【摘 要】
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针对零售业客户细分指标粗糙和方法精准性低的问题,提出一种基于数据挖掘聚类分析的零售业客户细分方法;方法构建了一套基于RFM的多指标客户细分指标体系,采用熵值法赋予指标
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(71273148)
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针对零售业客户细分指标粗糙和方法精准性低的问题,提出一种基于数据挖掘聚类分析的零售业客户细分方法;方法构建了一套基于RFM的多指标客户细分指标体系,采用熵值法赋予指标权重,进而使用K-Means算法进行客户细分;实证研究结果表明:方法在客户行为特征区分能力和聚类紧凑性方面均优于传统基于RFM的细分方法,方法可行、有效,能够更好地解决零售业客户细分问题,提升客户关系管理和营销决策质量.
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