基于數(shù)據(jù)挖掘的汽車(chē)售后服務(wù)業(yè)客戶(hù)消費(fèi)行為分析研究.pdf

1、在如此快速發(fā)展的社會(huì)中，企業(yè)如何快速、有效地提出各種高質(zhì)量的服務(wù)是企業(yè)面臨的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，在信息方面能夠給企業(yè)以很好的支撐，但是隨著數(shù)據(jù)量的不斷擴(kuò)大，如何從成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)從而支持企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展將變得越來(lái)越困難。很多數(shù)據(jù)更多的只是例行公事而被記錄下來(lái)，企業(yè)很難意識(shí)到在這些數(shù)據(jù)中隱藏著大量的信息和知識(shí)，更加不提有目的地在這些數(shù)據(jù)中找尋信息來(lái)幫助自己更加了解客戶(hù)，從而以有限的成本獲得更大的利潤(rùn)。同時(shí)，服務(wù)提

2、供方也并不能有針對(duì)性的為不同類(lèi)型客戶(hù)提供不同的服務(wù)，更多的是同等對(duì)待，簡(jiǎn)單區(qū)分，結(jié)果是要么錯(cuò)過(guò)了能夠帶來(lái)巨大利潤(rùn)的潛在客戶(hù)，要么眼睜睜的看著重要客戶(hù)帶來(lái)利潤(rùn)的下滑。本文研究的目的就是為了引入高度智能化的數(shù)據(jù)挖掘方法，建立一個(gè)方便可行的客戶(hù)分析系統(tǒng)，以達(dá)到主動(dòng)分析挖掘客戶(hù)特點(diǎn)，正確制定有針對(duì)性的客戶(hù)管理政策的目的。 本文探討了數(shù)據(jù)挖掘這一高智能化的工具在客戶(hù)關(guān)系管理中的應(yīng)用。依據(jù)客戶(hù)消費(fèi)行為對(duì)客戶(hù)群進(jìn)行細(xì)分，可以使企業(yè)根據(jù)客戶(hù)價(jià)值

3、級(jí)別的不同決定如何在客戶(hù)中分配企業(yè)有限資源，然后根據(jù)客戶(hù)的不同需求，設(shè)計(jì)和實(shí)施不同的客戶(hù)保持策略。其目的在于牢牢保持那部分對(duì)企業(yè)最有價(jià)值的客戶(hù)，并把有潛力的當(dāng)前低價(jià)值客戶(hù)在未來(lái)轉(zhuǎn)化為高價(jià)值客戶(hù)，鼓勵(lì)那些不論是現(xiàn)在還是將來(lái)都對(duì)公司無(wú)價(jià)值的客戶(hù)轉(zhuǎn)向其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，從而最終達(dá)企業(yè)的總體利潤(rùn)最大化。數(shù)據(jù)挖掘方法能夠幫助企業(yè)更加科學(xué)有效的實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。而界面友好、操作方便的客戶(hù)分類(lèi)和特征分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)能使這一高智能的工具更廣泛的被應(yīng)用。 本文

4、運(yùn)用市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理論，提出了汽車(chē)售后服務(wù)企業(yè)客戶(hù)消費(fèi)的RFM模型，通過(guò)AHP法得到了汽車(chē)售后服務(wù)業(yè)RFM指標(biāo)的權(quán)重，獲得用于聚類(lèi)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)即加權(quán)的RFM指標(biāo)，并應(yīng)用改進(jìn)的蟻群聚類(lèi)法對(duì)客戶(hù)RFM指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。然后使用改進(jìn)的分類(lèi)算法CAMM算法分析各類(lèi)客戶(hù)的本體特征，實(shí)現(xiàn)根據(jù)客戶(hù)本體特征預(yù)測(cè)客戶(hù)類(lèi)型的目的。最后利用開(kāi)發(fā)工具完成了客戶(hù)分類(lèi)和特征分析原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。實(shí)證研究表明本文所提出的模型和方法可以有效地對(duì)汽車(chē)售后服務(wù)企業(yè)客戶(hù)進(jìn)行