客户价值分析

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电子商务数据分析中基于RFM模型的客户价值分析
《数码设计(电子版)》2024年第1期0371-0373,共3页王一方 陈静 
电子商务分析是将有限资源的利益最大化呈现,同时通过数据分析对客户加以挖掘、创造,并制定具有针对性的营销策略,在营销过程中要对客户精准定位和营运,以此获得最大利益。本文主要阐述电子商务数据分析发展现状,并对RFM模型客户价值分...
关键词：电子商务 数据分析 RFM模型 
客户价值分析在售电客户管理中的应用被引量：1
《产业创新研究》2023年第24期165-167,共3页徐鹏程 
售电公司为促进售电业务的发展,提供增值业务和获得综合能源业务发展的支持,适应更合理的电价和更多样的盈利模式,售电公司需要提高自身研究客户的能力和提供精准服务的能力,适应更灵活的营销模式和个性化服务。
关键词：客户价值 售电客户 
基于聚类方法的航空公司客户价值分析
《计算机应用文摘》2023年第12期169-171,共3页许超 
随着社会的发展,互联网技术融入各个行业,目前很多公司和企业的营销重点不仅是保证产品质量,还更加注重以客户为中心,以满足客户的需求,将客户作为公司实现利润增长的重要目标。文章主要根据客户细分的方法,利用K-Means聚类、DBSCAN聚类...
关键词：航空公司 客户价值分析 K-MEANS聚类 
管理会计视角下的商业银行客户价值分析与贷款定价研究
《市场周刊·理论版》2023年第32期154-157,共4页王慧 
随着我国银行业全面实施利率市场化,商业银行间的竞争加剧,客户价值的重要性日益突出。 文章以商业银行客户价值分析与贷款定价为研究对象,从管理会计视角出发,以客户为中心,依托 CRM 系统、管理会计系统、风险内部评价系统及基于场景...
关键词：管理会计 价值分析 贷款定价 
基于客户价值分析的增材制造商业模式研究被引量：1
《科技进步与对策》2022年第18期60-66,共7页孙昊昱 张霞 李巍 
国家自然科学基金青年项目(71601074);湖南省自然科学基金面上项目(2019JJ40042)。
近年来,增材制造(3D打印)技术因其定制化、低成本、快速成型等特点广泛应用于航空航天、汽车等领域,具有广阔的发展前景。据预测,2018—2022年全球增材制造产业复合增长率将达到26%,年增长率可达19.63%。基于增材制造的技术特性和商业...
关键词：增材制造 商业模式 技术特性 
基于K-Means算法的航空公司客户价值分析被引量：1
《数字技术与应用》2021年第11期10-12,共3页刘淑英 邹燕飞 李红 
咸阳发展研究院项目(2020XFZ009);咸阳师范学院教育教学改革研究项目(2019Y014)。
随着航空公司间的激烈竞争,如何使客户与公司的关系进一步发展是航空公司目前面临的挑战,传统方法并不能够较好的解决该问题。通过采用K-Means算法进行建模,分析航空公司客户特征客户价值,将现有客户价值和潜在客户价值,通过分析发现不...
关键词：特征建模 客户价值 航空公司 激烈竞争 潜在客户 决策依据 K-MEANS 
基于RFM的电商数据客户价值细分实例研究被引量：5
《长春师范大学学报》2021年第4期60-69,共10页许雪晶 林辰玮 
莆田学院科研项目“电商网站客户分类信息系统研究”(2018023);莆田市科技局基金项目“基于关联规则的莆田国美电器的客户关系挖掘系统研究与实现”(2018GP2006)。
为了分析某遥控模型电商公司的客户给企业带来的收益,对现有的已注册客户进行客户价值细分,利用RFM模型结合K-means聚类算法对该公司2018年期间的28162条订单交易数据进行聚类,并对其评价、分析和研究。实验表明,基于RFM模型并结合K-me...
关键词：RFM模型 K-MEANS聚类 客户价值分析 客户细分 
基于客户价值分析的电力客户服务管理研究
《电脑乐园》2020年第10期413-413,共1页王晔 
近年来经济全球化进程不断加快,我国能源市场也经历了一系列变革,从一家垄断的市场格局,转变为多企业竞争的局面。电 力企业承担着较大的生存压力,如果客户资源不理想,企业将面临着被市场淘汰的风险。电力企业日常经营,离不开与用户打交...
关键词：客户价值 客户服务 服务管理 
基于机器学习的航空客户价值分析被引量：3
《电脑知识与技术》2020年第14期238-239,共2页季杰 陈强仁 朱东 
随着各大航空公司的业务竞争越来越激烈,在知名度与航空服务的竞争已经分不出太大差异的情况下,怎样努力提高用户客户满意度是当前航空公司最要注重的问题,可在海量的用户数据面前,传统的方式显然不够用,所以笔者尝试用机器学习技术处...
关键词：机器学习 客户价值分析 K-MEANS算法 
全生命周期客户价值数据分析挖掘方法被引量：2
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2020年第2期6-9,20,共5页徐晓敏 谷晓燕 
国家自然科学基金资助项目(71701020)。
从客户全生命周期的角度构建客户价值分析模型,综合应用RFM分析法和K-means聚类算法对客户交易数据进行挖掘,结合客户全生命周期各阶段特点,给出不同客户在不同阶段价值提升的相应策略。最后以一个C2C网店的实际交易数据为例验证方法应...
关键词：客户价值分析 RFM分析法 K-MEANS聚类算法 数据挖掘 
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