【摘 要】
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自中国加入WTO以来,中国汽车工业经历黄金十年(2002-2012)的飞速发展。城市汽车保有量快速增长过后,中国的乘用车整车销售在2013年开始的进入平缓增长阶段。受到市场需求的指
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自中国加入WTO以来,中国汽车工业经历黄金十年(2002-2012)的飞速发展。城市汽车保有量快速增长过后,中国的乘用车整车销售在2013年开始的进入平缓增长阶段。受到市场需求的指引,不同汽车生产企业所生产的乘用车在外形、性能、价格之间差异化逐渐减少,同质化严重。在我国乘用车的保有量的不断饱和以及同业竞争激烈销售经营环境下,精准定位客户层次需求和预防客户流失是各大汽车品牌关注的焦点。营运数据的大量累积以及数据挖掘技术不断发展,使得企业关注内部数据资源,数据挖掘技术成为市场竞争重要手段。本文从企业经销商管理系统中的购车客户数据着手,利用R语言和SPSS 18对购车客户数据进行客户画像分析及流失客户预测。主要研究工作包括:使用K-means聚类分析法和Apriori关联分析法对客户特性和需求进行识别,描绘出5类特性鲜明的购车客户群体;利用基于决策树的数据挖掘技术,对汽车企业销售客户流失问题进行建模,并根据模型分类预测结果划分潜在流失客户。本文数据挖掘的研究结果可以直接指导市场营销和客户关系维护等工作。首先,聚类分析和关联分析提炼出的购车客户群体特征、群体喜好和购车需求,可以为销售部门制定差异化营销策略提供依据。其次,利用决策树模型分类预测结果划定重点关注客群,有针对性进行关怀修复,预防客户流失。
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