數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)CRM中的應(yīng)用研究.pdf

1、叮rl!1分類(lèi)號(hào)UDC密級(jí)單位代碼衛(wèi)Ql丘〕_數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)CRM中的應(yīng)用研究梁艷指導(dǎo)教師陳燕職稱(chēng)教授學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)碩士學(xué)科與專(zhuān)業(yè)管理科學(xué)與工程論文完成日期2008年5月論文答辯日期2008年6月答辯委員會(huì)主席鐘今落中文摘要摘要隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)逐步發(fā)展和完善，零售企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈，人們己開(kāi)始認(rèn)識(shí)到客戶(hù)對(duì)于企業(yè)的重要性，沒(méi)有優(yōu)良的客戶(hù)資源，企業(yè)就無(wú)法生存和發(fā)展。而同時(shí)隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，零售企業(yè)積累了大

2、量的歷史數(shù)據(jù)，但由于缺乏有力的分析工具，使得數(shù)據(jù)庫(kù)中豐富的數(shù)據(jù)并沒(méi)有得到充分的利用。因而，如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的客戶(hù)信息，從而更好地為客戶(hù)提供高質(zhì)量的個(gè)性化服務(wù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，保持和發(fā)展高價(jià)值的客戶(hù)，己經(jīng)成為各企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的一個(gè)緊迫的課題。本文通過(guò)定性和定量分析相結(jié)合，理論研究和實(shí)證研究相結(jié)合，動(dòng)態(tài)研究和靜態(tài)研究相結(jié)合以及多學(xué)科理論相融合的方法，從多個(gè)角度充分研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)CRM中的應(yīng)用。首

3、先，從理論研究角度，在文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上，歸納分析了零售業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理的四種模型，即客戶(hù)價(jià)值模型、客戶(hù)滿(mǎn)意度模型、客戶(hù)細(xì)分模型以及客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)模型。然后，從實(shí)證研究的角度，按照CRISP一DM的商業(yè)挖掘流程標(biāo)準(zhǔn)，利用數(shù)據(jù)挖掘工具SPSSClemeniine對(duì)零售業(yè)中一個(gè)食品連鎖店的客戶(hù)關(guān)系管理問(wèn)題進(jìn)行了定量的分析和研究。從靜態(tài)角度考察客戶(hù)基本信息，分析實(shí)現(xiàn)了會(huì)員卡分類(lèi)模型，獲得各類(lèi)會(huì)員卡客戶(hù)的主要特征，為連鎖店會(huì)員卡營(yíng)銷(xiāo)提供了有效的輔助信

4、息。通過(guò)客戶(hù)交易數(shù)據(jù)，從動(dòng)態(tài)角度研究客戶(hù)行為，分析客戶(hù)創(chuàng)造的平均利潤(rùn)和購(gòu)買(mǎi)頻度，對(duì)連鎖店的客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)行為分類(lèi)模型，獲得各類(lèi)客戶(hù)的特征，進(jìn)而幫助零售企業(yè)針對(duì)不同客戶(hù)群體采取相應(yīng)的策略，以提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。另外，對(duì)客戶(hù)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步研究，獲得同一客戶(hù)在同一時(shí)間購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品信息，通過(guò)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，挖掘出客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為連鎖店的商品布局和交叉銷(xiāo)售提供相應(yīng)的決策支持。最后，通過(guò)各個(gè)模型的挖掘結(jié)果，對(duì)零售業(yè)