摘要: 当前,企业现有的客户价值分类模型大多采用RFM模型和K-means算法,但对指标权重的确定往往采用层次分析法,忽略了RFM模型指标之间的内在联系。本文针对消费者品牌偏好洞察困难、传统聚类算法效率不高等问题,基于RFM模型构建了会员行为分类模型RFMCP,并运用主成分分析法进行降维,从而提高了聚类分析的精度。此外,文章采用DEA模型对消费者个体和分组的价值进行定量计算,将客户群体划分为核心型客户、忠实型客户、潜力型客户和风险型客户,深入挖掘消费者的行为模式,准确把握其消费行为和偏好,以期为实现消费者管理和营销活动决策提供科学依据。
[V1] | 2024-09-26 11:14:04 | PSSXiv:202409.02147V1 | 下载全文 |
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