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基于rfm分析的促销组合策略优化模型

中国管理科学 2005年第1期13卷 60-64页

作者：赵晓煜黄小原孙福权东北大学工商管理学院沈阳110004 东北大学东软信息学院大连116023

促销在企业的营销战略中占有重要地位 ,但企业在制定促销策略时 ,往往只是孤立的考虑单个促销活动 ,并且在选择促销目标群体时也常带有一定的盲目性。针对上述问题本文提出了基于rfm分析的促销组合策略优化模型 ,该模型综合考虑计划期... 详细信息

促销在企业的营销战略中占有重要地位 ,但企业在制定促销策略时 ,往往只是孤立的考虑单个促销活动 ,并且在选择促销目标群体时也常带有一定的盲目性。针对上述问题本文提出了基于rfm分析的促销组合策略优化模型 ,该模型综合考虑计划期内的多个待选促销方案 ,在满足相应约束的前提下 ,合理的进行促销活动和促销目标群体的选择。

关键词：营销战略促销组合 rfm分析响应率

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基于rfm分析的会员特征研究与应用

中国商论 2020年第23期 154-155页

作者：李静陕西铁路工程职业技术学院

rfm是销售行业中用于分析客户价值的方法,能够较为动态地显示客户的轮廓。本文根据某商场2016—2017年部分实际销售数据,在合理假设的前提下,基于rfm分析的思想和方法,得出了判别会员价值以及会员生命周期的划分依据;解决了线下零售模... 详细信息

rfm是销售行业中用于分析客户价值的方法,能够较为动态地显示客户的轮廓。本文根据某商场2016—2017年部分实际销售数据,在合理假设的前提下,基于rfm分析的思想和方法,得出了判别会员价值以及会员生命周期的划分依据;解决了线下零售模式下的会员管理问题;通过SPSS中的rfm分析将有效会员消费明细中的会员进行快速聚类,分成6个等级,以此作为衡量会员价值的标准模型库。对于任意的会员,可以根据其最近一次的消费数据,通过模糊识别模型确认会员价值等级,方便商场使用。选取有效会员的消费积分作为指标,对会员生命周期进行划分,通过SPSS对会员卡号和单次消费会员积分这两个参数进行分类汇总,将会员生命周期划分为5个阶段。然后,以会员的消费积分总数对会员的状态进行划分,选取商品数量、商品售价、会员积分三个参数作为指标,利用SPSS进行聚类分析,划分会员状态。

关键词：会员管理会员生命周期 rfm分析 SPSS 聚类分析

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基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法

东北大学学报（自然科学版） 2009年第12期30卷 1792-1795页

作者：赵晓煜黄小原曹忠鹏东北大学工商管理学院辽宁沈阳110004

分析了B2C电子商务网站中应用最广的协同过滤推荐方法在数据源方面存在的局限性,提出了一种基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法.该方法的基本原理是:基于顾客的购买历史记录,获得顾客对于各种商品的最近购买时间R(Recency),购买频率F(F... 详细信息

分析了B2C电子商务网站中应用最广的协同过滤推荐方法在数据源方面存在的局限性,提出了一种基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法.该方法的基本原理是:基于顾客的购买历史记录,获得顾客对于各种商品的最近购买时间R(Recency),购买频率F(Frequency)和购买金额M(Monetary)等指标,利用这三个指标确定顾客对已购商品的偏好程度;进一步建立体现顾客商品偏好度的Irfm矩阵,并以该矩阵为数据源为顾客提供个性化的商品推荐.该方法能为老顾客提供质量更高的推荐,进一步扩展了协同过滤方法的应用范围.

关键词：推荐系统协同过滤交易数据 rfm分析偏好分析

突发事件情境下网络问答社区用户构成和行为分析——基于问题胶囊事件的实证研究

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图书情报工作 2013年第24期57卷 95-100页

作者：李纲陈璟浩武汉大学信息资源研究中心武汉大学信息管理学院

对用户在突发事件情境下的行为、构成和各类用户特征进行分析,结果显示有关突发事件的提问与回答几乎同步,当天提问当天即有人回答;突发事件吸引了大量匿名用户和沉寂用户参与在线问答,活跃用户在回答问题满意度和参与回答数量上都远远... 详细信息

对用户在突发事件情境下的行为、构成和各类用户特征进行分析,结果显示有关突发事件的提问与回答几乎同步,当天提问当天即有人回答;突发事件吸引了大量匿名用户和沉寂用户参与在线问答,活跃用户在回答问题满意度和参与回答数量上都远远高于前两类用户;如果用户为权威用户,其回答被采纳率更高。最后提出一些改善突发事件网络沟通效果的建议。

关键词：突发事件用户构成行为分析时间序列 rfm分析

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如何用简便的统计方法鉴别顾客价值探讨

中国商贸 2011年第9Z期 246-248页

作者：韩建军徐自力鄢川江商丘职业技术学院

激烈的市场竞争迫使旅游企业越来越注意顾客的需求,使得顾客关系管理(CRM)越来越重要。识别和培养有价值的顾客是CRM的两个基本任务。本文介绍一种在rfm分析法(近期性、经常性、货币值)基础上发展而来的用于识别旅游饭店里有价值的顾客... 详细信息

激烈的市场竞争迫使旅游企业越来越注意顾客的需求,使得顾客关系管理(CRM)越来越重要。识别和培养有价值的顾客是CRM的两个基本任务。本文介绍一种在rfm分析法(近期性、经常性、货币值)基础上发展而来的用于识别旅游饭店里有价值的顾客的方法,研究如何在旅游饭店管理中运用此法。通过综合分析可显示出其简便性和重要性。

关键词：顾客价值鉴别 rfm分析 CRM

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基于交易数据的零售业客户细分研究

基于交易数据的零售业客户细分研究

作者：张莉西安工业大学

学位级别：硕士

在日益激烈的竞争环境中,我国零售市场的繁盛发展逐步放缓。对于服务消费者的零售企业来说,追踪客户变化、了解客户需求、满足客户期望、识别客户细分在企业竞争过程中发挥着举足轻重的作用。另一方面,在社会因素的影响下,市场发生着翻... 详细信息

在日益激烈的竞争环境中,我国零售市场的繁盛发展逐步放缓。对于服务消费者的零售企业来说,追踪客户变化、了解客户需求、满足客户期望、识别客户细分在企业竞争过程中发挥着举足轻重的作用。另一方面,在社会因素的影响下,市场发生着翻天覆地的变化,信息技术的发展为市场营销提供了机会和挑战,数据库营销广受关注,零售企业收集顾客交易数据,充分挖掘客户细分的群体特征,指导企业进行差异化管理逐步成为企业盈利的重要手段。论文在回顾客户细分理论、数据挖掘理论及基于交易数据的客户细分研究的基础上,构建基于交易数据的零售业客户细分模型,并结合YS公司实际问题选取变量、进行客户细分、分析客户群特征、制定具有针对性的营销策略逐步实现模型。结合YS公司实例对基于交易数据的零售业客户细分研究的主要结论如下：基于客户行为变量提出动态行为细分,根据rfm分析,结合实际研究问题,增加客户购买量变量,采用聚类方法对客户进行细分研究。基于客户购买的商品信息提出静态品类细分。零售企业销售的商品具有多样性,为客户购买提供便利,进而满足客户期望,但客户特征较分散。论文通过客户购买各品类商品的购买量、购买额二个变量对客户进行静态品类细分,然后结合CHAID决策树理论识别细分群中各品类的重要性,有效识别细分群的客户特征。

关键词：客户细分 rfm分析聚类动态行为静态品类

基于数据挖掘的网络团购顾客购买行为模式分析研究

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同方学位论文库

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基于数据挖掘的网络团购顾客购买行为模式分析研究

作者：姜瑜斐杭州电子科技大学

学位级别：硕士

网络团购作为一种增长最快的商业模式,但其利润的增长却比较缓慢,确定顾客团购的影响因素,挖掘出团购顾客的行为模式,对其进行分析,使商家可以更好地为顾客提供满意的商品和服务,更可以为其销售、运营和管理提供指导意见。首先,本文综... 详细信息

网络团购作为一种增长最快的商业模式,但其利润的增长却比较缓慢,确定顾客团购的影响因素,挖掘出团购顾客的行为模式,对其进行分析,使商家可以更好地为顾客提供满意的商品和服务,更可以为其销售、运营和管理提供指导意见。首先,本文综合国内外团购研究现状和实际网站的情况,从顾客、商家、社会三个角度确定网络团购的影响因素,相比于前人的研究,本文考虑了时间、网站特征、朋友购物影响等因素。其次,本文基于rfm分析对回收到的问卷数据进行分析,即对最近购买时间、购买频率、购买金额进行分析,并通过PAM算法实现了K-Mediods聚类,将团购顾客分为重要保持客户、一般重要客户和无价值客户三类,以便于对不同类别的顾客的购买行为模式进行分析研究。再次,使用改进的C4.5算法构建顾客行为预测模型。先用基于依赖度的决策表属性约简算法,将属性的重要度作为启发式信息来约简属性,然后将约简后的属性作为输入属性,顾客类别作为分类属性,构建决策树模型。为了简化决策树,提高分类的准确度,本文引入了代价矩阵、EBP剪枝、Boosting技术优化决策树模型,接着用改进的决策树算法建立顾客购买行为预测模型,用决策树的节点数和分类错误率来衡量模型的复杂度和准确度,最后对得到的分类规则进行解释,发现价格是顾客最重要的影响因素,并且,在不同的价格区间下,不同类别的顾客所关注的因素各不相同,能更好地指导商家的营销与管理。最后,使用Apriori算法对高价值顾客所选商品、所用网站、所关注商品的特点进行分析,得到潜在的有价值的关联规则,为商家更好地培育高价值顾客的忠诚度和依赖度提供有价值的参考意见。

关键词：网络团购行为模式 rfm分析决策树关联规则

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同方学位论文库

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基于客户细分的Y公司客户关系管理研究

基于客户细分的Y公司客户关系管理研究

作者：张琦华南农业大学

学位级别：硕士

随着互联网经济的迅猛发展,在竞争加剧的市场环境下,客户对于企业未来的生存和发展起着至关重要的作用,当今企业逐渐意识到实施客户关系管理的重要性,客户细分是当中的重要环节。另一方面,中小型制造企业受限于自身信息化水平,需要寻求... 详细信息

随着互联网经济的迅猛发展,在竞争加剧的市场环境下,客户对于企业未来的生存和发展起着至关重要的作用,当今企业逐渐意识到实施客户关系管理的重要性,客户细分是当中的重要环节。另一方面,中小型制造企业受限于自身信息化水平,需要寻求专业B2B交易服务平台来获取流量及商机。面对数量庞大的中小型企业客户,平台如何实施高效客户关系管理关乎平台的发展。在这样的背景下,本文从客户细分的角度出发,探究广州市Y公司客户关系管理实施过程中的问题,并提出优化建议,为解决B2B电商交易服务企业实际问题提供了方法和参照。本文选取广州市Y公司为研究对象。首先对国内外相关研究进行综述,对客户关系管理和客户细分的概念做出界定。其次,通过对Y公司的实地调研,采集公司客户关系管理系统中的实际交易数据,深入了解客户关系管理现状,总结营销业务流程,综合对客户关系管理现状和业务流程的定性分析以及对客户交易数据的定量分析,发现在客户关系管理实施过程中存在三方面问题:一是客户关系管理系统功能不完善;二是营销业务流程需改善,业务分配待细化;三是客户关系管理理念尚未深入人心。参考国内外学者对rfm分析指标的改进方法,基于传统rfm分析方法的优势与不足,提出rfm细分指标并阐述其涵义,后结合聚类算法,构建Y公司客户细分模型。利用公司客户交易数据进行实证分析,结果表明该公司客户可以分为三类:VIP客户、重要客户和一般客户。VIP客户是公司产品的购买主力,人数少,但交易频率高且交易金额远超其他客户;重要客户是为公司带来高额利益的生力军,对公司有较高的依赖性;一般客户人数较多,但为公司带来的经济效益相对较低。最后,结合理论基础和实证分析,从积极推广客户关系管理理念、完善客户关系管理系统功能、业务细分及流程优化、实施差异化营销四个方面提出Y公司客户关系管理的优化建议。本文从客户关系管理理论视角出发,探析Y公司客户关系管理现状并构建客户细分模型,结合公司客户的细分结果,优化Y公司客户关系管理。从理论上为后续客户细分的研究提供了一定的借鉴,在实践上为企业依照该指标体系和客户细分模型提升客户关系管理效果提供了参考。

关键词：客户关系管理客户细分聚类分析 rfm分析

基于社会媒体分析的新产品销量预测方法与应用研究

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基于社会媒体分析的新产品销量预测方法与应用研究

作者：王琳东北大学

学位级别：硕士

随着世界经济贸易和科学技术的发展,以及消费者需求的不断变化,使产品的生命周期逐渐缩短,新产品的销量预测逐渐成为企业管理者关注的重点。对新产品销量进行精准地预测能够为企业的营销策略制定和库存管理等方面提供决策支持,使企业更... 详细信息

随着世界经济贸易和科学技术的发展,以及消费者需求的不断变化,使产品的生命周期逐渐缩短,新产品的销量预测逐渐成为企业管理者关注的重点。对新产品销量进行精准地预测能够为企业的营销策略制定和库存管理等方面提供决策支持,使企业更好地把握并应对消费者对产品的需求,进而提高企业的利润。如今,随着社会媒体平台的不断发展,消费者越来越关注社会媒体的评论信息并发表自己的观点,利用社会媒体进行宣传已经成为企业进行产品营销的重要部分,甚至开始逐渐取代其他传统的营销方式。在新产品销量预测的研究中,绝大多数是基于产品历史销量数据进行预测或者仅是从某一角度考虑评论数据的单一维度对销量的影响。鉴于此,有必要进一步研究基于社会媒体分析的新产品销量预测方法的理论框架,并探究合适的新产品销量预测方法,力求从多样的社会媒体的评论信息提取出对预测具有特定价值的信息。本文对基于社会媒体分析的新产品销量预测方法问题进行了深入的研究,针对现有研究的不足之处,从以下几个方面开展了主要的研究工作:(1)提出了基于社会媒体分析的新产品初期销量预测方法。通过分析社会媒体评论数据各项指标对新产品销量的影响,提出了面向社会媒体评论数据的改进的情感分析方法、消费者rfm分析和关注度计算方法。在此基础上,提取出预测产品销量所需的各项指标。使用社会媒体评论的多项指标,给出了基于社会媒体分析新产品初期销量预测方法。(2)提出了基于社会媒体分析的新产品扩散周期内销量预测方法。针对同时考虑外部因素和内部因素影响的产品扩散周期内销量预测模型,分析产品生命周期的不同阶段下的社会媒体评论对产品销量的影响。基于Bass扩散预测模型,给出了基于社会媒体分析的新产品扩散周期内Bass静态销量预测模型和Bass动态销量预测模型。(3)给出了基于社会媒体分析的新产品销量预测方法的应用研究。以电影票房收入预测为例,验证了本文提出的方法的合理性和实用性。实验结果表明,社会媒体评论数据的使用有助于为缺少历史数据的新产品提供较为准确的销量预测。同时,从多维度提取预测变量有助于提高预测模型的精度。

关键词：社会媒体分析在线评论新产品销量预测 Bass模型情感分析 rfm分析