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1、客戶細(xì)分理論產(chǎn)生于第二次世界大戰(zhàn)后,經(jīng)過若干年的發(fā)展,客戶細(xì)分的理論和方法不斷完善,而且被廣泛地應(yīng)用于營(yíng)銷實(shí)踐?;跀?shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分,以龐大的客戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過識(shí)別不同客戶群體的特征,從而達(dá)到科學(xué)的客戶認(rèn)知、風(fēng)險(xiǎn)管理、個(gè)性化營(yíng)銷和服務(wù)的要求。與傳統(tǒng)的客戶細(xì)分方法相比,基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分能夠考慮客戶更多的行為屬性,提高細(xì)分精確度。目前已在銀行、電信、零售業(yè)等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。 本文在深入研究中小企業(yè)特征的基礎(chǔ)上,將數(shù)
2、據(jù)挖掘技術(shù)引入到中小企業(yè)客戶細(xì)分中。目的是探討在中小企業(yè)不能提供完備數(shù)據(jù)的情況下,進(jìn)行客戶細(xì)分的可行性和有效性。在理論上,本文首先研究客戶細(xì)分的相關(guān)理論和方法,并介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)工具,為中小企業(yè)客戶細(xì)分的研究作理論鋪墊;其次研究我國(guó)中小企業(yè)的概況,對(duì)中小企業(yè)客戶細(xì)分的必要性和可行性進(jìn)行分析,并對(duì)客戶細(xì)分在中小企業(yè)中的整體功能做了詳細(xì)設(shè)計(jì)。在實(shí)踐中,聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,本文針對(duì)經(jīng)典的K-means算法作了細(xì)致、全面的
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