聚類分析在客戶細分領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf

1、客戶是企業(yè)生存和發(fā)展的根基，保持客戶、吸引客戶和充分發(fā)掘客戶的盈收潛力是企業(yè)提高核心競爭力的關(guān)鍵。而客戶關(guān)系管理(CRM)正是一個獲取、保持和增加可獲利客戶的過程。 聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種重要方法，已成為該研究領(lǐng)域中一個非常活躍的研究課題。聚類分析應(yīng)用于客戶關(guān)系管理有以下方面：客戶細分，新客戶獲取，客戶保持，刪除客戶，購物籃分析，需求預(yù)測與目標(biāo)經(jīng)營，交叉銷售與主動營銷等。本文主要研究聚類分析算法在客戶細分領(lǐng)域的應(yīng)用，所

2、采用的數(shù)據(jù)集是來自PKDD99'DiscoveryChallenge的一組金融數(shù)據(jù)集(銀行)。目前已有一些聚類算法應(yīng)用于銀行客戶細分的實驗。由于在細分客戶的時候，并不能明確指出某個客戶一定屬于或不屬于某一客戶群體，恰恰相反一個客戶樣本可以屬于不同的客戶群，而模糊聚類算法由于引入隸屬度的概念能更好地體現(xiàn)客戶的這一特征，所以本文采用模糊c均值(FCM)聚類算法來對銀行客戶進行細分。 在驗證FCM聚類算法有效性時本文采用的是基于Xie