智能化零售業(yè)客戶特征分析研究.pdf

1、隨著國內各個大型零售超市的迅速崛起和國外零售超市企業(yè)的介入，中國國內零售行業(yè)的競爭已經到了非常激烈的程度。零售超市企業(yè)要在競爭中立于不敗之地，必須充分重視客戶關系管理。 數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長和智能化分析技術的發(fā)展同時為顧客關系管理帶來了機遇和挑戰(zhàn)。對顧客進行細分并發(fā)現(xiàn)最有價值的顧客，整合企業(yè)有限資源對重點客戶進行差異化服務，為企業(yè)在殘酷的市場競爭中保持競爭力有著極為重要的意義。而發(fā)現(xiàn)最有價值的顧客，關鍵在于對客戶特征有全方位的把握。

2、 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)可以快捷有效的處理大量歷史和現(xiàn)有數(shù)據(jù)，能夠從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)一些潛在的、有用的、有價值的信息來應用于超市經營。 本文旨在應用數(shù)據(jù)倉庫的原理和數(shù)據(jù)挖掘方法進行零售企業(yè)顧客細分，然后對不同顧客群進行客戶特征分析。從零售行業(yè)的特殊性入手，結合零售業(yè)客戶關系管理理論，引入數(shù)據(jù)挖掘理論和技術，以某大型零售超市作為研究對象，構建基于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫理論的零售超市企業(yè)客戶管理系統(tǒng)。 所做的主要

3、研究工作如下： (1)本文的研究對象為國內某超市的運營及客戶數(shù)據(jù)，針對國內超市的數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)、無效及錯誤數(shù)據(jù)多，可供使用的客戶屬性少等特點，設計了新的數(shù)據(jù)清洗及屬性提取的方法，并利用Transact-SQL語句進行實現(xiàn)，為客戶細分及客戶特征分析打定堅實的基礎。 (2)目前流行的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理的軟件各有其優(yōu)點，基于實際應用的需要，根據(jù)數(shù)據(jù)特征及各軟件的優(yōu)劣，把各軟件有機的整合于從數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)倉庫構建、模型構建、模型評

4、價、結果分析呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘流程中。充分發(fā)揮了各種軟件的優(yōu)勢。 (3)對零售超市的客戶價值提出了新的分類方法，接著進行實證分析，通過聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘處理方法，對客戶進行細分。在聚類數(shù)目的選擇上，采用類間的距離均值比較方法，實現(xiàn)了理論基礎與數(shù)據(jù)的統(tǒng)一。為了對細分的方法與傳統(tǒng)的矩陣劃分方法比較，采用組間方差和組內方差對傳統(tǒng)矩陣劃分方法與聚類方法進行比較。確認了聚類方法較之傳統(tǒng)的矩陣劃分方法的優(yōu)勢。 (4)在對客戶進行細分的基

5、礎上，為了挖掘各類客戶的特征，分別對各類客戶群體使用關聯(lián)規(guī)則挖掘方法，得到關于客戶特征組合的規(guī)則，并且根據(jù)超市的實際對規(guī)則進行解釋。以對超市的營銷管理工作提供參考。 (5)根據(jù)客戶對打折商品的偏好程度，利用數(shù)理統(tǒng)計的方法，對客戶進行另一個方向的劃分，再用關聯(lián)規(guī)則挖掘方法，得出具有不同打折偏好的各類客戶的特征。 本研究提供了具有一定應用價值的研究方法和成果，旨在幫助零售超市企業(yè)根據(jù)客戶價值準確的細分客戶，進而全面把握各類客