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文檔簡介
1、隨著電子商務(wù)的發(fā)展和應(yīng)用,關(guān)于客戶關(guān)系管理(CRM)的研究成為管理學的前沿課題,深入研究信息技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用,具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。
論述了電子商務(wù)、客戶關(guān)系管理、分析型客戶關(guān)系管理的基本思想和基本理論。分析了面向電子商務(wù)的客戶關(guān)系管理研究的目的意義??偨Y(jié)了客戶細分研究現(xiàn)狀,介紹了客戶基本信息細分、客戶心理特征細分、利益分析,著重介紹了RFM客戶價值細分模型。總結(jié)了客戶保持與流失研究現(xiàn)狀,分別
2、介紹了忠誠度模型、幸存分析和風險函數(shù)模型、數(shù)據(jù)挖掘分類算法模型。
研究了面向電子商務(wù)的客戶細分的內(nèi)涵,以及在電子商務(wù)環(huán)境下客戶細分的特點。根據(jù)電子商務(wù)的特點,提出了電子商務(wù)客戶對網(wǎng)站的e價值,并且給出了e價值的指標體系和計算方法。結(jié)合廣泛使用和認同的RFM模型,建立RFME模型來表示電子商務(wù)環(huán)境下客戶的價值,并且使用K-means方法將客戶分類,然后使用方差分析分析不同類的特點。在RFME模型基礎(chǔ)上對客戶分類,很好的區(qū)分了
3、不同價值的客戶,為電子商務(wù)網(wǎng)站實施差異化營銷策略提供了依據(jù)。
研究了面向電子商務(wù)的客戶保持與流失預(yù)測模型。論述了客戶保持與流失的理論知識和研究方法,以及在電子商務(wù)環(huán)境下客戶保持與流失預(yù)測的特點。通過對比單一數(shù)據(jù)挖掘模型和AdaBoost組合模型的預(yù)測精確度,說明組合模型的優(yōu)勢,提出了基于錯分類成本的AdaBoost模型。AdaBoost模型應(yīng)用于電子商務(wù)環(huán)境下客戶保持與流失預(yù)測,提高了預(yù)測準確性、降低了錯分類成本,減少了客
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