電子商務(wù)客戶流失模型的比較與實(shí)證研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)應(yīng)用的范圍越來(lái)越廣，數(shù)量越多，發(fā)展越來(lái)越快，各電子商務(wù)企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越大、越演越烈。眾所周知，電子商務(wù)企業(yè)最重要的就是客戶，客戶通常可以分為新客戶和老客戶。很多研究結(jié)果都表明，保留老客戶所需的成本比發(fā)展新客戶要低很多，并且老客戶可以為企業(yè)帶來(lái)更高的利潤(rùn)。所以在電子商務(wù)行業(yè)，對(duì)客戶流失情況進(jìn)行分析和研究，預(yù)測(cè)出可能會(huì)流失的客戶，并采取相應(yīng)的措施對(duì)這部分客戶進(jìn)行挽留，避免其流失具有非常重要的意義。目前很多電子商務(wù)企業(yè)都已對(duì)客

2、戶的基本特征和交易行為數(shù)據(jù)等進(jìn)行了深入的分析，然后再采用各種方法和技術(shù)建立了客戶流失預(yù)測(cè)模型，并以此來(lái)對(duì)客戶流失情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是用于客戶流失研究的技術(shù)之一，且已廣泛運(yùn)用到電子商務(wù)企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，如客戶細(xì)分、欺詐分析等。
　　以往有關(guān)客戶流失研究基本上都是針對(duì)實(shí)體企業(yè)，如中國(guó)電信、銀行等，電子商務(wù)領(lǐng)域客戶流失方面的研究相對(duì)較少。已有電子商務(wù)客戶流失研究有些是基于客戶特征信息如客戶年齡、性別、年收入等來(lái)做的，但電子

3、商務(wù)的客戶具有虛擬化不可見(jiàn)的特點(diǎn)，這些客戶特征信息通常很難得到。本文主要收集電子商務(wù)的客戶交易數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從而建立適合電子商務(wù)領(lǐng)域的客戶流失模型，讓企業(yè)能夠及時(shí)了解到客戶動(dòng)態(tài)，掌握客戶流失規(guī)律，并據(jù)此制定出合適的客戶保持策略，以在當(dāng)前電子商務(wù)的激烈競(jìng)爭(zhēng)處于優(yōu)勢(shì)地位。
　　在本次研究過(guò)程中，首先對(duì)客戶流失以及電子商務(wù)領(lǐng)域客戶流失的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述。其次，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘理論、方法以及客戶流失常

4、用的挖掘算法Logistic回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了系統(tǒng)的整理和介紹，為后續(xù)研究做好了理論準(zhǔn)備。然后，本文對(duì)SMC模型進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，并基于此給出了電子商務(wù)客戶潛在價(jià)值的計(jì)算方法。最后，在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、指標(biāo)選擇的基礎(chǔ)上，使用SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行了實(shí)證研究，建立了三種電子商務(wù)客戶流失模型:電子商務(wù)客戶流失Logistic二項(xiàng)回歸模型、電子商務(wù)客戶流失神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于客戶潛在價(jià)值的電子商務(wù)客戶流失神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模