基于粗糙集理论的客户价值研究

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基于Internet技术的电子商务正在改变着社会经济中各个行业的传统经营模式,尤其是彻底地改变了企业与客户之间的关系。在激烈的行业竞争中,要求企业的核心经营理念从“以产品为中心”转向“以客户为中心”,即谁能把握住客户的需求,并以最快的速度做出反应,谁能吸引新客户、保持老客户,谁就能取得最终的胜利。如何实现“以客户为中心”的经营模式,客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)为这个问题提出了解决方案。客户关系管理的核心在于对两种不同流向的价值流的交互创造过程进行管理,一种价值是企业流向客户,另外一种是从客户流向企业。这两种价值流实际上是相辅相成的,企业为客户创造优厚的价值,客户回报企业以利润和发展潜力。从给企业直接带来价值的客户流向企业的价值角度考虑问题,那么客户关系管理的最终目的即是最大化客户价值。如何实现客户价值最大化,就需要对客户进行评价分析,找出最有价值的客户,开展特别的促销活动,提供更个性化的服务,设法保持这类客户,使企业以最小的投入获得最大的回报。目前,传统的信息系统产生了大量的客户特征信息和客户行为信息,但是,这些信息仅限于表象的记载,缺少深层次的分析。运用分类分析等数据挖掘方法进行数据挖掘,发现表象数据里面蕴含的规则和知识,从而找出高价值客户和无价值客户,分别提供个性化服务,实行差异化管理,从而以最小的资源创造最大的价值。本文运用基于粗糙集(Rough Set)理论对客户的价值进行分析评价,通过一系列可行的指标体系,建立基于粗糙集的决策树模型,来度量客户价值,细分客户,通过数据挖掘,有效地识别客户、评价客户、进行客户市场细分、改进销售效果、保留客户、提高客户满意度和忠诚度等,为企业管理提供智能决策支持。
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