【摘 要】
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对传统零售行业客户进行价值分层,进一步对不同价值客户采取相应的营销策略,既能降低营销成本,又能提升营销效果,最终将显著提升企业利润.基于经典RFM模型进行改进,修改了指标F的计算方式,然后对模型指标以熵权法确定其权重,最后进行K-means聚类分析,将客户划分为不同价值层级;以某大型超市相关数据进行实证研究,对超市观察期内的客户进行价值分层后,进一步分析不同类型客户的创利情况,验证了聚类结果的合理性,客户价值层级越高,实际创利情况越佳;最后对不同类型的客户给出相应的营销策略.
【机 构】
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广州华商学院数据科学学院,广东 广州511300
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对传统零售行业客户进行价值分层,进一步对不同价值客户采取相应的营销策略,既能降低营销成本,又能提升营销效果,最终将显著提升企业利润.基于经典RFM模型进行改进,修改了指标F的计算方式,然后对模型指标以熵权法确定其权重,最后进行K-means聚类分析,将客户划分为不同价值层级;以某大型超市相关数据进行实证研究,对超市观察期内的客户进行价值分层后,进一步分析不同类型客户的创利情况,验证了聚类结果的合理性,客户价值层级越高,实际创利情况越佳;最后对不同类型的客户给出相应的营销策略.
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