客户细分

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基于K-means聚类算法的超市顾客价值分析
《计算机应用文摘》2025年第4期78-80,共3页高芹 
随着信息技术的不断进步和市场竞争的加剧,许多企业将营销重心转向客户分析,树立了“顾客至上”的理念。超市行业作为商业领域中最具活力的代表,竞争的主题已经从价格竞争转变为客户竞争,对顾客的分析成为超市企业的迫切需求。目前,大...
关键词：数据挖掘 客户关系管理 客户细分 K-MEANS算法 
考虑客户价值的铁路货运客户细分模型研究
《铁路物流》2025年第1期34-39,共6页宋海涛 孙文丽 冯芬玲 
中国铁路广州局集团有限公司科技研究开发计划课题(2022K009-K);中南大学“高端智库”项目(2022znzk08)。
为适应不断增长的货运需求和激烈的市场竞争,以及面对铁路货运向现代物流转型的需要,铁路货运需要完善客户关系管理工作,准确细分客户,满足客户多样和丰富的需求,从而提高铁路货运竞争力。通过建立客户价值指标评价体系,从当前价值、潜...
关键词：铁路货运营销 客户价值 客户细分 层次分析法 K-MEANS算法 
基于RFM模型和K-means算法的零售商客户细分研究
《中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学》2024年第12期116-120,共5页李嘉琪 
近年来,随着全球经济数字化浪潮的蓬勃兴起,零售商之间的竞争日益激烈,根据客户特征进行客户细分,协助客户进行个性化的服务体验,有利于零售商实现精准营销和高效的客户关系管理。为了提高客户细分的精度,本文基于RFM模型的K-means聚类...
关键词：客户关系管理 客户细分 RFM模型 K-MEANS聚类算法 
大数据技术在电力营销客户细分中的实践被引量：1
《信息与电脑》2024年第22期168-170,共3页庹勇 孟虎 
在电力市场竞争日益激烈与数字化飞速发展的背景下,实现精准营销成为电力企业的主要需求。研究围绕大数据技术在电力营销客户细分中的实践展开,内容涵盖了多源数据采集整合、客户细分模型构建,以及不同客户群体应用策略及效果评估,运用...
关键词：大数据技术 电力营销 客户细分 精准营销 
人工智能技术在电力营销数智化服务场景中的应用
《大众用电》2024年第11期16-17,共2页杨英 汤璟瑄 
在当前电力行业的快速发展中,人工智能技术的融入为电力营销数智化服务带来深远影响。在传统电力营销模式中,客户需求分析依赖于简单的历史数据统计,人工智能技术的应用能够基于大数据平台进行客户需求分析,从而实现更为精确的客户细分...
关键词：电力营销 人工智能技术 大数据平台 客户细分 智能优化 客户需求分析 服务场景 历史数据 
基于RFM的聚类算法在零售市场客户细分研究
《重庆理工大学学报（社会科学）》2024年第10期138-149,共12页吴花平 冯薇薇 李林 
教育部人文社会科学研究规划基金项目“智慧审计驱动更高水平全民健身公共服务绩效提升研究”(23YJA890039);重庆理工大学研究生教育高质量发展项目“企业网络安全与企业高质量发展——基于文本分析和机器学习的经验证据”(gzlcx20233459)。
客户关系管理作为企业管理的重要组成部分,其客户细分功能直接影响着企业营销战略。为了更好地对零售市场进行客户细分,通过应用某英国零售商数据集,基于RFM模型和4种聚类算法,验证基于RFM模型的K-means、DBSCAN、AGNES、GMM等4种聚类...
关键词：客户细分 机器学习 RFM 聚类算法 零售市场 
基于大数据分析的客户细分与精准营销策略研究
《品牌研究》2024年第30期0016-0018,共3页姜露丹 
大数据时代的来临,为企业客户细分与精准营销带来了新的机遇。传统的客户细分与营销模式面临着诸多挑战,需运用大数据分析技术,实现从粗放式营销向精细化运营的转变。本文在剖析传统客户细分与营销存在问题的基础上,探究了大数据分析在...
关键词：大数据分析 客户细分 精准营销 用户画像 
数据挖掘之客户价值流失分析实践应用
《民航学报》2024年第5期15-19,共5页刘泽宁 宿洪青 蔡晓东 徐淑阁 
在以客户为导向的航空市场下,如何识别客户状态、评估客户价值、预测客户流失,减少企业资源投入的盲目性,为旅客提供更优质的服务,从而发展并改善客户与航司的关系,成为航司生存与发展的重要环节。本文首先通过留存分析识别客户状态,再...
关键词：留存分析 价值挖掘 客户细分 流失分析 
大数据技术在客户细分与营销策略中的应用
《集成电路应用》2024年第9期420-421,共2页王涛 
阐述针对电力客户细分与营销策略中的问题,探讨提升电力客户细分与营销策略的优化对策,包括提升数据采集与处理的智能化水平、改进数据分析模型与工具、将大数据分析结果应用于营销策略。
关键词：大数据技术 电力客户细分 精准营销 数据质量 
大数据分析对电力营销工作的重要性被引量：2
《现代企业》2024年第9期147-149,共3页马燕 马元明 李增伟 郎超 楼萍 
大数据分析可以帮助电力企业更精准地预测需求,进行客户细分,制定定价策略,优化系统运营,进行故障诊断与预防,从而提高电力营销的效率与质量。一、大数据分析在电力营销中的应用1.需求预测。在电力营销中,需求预测是一项至关重要的环节...
关键词：电力营销 大数据分析 定价策略 电力企业 客户细分 电力需求 效率与质量 需求预测 
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