于半監(jiān)督近鄰傳播的改進k-means算法(SAPK-means算法),從算法提出的意義、算法的具體流程、以及算法

5、的驗證實驗三個方面進行了詳細的闡述。驗證實驗表明,SAPK-means算法有效的排除數(shù)據(jù)集中的噪聲數(shù)據(jù)和孤立點,得到了高質(zhì)量的初始聚類中心,從而有效的提高了聚類精度;并對聚類的準確率以及簇間的緊密程度等都有一定程度的提升。SAPK-means算法與文中介紹的k-means算法、AP算法相比,可以取得更好的聚類效果。
　　第五章將SAPK-means算法應用于某化妝品網(wǎng)站客戶數(shù)據(jù)進行客戶細分。詳細論述了SAPK-means算法應用于

6、客戶細分中的步驟,對該算法的實現(xiàn)和性能分析進行了詳細的描述,并對細分結果進行了詳細的分析,對營銷策略提出了可行性建議。在同一批數(shù)據(jù)樣本中使用AP算法、k-means算法和SAPK-means算法進行客戶細分,細分結果表明SAPK-means算法能夠有效排除樣本數(shù)據(jù)集中的噪聲點,并在細分結果的質(zhì)量上優(yōu)于其他兩種算法。
　　最后對全文進行了總結,并指明了下一步的研究和工作方向,對改進k-means算法的進一步發(fā)展以及在客戶細分方面的應