數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流企業(yè)關(guān)鍵客戶組合業(yè)務(wù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、物流企業(yè)屬于服務(wù)型行業(yè)，因此它以客戶為中心的營銷模式是必然的。但對(duì)所有的客戶都進(jìn)行一對(duì)一的營銷這將會(huì)耗費(fèi)企業(yè)的大量成本，因此這種模式的可行性并不高，它僅僅是一種理想模式。另外，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)量也在不斷地激增，這往往會(huì)使企業(yè)陷入“信息爆炸，知識(shí)匱乏”的信息孤島之中，而數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)為潛在知識(shí)的有效利用提供了一種可行之道。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效地應(yīng)用于物流企業(yè)市場營銷的問題中，找到企業(yè)的關(guān)鍵客戶并針對(duì)關(guān)鍵客戶進(jìn)行新業(yè)務(wù)的拓展，這

2、對(duì)物流企業(yè)的發(fā)展以及利潤的增加都有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文利用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)為物流企業(yè)的市場營銷提供了一種新方法——物流企業(yè)關(guān)鍵客戶組合業(yè)務(wù)。這種方法將會(huì)提高物流企業(yè)對(duì)信息和數(shù)據(jù)的掌控能力，為企業(yè)管理者在市場營銷活動(dòng)中作出更科學(xué)合理的決策提供了依據(jù)。
　　本文的研究內(nèi)容如下：首先對(duì)客戶細(xì)分、市場營銷及數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論進(jìn)行了闡述；其次針對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工具進(jìn)行了簡單地概括并詳細(xì)論述了K-means聚類算法和Ap

3、riori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法；然后在相關(guān)的理論和技術(shù)基礎(chǔ)上，提出了基于K-means聚類技術(shù)和Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的物流企業(yè)關(guān)鍵客戶組合業(yè)務(wù)的工作流程。該流程利用K-means聚類技術(shù)對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行細(xì)分，確定其關(guān)鍵客戶。然后利用Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)確定關(guān)鍵客戶的組合業(yè)務(wù)并對(duì)組合業(yè)務(wù)進(jìn)行分析和部署；最后以HY物流公司為例，確定其關(guān)鍵客戶，并針對(duì)關(guān)鍵客戶進(jìn)行組合業(yè)務(wù)分析，提出相應(yīng)的營銷決策建議，達(dá)到流程的預(yù)期目的，表明此項(xiàng)課題具有一定