基于数据挖掘的客户细分框架模型  

Customer Segmentation Framework Model Based on Data Mining

作　　者：方安儒[1] 叶强[1] 鲁奇[1] 李一军[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机工程》2009年第19期251-253,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目"面向非确定性客户细分的商务智能理论与方法研究"(70501009);国家自然科学基金资助项目"面向电子商务的中文客户评论情感分析研究"(70771032)

摘　　要：数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客户细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。Data mining techniques are broadly used in customer relationship management, which enhance the capacity of customer segmentation to a new level. Since there is no unified framework model for customer segmentation by now, this paper analyzes the recent relation of customer relationship management structure and customer segmentation, and proposes a customer segmentation framework model based on data mining, which includes space model and DFM（Data, Function, Method） model.

关 键 词：客户细分 框架模型 数据挖掘 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]