客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(參考版)
2025-01-18 20:45本頁面
【正文】 Thank you演講完畢，謝謝觀看！。因此，只有融合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效的客戶關(guān)系治理才能更好地適應(yīng)當(dāng)今信息時(shí)代及其網(wǎng)絡(luò)化特征，成為現(xiàn)代企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存的根本和制勝的關(guān)鍵。 實(shí)施和運(yùn)用 CRM，應(yīng)該從最基礎(chǔ)的應(yīng)用開始，將客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理好，服務(wù)好和應(yīng)用好。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)遺傳算法計(jì)算過程：選擇 (復(fù)制 )：根據(jù)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，按照一定的規(guī)則或方法，從第 t代群體P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個(gè)體遺傳到下 一代群體 P(t+1)中；交叉：將群體 P(t)內(nèi)的各個(gè)個(gè)體隨機(jī)搭配成對(duì)，對(duì)每一對(duì)個(gè)體，以某個(gè)概率 (稱為交叉概率）交換它們之間的部分染色體；變異：對(duì)群體 P(t)中的每一個(gè)個(gè)體，以某一概率 (稱為變異概率 )改變某一個(gè)或某一些基因座上的基因值為其他基因值。然后有機(jī)體根據(jù)不同的繁殖方法從一個(gè)節(jié)點(diǎn)遷移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)。 并行計(jì)算： 非常容易將遺傳算法用到并行計(jì)算和群集環(huán)境中。 下一代： 如果新的一代包含一個(gè)解，能產(chǎn)生一個(gè)充分接近或等于期望答案的輸出，那么問題就已經(jīng)解決了。繁殖 (包括子代突變 )： 帶有較高適應(yīng)度值的那些染色體更可能產(chǎn)生后代 (后代產(chǎn)生后也將發(fā)生突變 )。 三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)遺傳算法 創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)的初始狀態(tài)： 初始種群是從解中隨機(jī)選擇出來的，將這些解比喻為染色體或基因，該種群被稱為第一代。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受左邊節(jié)點(diǎn)的屬性值，并對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，右邊的節(jié)點(diǎn)就產(chǎn)生新值，這個(gè)值表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 主要思想：以神經(jīng)生理學(xué)為基礎(chǔ)，模擬人的神經(jīng)元功能，經(jīng)過輸入層、隱藏層、輸出層等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，計(jì)算，最后得到結(jié)果，用于分類和回歸。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)ID3決策樹法 主算法從訓(xùn)練集中隨機(jī)選擇一個(gè)既含正例又含反例的子集（稱為窗口）；用建樹算法使當(dāng)前窗口形成一裸決策樹； 對(duì)訓(xùn)練集（窗口除外）中例子用所得決策樹進(jìn)行類別判定，找出錯(cuò)判的例子； 若存在錯(cuò)判的例子，把它們插入窗口，轉(zhuǎn) B，否則結(jié)束。? 性能分析 與 客戶行為分析 和 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn) 是相互交疊的過程，這樣才能保證企業(yè)的客戶關(guān)系治理能夠達(dá)到既定的目標(biāo)，建立良好的客戶關(guān)系。 。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以通過挖掘大量的客戶信息來構(gòu)建猜測(cè)模型，較準(zhǔn)確地找出易流失客戶群，并制訂相應(yīng)的方案，最大程度地保持住老客戶。主要包括：客戶價(jià)值金字塔分析、客戶分布分析、新增客戶分析、流失客戶分析和購買行為分析。二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2252。交叉營銷指向已購買商品的客戶推薦其他產(chǎn)品和服務(wù)。 。根據(jù) 80/20以及開發(fā)新客戶的費(fèi)用是保留老客戶費(fèi)用的 5倍等營銷原則，重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)在 CRM中具有舉足輕重的作用。 。在行為分組完成后，還要進(jìn)行客戶理解、客戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)和客戶組之間的交叉分析。分類和聚類等挖掘方法可以把大量的客戶分成不同的類，適合于進(jìn)
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