基于K-means聚类算法的客户价值分析研究(1)
2014-08-18 01:24
导读：计算机应用论文论文，基于K-means聚类算法的客户价值分析研究(1)论文样本，在线游览或下载，科教论文网海量论文供你参考：摘要 本文重点讨论了聚类分析方法中K-means聚类算法在客户价值分析中的作用，
摘要 本文重点讨论了聚类分析方法中K-means聚类算法在客户价值分析中的作用，通过对客户的现有价值和潜在价值进行分析，对客户进行细分。在此基础上，企业可结合行业的特征找出各类客户的特点，实行差异化服务策略，让更好的资源和服务提供给最有价值客户，从而达到顾客满意、企业盈利的目的。关键词 聚类分析 K-means聚类算法 客户价值1 引言 市场分析理论认为，20%的客户带来约80%的利润，即帕累托所谓“关键的少数与次要的多数”的关于市场分布的一般规律[1]。通常情况下，只有少部分高价值的客户才能够为企业带来大部分利润。进行客户细分后，企业可以为高价值客户提供足够的技术和人力试粗С郑以充分满足其对企业客户服务的期望。相反，少部分低价值的客户有时候甚至会给企业带来负利润。而大多数客户则处于高价值与低价值中间，是企业重要的客户群，通常会对企业的财务业绩产生很大的影响。一方面，他们会带来更多的客户发展机会；另一方面，他们也会同时带来很高的运营风险。对企业来讲，为高价值客户提供优质的服务很重要，而为不同层面的客户提供相应的有针对性的服务也同样重要?lt;/DIV
