【摘 要】
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该文首先介绍了数据挖掘和客户关系管理,然后结合二者,将数据挖掘中的各种分析方法运用于客户关系管理的交叉销售、客户价值分析和客户流失分析,并给出了在具体数据库数据上
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该文首先介绍了数据挖掘和客户关系管理,然后结合二者,将数据挖掘中的各种分析方法运用于客户关系管理的交叉销售、客户价值分析和客户流失分析,并给出了在具体数据库数据上的详细实现方法和步骤.其中,在下面三处予以了改进或提出了新的思路:1.在关联分析中对PHP算法予以了改进,改进主要集中在两点:(1).在数据库中存放项集;(2).在事务中通过连续产生初步的侯选项集.以上两点避免了重复产生待考察项集,同时显著减少了待考察项集的数量,提高了算法的效率;2.在序列分析中提出了用序列模式挖掘和神经网络相结合对客户购买意向进行预测的思想,以期提高预测准确率;3.在流失分析中提出了流失客户、流失因子的概念和时间加权法的思想,以利于更好地衡量客户流失程度,为流失客户的聚类提供了必要前提.以上三点均在FoodMart连锁店1997-1998年销售数据上加以应用并给出了相应结果及分析.理论和实践证明,数据挖掘是客户关系管理的核心技术,有效地运用数据挖掘技术是保证客户关系管理成功实施的关键.
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