【摘 要】
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传统的商品关联分析大多通过统计商品共现的频繁项集,发现商品之间的关联关系,缺少对商品与客户群体特征之间关联性分析的应用。提出了通过将客户群体进行RFM(近因、频率、金
【机 构】
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中国人民大学,中国石油天然气股份有限公司规划总院
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传统的商品关联分析大多通过统计商品共现的频繁项集,发现商品之间的关联关系,缺少对商品与客户群体特征之间关联性分析的应用。提出了通过将客户群体进行RFM(近因、频率、金额)分群,将客户分群及客户特征信息与商品事务融合。结合关联分析算法自动发现商品与商品、商品与客户群、商品与客户特征、客户群与客户特征、客户特征与客户特征之间的关联关系,通过兴趣度评估度量发现其中的有意义的规则。针对加油站个人记名卡客户交易数据进行了关联分析,实现了商品与客户群、客户特征之间强关联关系的自动发现,从而为商品组合推荐、优惠促销组合、客户群体精准营销与交叉销售、统计分析等提供决策支持。
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