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基于距离和与证据理论的超市异常客户检测研究分析(PDF 56页)

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店铺管理
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研究分析
基于距离和与证据理论的超市异常客户检测研究分析(PDF 56页)内容简介
内容摘要
1绪论
1.1论文选题的背景及研究意义
随着市场经济的发展,当今中国零售业由卖方市场向买方市场转变,同类商品、同种
商家零售企业,特别是连锁超级市场面临前所未有的激烈竞争;而如今的消费者在购买和
消费过程中变得越来越理性,以往那种商品短缺,商家不怕商品卖不出去的日子已一去不
复返。由于成本不可能无限制的压缩。即使以提高质量、加强内部管理压缩成本,增加销
售量的手段,现今也很难使企业获得更多的利润。为此,在买方主导的市场环境中,企业
要想获得更高的利润并使企业在竞争中立
于不败之地,就必须关注利润的源头——顾客。顾客的满意程度已成为企业管理的一
个重要部分,企业必须适应顾客的需求,将服务的核心定位在客户关系管理上,“以客户
为中心”的管理理念受到了许多企业的高度重视。企业已经强烈地体会到要维持良好客户
关系的重要性和迫切性,纷纷从“以产品为中心”向“以客户为中心”转移。在以客户为
中心的管理模式中,企业总希望建立与客户最稳固的关系,并最有效率地把这种关系转化
为利润,即留住老顾客、发展新顾客并锁定利润率最高的客户。为了实现这个目标,企业
就需要尽可能地了解客户的行为,但这种了解不可能通过与客户接触直接获得,因为企业
不可能挨个与客户交谈,而且他们所需要的信息单个客户往往无法提供。面对此问题,’企
业只能利用现有客户的信息来认识、保留和发展有价值客户,并针对不同客户应采取不同
的营销战略,从而有效地配置有限的资源,创造更多的利润。大量的调查和行业分析都明
确了一个事实:建立和维护客户关系是取得竞争优势的唯一的基础。数据挖掘技术对于发
现潜在的、有价值的客户信息具有独特的优势,在客户关系管理中具有重要的研究价值和
广阔的应用前景。目前,数据挖掘在客户关系管理主要集中在客户分类、预测等方面,这
些都集中在正常客户群中,也就是说,这些客户群的数据符合一定的规律或行为模式,企
业利用数据挖掘将符合某一行为模式变化的客户划分为一个群体或一类,然后根据不同的
群体实施相应的营销策略。然而,随着经济的发展,人们生活水平的提高,消费观念也在
发生变化,消费忠诚度也在随之变得较低。企业作为一个供应商,要想在竞争中取胜,就
必须加大客户的保持。而这种保持不仅仅只注意正常客户的交易行为,而且应该时常关注
一些行为异常的客户,当发现一些客户的行为出现异常时,就应该对这些客户进行特别的
关注,找出其中的原因,从而制定相应的营销策略。
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