一種改進聚類算法在證券公司經(jīng)紀業(yè)務(wù)CRM中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著中國經(jīng)濟高速發(fā)展和日益開放,作為資本市場中堅力量的證券公司一方面面臨著巨大的市場機遇,另一方面也承受著激烈的競爭。為客戶提供更高水準的服務(wù)及更專業(yè)的投資建議,以進一步鞏固和發(fā)展長久的客戶關(guān)系,成功實施客戶關(guān)系管理則是實現(xiàn)這種競爭領(lǐng)先的有效手段。
　　 證券公司在實施和完善以客戶為中心的經(jīng)營理念的同時最為重要的是對客戶進行細分,使得企業(yè)對具有不同貢獻度的客戶實行差別化服務(wù),這樣如何進行客戶細分就成為關(guān)鍵。針對證券行業(yè)特點,加之

2、眾多的客戶數(shù)量,將基于PSO的K-means改進算法應(yīng)用于證券公司客戶關(guān)系管理的客戶細分領(lǐng)域,通過改進初始聚類質(zhì)心的選取,優(yōu)化了算法。最后,根據(jù)聚類結(jié)果,將客戶分成不同的客戶細分群,并對證券公司提出合理的政策建議。
　　 論文首先對客戶關(guān)系管理相關(guān)理論、方法以及我國證券公司經(jīng)紀業(yè)務(wù)客戶關(guān)系管理現(xiàn)狀進行了研究,為證券公司進行客戶細分奠定了必要的基礎(chǔ);接著建立基于PSO的K-means改進聚類分析的客戶細分模型,并通過Java編程實