【摘 要】
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本文针对汽车售后维修服务业的特点,基于CRISP-DM模型提出了一种适合于4S店的客户细分方法与客户群变化挖掘方法。首先,根据汽车售后维修交易记录的特点,建立了基于客户行为
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71171030,71031002);新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0050)
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本文针对汽车售后维修服务业的特点,基于CRISP-DM模型提出了一种适合于4S店的客户细分方法与客户群变化挖掘方法。首先,根据汽车售后维修交易记录的特点,建立了基于客户行为的客户细分指标体系,接着运用自组织映射神经网络对客户进行聚类,通过对聚类结果进行分析与识别得到客户细分结果。其次,在客户细分结果的基础上,分别从客户群和客户个体两个角度对客户随时间变化情况进行了分析,提出了客户群在群数量及群属性上随时间变化的分析方法和客户个体的分群演变分析方法。最后,将本文方法在实际数据上进行了数值实验,实验结果表明了本文方法的可行性和有效性。
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