基于數據挖掘的汽車售后服務業(yè)客戶消費行為分析研究.pdf

1、在如此快速發(fā)展的社會中，企業(yè)如何快速、有效地提出各種高質量的服務是企業(yè)面臨的一項挑戰(zhàn)。由于計算機技術的發(fā)展，在信息方面能夠給企業(yè)以很好的支撐，但是隨著數據量的不斷擴大，如何從成千上萬的數據中發(fā)現(xiàn)有價值的知識從而支持企業(yè)的業(yè)務發(fā)展將變得越來越困難。很多數據更多的只是例行公事而被記錄下來，企業(yè)很難意識到在這些數據中隱藏著大量的信息和知識，更加不提有目的地在這些數據中找尋信息來幫助自己更加了解客戶，從而以有限的成本獲得更大的利潤。同時，服務提

2、供方也并不能有針對性的為不同類型客戶提供不同的服務，更多的是同等對待，簡單區(qū)分，結果是要么錯過了能夠帶來巨大利潤的潛在客戶，要么眼睜睜的看著重要客戶帶來利潤的下滑。本文研究的目的就是為了引入高度智能化的數據挖掘方法，建立一個方便可行的客戶分析系統(tǒng)，以達到主動分析挖掘客戶特點，正確制定有針對性的客戶管理政策的目的。 本文探討了數據挖掘這一高智能化的工具在客戶關系管理中的應用。依據客戶消費行為對客戶群進行細分，可以使企業(yè)根據客戶價值

3、級別的不同決定如何在客戶中分配企業(yè)有限資源，然后根據客戶的不同需求，設計和實施不同的客戶保持策略。其目的在于牢牢保持那部分對企業(yè)最有價值的客戶，并把有潛力的當前低價值客戶在未來轉化為高價值客戶，鼓勵那些不論是現(xiàn)在還是將來都對公司無價值的客戶轉向其競爭對手，從而最終達企業(yè)的總體利潤最大化。數據挖掘方法能夠幫助企業(yè)更加科學有效的實現(xiàn)這一目標。而界面友好、操作方便的客戶分類和特征分析系統(tǒng)的實現(xiàn)能使這一高智能的工具更廣泛的被應用。 本文

4、運用市場營銷理論，提出了汽車售后服務企業(yè)客戶消費的RFM模型，通過AHP法得到了汽車售后服務業(yè)RFM指標的權重，獲得用于聚類分析的基礎數據即加權的RFM指標，并應用改進的蟻群聚類法對客戶RFM指標數據進行分類。然后使用改進的分類算法CAMM算法分析各類客戶的本體特征，實現(xiàn)根據客戶本體特征預測客戶類型的目的。最后利用開發(fā)工具完成了客戶分類和特征分析原型系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)。實證研究表明本文所提出的模型和方法可以有效地對汽車售后服務企業(yè)客戶進行