聚類算法在電子商務(wù)客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,日益激烈的競爭使得企業(yè)越來越強(qiáng)烈的認(rèn)識(shí)到客戶資源對(duì)于企業(yè)獲勝起著至關(guān)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(zhuǎn)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(zhuǎn)為通過差異化、一對(duì)一營銷來實(shí)現(xiàn)客戶滿意和公司獲利的雙贏,而差異化、一對(duì)一營銷的關(guān)鍵就是有效的客戶細(xì)分。傳統(tǒng)的客戶細(xì)分主要根據(jù)客戶的一維屬性,通過一些統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)客戶進(jìn)行簡單的細(xì)分。但是,隨著企業(yè)產(chǎn)品的

2、進(jìn)一步創(chuàng)新,客戶需求日益多樣化,傳統(tǒng)客戶細(xì)分在實(shí)踐中的應(yīng)用顯得力不從心。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行多變量、大數(shù)據(jù)集的客戶細(xì)分技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。使用數(shù)據(jù)挖掘聚類分析方法進(jìn)行客戶細(xì)分,不但可以處理幾十、甚至上百個(gè)變量,從而對(duì)客戶進(jìn)行更精準(zhǔn)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(xì)致地了解客戶特征,便于實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶行為變化的動(dòng)態(tài)跟蹤;進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶提供差異化服務(wù),提高客戶的滿意度和忠誠度,使企業(yè)創(chuàng)造更多價(jià)值

3、。
　　本文首先介紹了聚類算法進(jìn)行客戶細(xì)分的研究背景和意義,然后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法、客戶細(xì)分以及聚類分析方法應(yīng)用于客戶細(xì)分的基本理論以及發(fā)展現(xiàn)狀做了詳細(xì)的概述,為后文聚類分析方法在客戶細(xì)分中的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。
　　第二章詳細(xì)介紹了客戶細(xì)分的相關(guān)理論,包括客戶細(xì)分的概念、意義以及一般方法和步驟;隨后對(duì)傳統(tǒng)客戶細(xì)分與電子商務(wù)中的客戶細(xì)分做了詳細(xì)的比較,并對(duì)電子商務(wù)的客戶細(xì)分的相關(guān)模型和技術(shù)進(jìn)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(guān)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(jié)構(gòu)以及常見的聚類分析方法類型,并對(duì)AP算法和k-means算法的相關(guān)原理、算法步驟以及優(yōu)缺點(diǎn)做了詳細(xì)的介紹,為下文改進(jìn)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(jìn)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(yàn)證實(shí)驗(yàn)三個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)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(diǎn),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(duì)聚類的準(zhǔn)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(yīng)用于某化妝品網(wǎng)站客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分。詳細(xì)論述了SAPK-means算法應(yīng)用于

6、客戶細(xì)分中的步驟,對(duì)該算法的實(shí)現(xiàn)和性能分析進(jìn)行了詳細(xì)的描述,并對(duì)細(xì)分結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的分析,對(duì)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(jìn)行客戶細(xì)分,細(xì)分結(jié)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(diǎn),并在細(xì)分結(jié)果的質(zhì)量上優(yōu)于其他兩種算法。
　　最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),并指明了下一步的研究和工作方向,對(duì)改進(jìn)k-means算法的進(jìn)一步發(fā)展以及在客戶細(xì)分方面的應(yīng)