基于數(shù)據(jù)挖掘的汽車售后服務(wù)業(yè)客戶消費(fèi)行為分析研究.pdf

1、在如此快速發(fā)展的社會中，企業(yè)如何快速、有效地提出各種高質(zhì)量的服務(wù)是企業(yè)面臨的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，在信息方面能夠給企業(yè)以很好的支撐，但是隨著數(shù)據(jù)量的不斷擴(kuò)大，如何從成千上萬的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識從而支持企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展將變得越來越困難。很多數(shù)據(jù)更多的只是例行公事而被記錄下來，企業(yè)很難意識到在這些數(shù)據(jù)中隱藏著大量的信息和知識，更加不提有目的地在這些數(shù)據(jù)中找尋信息來幫助自己更加了解客戶，從而以有限的成本獲得更大的利潤。同時(shí)，服務(wù)提

2、供方也并不能有針對性的為不同類型客戶提供不同的服務(wù)，更多的是同等對待，簡單區(qū)分，結(jié)果是要么錯(cuò)過了能夠帶來巨大利潤的潛在客戶，要么眼睜睜的看著重要客戶帶來利潤的下滑。本文研究的目的就是為了引入高度智能化的數(shù)據(jù)挖掘方法，建立一個(gè)方便可行的客戶分析系統(tǒng)，以達(dá)到主動(dòng)分析挖掘客戶特點(diǎn)，正確制定有針對性的客戶管理政策的目的。 本文探討了數(shù)據(jù)挖掘這一高智能化的工具在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。依據(jù)客戶消費(fèi)行為對客戶群進(jìn)行細(xì)分，可以使企業(yè)根據(jù)客戶價(jià)值

3、級別的不同決定如何在客戶中分配企業(yè)有限資源，然后根據(jù)客戶的不同需求，設(shè)計(jì)和實(shí)施不同的客戶保持策略。其目的在于牢牢保持那部分對企業(yè)最有價(jià)值的客戶，并把有潛力的當(dāng)前低價(jià)值客戶在未來轉(zhuǎn)化為高價(jià)值客戶，鼓勵(lì)那些不論是現(xiàn)在還是將來都對公司無價(jià)值的客戶轉(zhuǎn)向其競爭對手，從而最終達(dá)企業(yè)的總體利潤最大化。數(shù)據(jù)挖掘方法能夠幫助企業(yè)更加科學(xué)有效的實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。而界面友好、操作方便的客戶分類和特征分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)能使這一高智能的工具更廣泛的被應(yīng)用。 本文

4、運(yùn)用市場營銷理論，提出了汽車售后服務(wù)企業(yè)客戶消費(fèi)的RFM模型，通過AHP法得到了汽車售后服務(wù)業(yè)RFM指標(biāo)的權(quán)重，獲得用于聚類分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)即加權(quán)的RFM指標(biāo)，并應(yīng)用改進(jìn)的蟻群聚類法對客戶RFM指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。然后使用改進(jìn)的分類算法CAMM算法分析各類客戶的本體特征，實(shí)現(xiàn)根據(jù)客戶本體特征預(yù)測客戶類型的目的。最后利用開發(fā)工具完成了客戶分類和特征分析原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。實(shí)證研究表明本文所提出的模型和方法可以有效地對汽車售后服務(wù)企業(yè)客戶進(jìn)行