8篇关于客户细分的计算机毕业论文

今天分享的是关于客户细分的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到客户细分等主题,本文能够帮助到你

基于客户价值细分的A电商企业CRM系统优化

这是一篇关于电商企业,客户价值,K-means算法,客户细分,客户关系管理系统的论文, 主要内容为在网络经济迅猛发展、市场竞争日益加剧的背景下,客户在企业中所扮演的角色和所处的地位都发生了翻天覆地的变化,客户对于企业未来的生存发展都起着决定性的作用。企业成功的关键是确定企业的客户,并成功获取客户,对客户进行合理的客户分类是企业与客户之间建立良好的关系、并和谐发展的前提条件,也是非常重要的条件。电商企业近年来发展迅速,越来越多的电商企业破土而出,进入人们的视野,A电商企业面临的市场竞争越来越大。A电商企业面临着以产品为中心向客户数据为中心的模式转变,对客户进行合理的细分成为了这一巨大转变的前提和基础。在拥有大量客户行为数据的情况下,如何对客户进行合理的细分,并为不同类型的客户提供符合其特点的服务,从而更好地维系与客户之间的关系,并为企业带来更多的利润,已成为了 A电商企业眼下急需解决的问题。本文通过分析当前A电商企业客户关系管理中存在的问题,发现对该客户关系管理系统优化的必要性,并进一步选取合适的指标,进行对A电商企业客户生命周期价值模型的构建,在分析K-means聚类分析算法不足的基础上对其改进,利用改进后的K-means算法对A电商企业的客户进行客户细分,然后对当前客户关系管理系统在客户细分方面存在的缺陷进行优化。主要工作如下:构建客户价值的量化模型。通过选取更加契合A电商企业的指标,以客户关系管理理论为基础,构建A电商企业的客户价值模型,为后续的研究奠定基础。基于客户价值模型进行客户细分。剖析聚类分析经典算法K-means算法,阐述其基本的思想和流程,从而分析其存在的不足之处,提出改进算法,并进一步对A电商企业的客户进行细分。客户关系管理系统的优化。利用细分后的结果,对客户关系管理系统在客户细分方面存在的不足进行优化,从而提高企业客户满意度和留存率,实现最佳的客户关系管理。

电信客户流失预测系统的设计与实现

这是一篇关于KNN,客户细分,加权K-Means,流失预测,Voting融合的论文, 主要内容为近几年,国家对电信行业的监管日渐严格,与此同时,电信行业面临着日趋激烈的市场竞争。在此背景下,对客户流失进行预测,以便制定针对性的客户营销策略,增加客户粘性,变得尤为重要。本文以电信运营商的核心需求为切入点,设计并实现一种电信客户流失预测系统,采集和处理相关的客户相关数据,应用客户细分模型和流失预测模型,对客户进行流失预测,以便企业对高价值客户进行挽留,减少客户流失率。论文主要工作如下:(1)数据采集与预处理。通过Kettle抽取、转换和监控数据,进行包括数据清洗、特征构造、数据规范化等数据预处理工作,提出了基于KNN的缺失值填补方法,并对客户流失数据集进行特征选择,以提高训练数据的质量。(2)客户流失预测模型构建。利用熵权法和相关性分析法确定模型参数指标权重,提出了基于加权K-means算法的电信客户细分方法;利用逻辑回归、随机森林、XGBoost和Light GBM算法分别构建客户流失预测模型,并对模型参数进行调优,然后选择AUC高的模型进行Voting融合(包括软投票和硬投票),将分群结果应用到流失预测中,提高预测准确度。(3)设计并实现了电信客户流失预测系统。基于Spring Boot和Vue框架进行系统开发,系统主要包括系统基础功能模块、数据采集模块、数据建模模块以及数据展示模块,并对系统进行了功能性和非功能性测试,验证了该系统的有效性和可靠性。

X电商平台供应链金融模式改进研究

这是一篇关于X电商平台,电商供应链金融,客户细分的论文, 主要内容为伴随互联网和金融科技的发展,越来越多的电商平台开始通过开展供应链金融业务构建交易生态圈,实现自身业务和平台用户的融合。X电商平台作为电信运营商构建的B2B垂直类通信设备类销售平台,于2014年起正式构建并开展供应链金融业务,希望通过供应链金融业务的开展在增强用户粘性的同时也为平台自身创建出新的盈利模式。但随着业务的发展,客户覆盖率转化率不足、单客户信贷使用频次低、信贷风险逐年递增等问题逐渐显露,究其原因是现有的供应链金融业务模式迟滞了平台金融业务发展。本文从X电商平台业务现状出发,基于平台金融理论和通信行业通信设备采购数额大、销售佣金后返等行业特性,通过系统归纳的方法对平台供应链金融模式进行了梳理和分析,最终得出X电商平台在客户细分、产品构成等六方面存在一系列问题,并逐一对其提出了解决建议,以期缓解当前X电商平台供应链金融发展面临的问题,使其更好地适应电商平台供应链金融的发展需要。本文研究具备一定的典型性及示范性,一方面它能够切实解决X企业自身供应链金融构建和运行中遇到的问题,为其供应链金融模式改进提供指引;另一方面,也为其他同类电商平台开展供应链金融业务提供参考借鉴。

基于J2EE的铁路客运CRM系统的研究

这是一篇关于铁路客运CRM系统,J2EE,客户细分的论文, 主要内容为随着高速铁路的兴建和铁路信息化的发展，铁路客运服务整体水平得到了不断提高，客票实现了多样化发售，以客户为中心的服务理念逐渐在铁路客运中得到认可，铁路客运客户关系管理也就应运而生。简单介绍了客户关系管理的概念、CRM在国内的发展现状及在航空中的应用，分析了铁路客运实施客户关系管理的紧迫性和必要性，提出铁路客运CRM系统采用MVC开发模式、J2EE开发平台以及S2SH开发框架，介绍了MVC模式、J2EE平台、S2SH框架的基本概念、特点以及应用于铁路客运CRM系统开发的优势，给出了客运CRM系统结合MVC模式和S2SH框架后的基本构成。按照B/S结构程序设计的要求，详细说明了在S2SH框架中，铁路客运CRM系统设计的整体思路和系统各部分的功能流程，介绍了系统的开发环境以及系统积分计算、积分查询和系统管理等各部分功能的实现方法。并参考航空客户细分方法，提出了铁路客运LRFMG客户细分模型和积分计算规则，在系统中采用层次分析法和K-均值聚类法对铁路客运LRFMG模型进行了分析和处理，实现了对铁路客户的初步细分。基于J2EE的铁路客运CRM系统综合客户购票信息，实现客户消费积分的计算，提供客户对积分的基本管理功能；系统整合客户信息，实现了客户的初步细分，有助于铁路客运部门充分利用客户信息，实现有针对性的客运营销，不断提升客运服务水平。

基于客户细分的中小型B2C化妆品商城推荐策略研究与应用

这是一篇关于商城系统,性能优化,客户细分,推荐的论文, 主要内容为随着经济全球化的发展,互联网为中小型企业的发展带来更广阔的市场前景。针对目前网购市场中的大量女性客户,本文设计并实现基于化妆品销售的中小型B2C商城系统,提供给客户一个网上购物平台,帮助企业更好的盈利与发展。并在系统实现过程中,以提高用户体验为准则,对系统性能进行了优化。并通过分析客户行为及价值,提出一种基于HSDPSOK算法的客户细分方法,该方法对实现客户分类、个性化商品推荐、挖掘潜在客户以及进行精准营销等有着重要的意义。本文研究内容主要分为三个方面,如下：一、本文根据企业的具体业务需求,介绍了Struts2、Spring和Hibernate三种框架的结构、流程及特点,在此基础上,详细介绍集成框架SSH2,基于此框架设计开发了化妆品商城系统。二、本文设计并实现以下三种策略对系统的性能进行优化。(1)通过建立适当的索引和引入第三方缓存ehcache来提升数据的查询效率,实现数据库性能优化；(2)基于PV统计的智能缓存策略,实现系统预先智能从数据库中提取客户可能要访问的数据并放入缓存,进而提高系统的查询效率；(3)通过实现分页来提高数据查询时符合查询条件的结果展示效率,减少客户的等待时间。三、本文提出一种基于HSDPSOK算法的客户细分方法。客户细分采用的聚类算法中,k-means算法应用广泛,但是存在需要预先确定聚类个数K和容易陷入局部最优的两大缺陷。针对这两个问题,本文引入有效性指标SD和PSO算法,提出一种HSDPSOK算法来提升聚类质量：(1)通过聚类质量评价中的SD来解决聚类个数K的取值问题。使用样本数据对应于不同的K值进行初步K-means聚类,使用有效性指标进行比较,返回SD最小时对应的K值,保证使用最优的K值来进行聚类；(2)通过使用PSO算法来解决初始聚类中心的选取问题。基于粒子群优化算法的全局寻优能力,选取K个最优的初始点,以此作为初始聚类中心。在客户数据集上进行实验并分析了实验结果,通过各项评价指标,证明了使用HSDPSOK算法进行客户细分可以取得更好的效果。最后,本文基于该算法实现的分类结果,进行商品推荐。

基于客户细分理论的M公司I事业部中小客户关系管理优化研究

这是一篇关于客户关系管理,客户细分,数据挖掘,聚类分析,IDIC模型的论文, 主要内容为随着科学技术的进步,现代化企业的信息化水平也呈现不断上升的趋势,企业通过各种渠道积累了大量的客户信息和交易记录等业务数据,此数据已经成为企业的生产要素,其背后其实隐含着客户群体的特性、消费习惯、客户价值等重要信息,如何对这些客户细分分析得到有效的信息对实现企业决策方式从“业务驱动”向“数据驱动”转型有着重要的作用和意义。企业对于利润最大的攫取本质上是对客户的竞争,哪家企业能够更好的服务客户,哪家企业就有能力更好地发展和保持有价值的客户的企业常常在市场中处于相对更加有优势的地位。目前M公司I事业部也是秉着以客户为中心的思想,但是都是以大客户为中心,但随着市场竞争的日益激烈,M公司与原有的大客户之间的业务逐年下滑。M公司不得不思考重新去寻找新的潜在客户,从2018年开始M公司开始通过电商平台等线上的方式开始引流更多的新客户,也确实吸引了不少新客户,但M公司I事业部在识别新客户、区别对待以及与客户互动、个性化服务的能力上都有所欠缺,所以导致被吸引过来的大量中小客户还没与M公司合作就流失了。特别是在现在日益竞争激烈的环境下,M公司I事业部如果不抓住潜在的中小客户机会,那么在业务增长能力上就会远不如竞争对手。因此,对于中小客户关系管理是目前M公司I事业部非常重要而且紧急的要务,它可以为M公司I事业部提供更多新的潜在客户机会。本论文以M公司I事业部中小客户为例,通过客户细分理论系统性的分析了M公司I事业部从各个渠道获得的中小客户对于公司的不同价值及潜在价值,并运用数据挖掘中聚类的方法对M公司I事业部的中小客户进行聚类成不同的客户群体:甄选客户、优选客户及潜力客户;并根据这些不同的客户群体提出中小客户识别、差异营销、客户互动关怀及客户个性化服务上的优化方案,帮助提升M公司I事业部中小客户关系管理的有效性,最终探索构建完善、有效的M公司I事业部中小客户的客户关系管理体系,并提出了有计划性的保障措施,为行业内的中小客户细分及客户关系管理提供有效参考,并且为检测客户关系管理理论的普遍适用性创造条件。

电子商务客户细分及客户流失预测应用研究

这是一篇关于客户细分,客户流失预测,准确率,机器学习,精准率的论文, 主要内容为由于“互联网+”的热潮,中国互联网经济有了喷发式的发展。准确识别潜在的客户和高价值客户成为了很多互联网电商的重点工作之一。客户细分技术就是帮助电商细分客户群体并提供优质服务维护客户的重要手段。电商可以通过客户细分获得客户价值的相关信息,从而制定相应营销策略改善客户体验。不过,仅仅对现有客户的维护已经不能在如今的市场竞争中获得很大优势,如何挽留将要流失的客户也逐渐成为电商们关心的重要内容。所以,客户流失预测也渐渐成为各大电商平台的研究热门。本文将对课题进行如下两个方面的研究:首先是对客户细分模型的研究。文章提出一种引入权重的基于平均交易间隔、平均消费金额和平均商品浏览量的RVMF模型。实验证明该模型相较于传统RFM模型解决了消费者购买频度和购买值度之间的共线性问题,并且应用层次分析法在网店高价值客户细分时优化了对老客户的划分以及基于商品浏览量优化对潜在客户的划分,改进后的客户细分模型对现有客户的细分准确度有所提升。其次针对客户流失预测精准性的提升。文章提出了一种基于双层融合结构的客户流失预测模型。该模型不需要提前对数据集进行独热编码,避免了维度灾难和数据稀疏问题。其主要思想是融合多个高准确率的基于树的机器学习算法组成一个包含Stacking层与Voting层的双层预测模型。数据集经过处理后输入到Stacking层,然后Stacking层的预测结果与处理后的数据集合并传递给Voting层,同时将Stacking层加入到Voting层的预测中,最后输出最终的预测结果。通过实验证明,双层融合的客户流失预测模型的准确率和精准率相比其他模型平均提高了8.81%和23%,且模型预测消耗的时间在可接受范围内。最后,为了解决客户细分时数据清洗带来的数据量减少的问题,结合本文两方面研究的内容,将双层客户流失预测模型运用在客户细分的输入数据集上,将预测后的数据进行客户细分实验。实验结果表明,结合了双层融合客户流失预测模型后,客户细分模型的有效数据量得到保证,细分结果更加可靠。