客户细分

摘要： 我国老龄化社会的到来催生了养老金融的蓝海市场,为中国银行业提供了客户细分的新的发展机遇。国内财富管理行业经过十多年的发展, 面临着从“产品为中心”到“以客户为中心”的转变与集成解决方案为中心, 发展养老金融业务对商业银行进一步展示品牌的特性, 扩大业务领域, 挖掘客户需求,促进客户资源的有效利用和资源共享,促进商业银行管理模式升级。基于外部环境的新特点的养老金融业务的发展, 并结合商业银行的优势开发这个行业, 本文创新财富管理业务, 探索新的发展路径养老金融业务的商业银行。

摘要： 针对银行客户数据维度高、量级大和冗余特征多等问题,提出了一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法,通过计算并比较数据集中各特征的综合贡献度来对冗余特征进行筛选。基于真实银行客户数据特点,给出了一种包括类型转换及离散化、缺失值填充和标准化三部分的数据预处理方案,并对真实银行客户数据进行预处理;利用Pearson相关系数、随机森林、量化先验认知以及提出的多模态视角下的综合特征筛选方法对预处理后数据集中的冗余特征进行筛选,并分别提取到14个、8个、15个和11个特征;根据实验研究结果,从定性与定量两个层面对四种特征选择方法的特征选择效果进行充分比较。实验结果表明,提出的一种借鉴多模态融合思想的综合特征筛选方法能够有效弥补不同特征选择方法间的缺陷,降低数据维度,进而提升银行客户分类模型性能。

摘要： 基于客户价值模型、聚类算法与机器学习算法,提出一套面向电子商务大数据领域的客户流失预测方法并对其进行验证。采用随机森林方法对高维数据进行降维并选择特征变量,利用RFM价值模型,详细地对客户进行划分。由于电商企业对真阳性错误更为敏感,所以对XGBoost算法引入惩罚因子,并结合特征变量预测客户流失,以提高预测准确性。根据对国内某电子商务平台客户数据的预测结果表明,经过预先客户细分处理的预测结果效果明显更好,同时改进后的XGBoost算法较改进前的预测准确率、精确率、召回率分别提升了2.8%、3.8%、2%,即所提出的预测方法是有效的。

摘要： 进行精准客户细分,维护客户关系,优化客户管理是电子商务行业大数据应用的一个重要方向。为了了解高校学生在线上平台消费的倾向和偏好,满足高校学生客户的多元化需求,提高客户认可度和核心竞争力,本文以收集的真实高校学生消费数据为基础,通过改进的RFM模型和K-Means聚类分析对数据进行处理和分析。本文以手肘法确定分类类别数K值,以提高电子商务客户细分的准确性,获取更好的分类结果。最终根据客户的细分结果,进行分析解读,为不同客户群制定对应的营销方案和服务建议。

摘要： 针对寿险行业的客户流失问题,构建基于外在、内在、行为(EIB)属性的寿险客户指标体系。提出改进的K-means算法,使用改进的轮廓系数公式判断初始聚类数目,并利用欧式距离相似度与余弦相似度的测度优势提出欧式类簇空间的局部、全局离群点过滤规则。运用传统的K-means算法、不同离群点监测阈值下的改进K-means算法进行客户细分及其可视化展示,并采用BP-Adaboost算法对细分后的客户进行流失预测。实证表明:改进的K-means算法可视化噪声降低、簇内误方差减小,可在后续的预测器中实现更高预测精度,为保险公司挖掘更精准的客户分类信息、挽留客户提供决策依据。

摘要： 利用客户交易数据聚类分析,可得到更优异的客户细分效果,有助于企业更详实地了解消费者,制定精准的营销策略。PurTreeClust是一种新型的客户交易数据聚类算法,定义了一种新型的度量方式PurTree距离,可以很好地分析处理具有层次树结构的交易数据,但未考虑近邻点的影响,仅将交易树分配到距离最近的聚类中心所属类簇,容易出现错误的交易树分配。该文利用交易树之间的共享最近邻信息,提出一种客户交易数据聚类算法。该算法在聚类分配时,充分利用共享最近邻,首先分配类簇的从属交易树,然后分配类簇的可能从属交易树,实现聚类分配,可发现更加紧凑清晰的类簇,并避免了交易树错误分配,改善了客户细分效果。最后采用6个真实客户交易数据集进行实验,验证了该算法的有效性。

摘要： 作为银行的核心资源,客户越来越受到重视,注重客户管理、挖掘客户价值正成为银行业发展的主流。目前,银行对客户价值和贡献度的衡量仅局限于客户因消费银行产品或服务为银行创造的利润,并未考虑客户的潜在贡献价值。客户价值的探讨和贡献度评价体系的建设会为银行客观地评价客户价值、科学地细分客户、更有效地实现分层营销与差别服务提供支持。文章以A银行为例,从客户的细分研究入手,探索客户贡献度评价体系的建设,以供参考。

摘要： 市场竞争要求企业使用数据挖掘技术进行个性化和差异化的营销,聚类分析是一种主要的数据挖掘技术。将K-means聚类算法和遗传算法相结合,提出了一种改进K-means聚类算法,仿真结果表明改进算法在聚类正确率、最小目标函数值、收敛效果等方面都优于传统K-means聚类算法。将其用于长沙机场呼叫中心订票客户的细分,得到了五个不同的客户群并分析了其价值。对机场利用有限的资源获得最大收益,实现客户与机场的互利共赢,具有较强的理论和实践意义。

摘要： 为企业更深入了解消费者的行为和偏好,帮助企业制定决策和发展客户关系,结合现有的客户细分方法,提出一种多指标客户细分模型.从宏观和微观角度,对传统指标进行优化,构建RFMPA多指标客户体系;采用熵值法客观赋权;采用因子分析降维;采用改进的K-means算法完成客户细分.利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究,对比数据实验结果表明,该模型能够更好解决客户细分问题,提高企业客户关系管理和决策质量.

摘要： 随着5G时代的到来,如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求,是运营商亟待解决的问题.文章利用因子分析和K均值聚类算法分析,结合电信客户的消费行为特点,给出了电信客户细分的实际解决方案.实证结果表明,该方法对细分挖掘电信客户有积极作用.

摘要： 随着客户细分理论体系的不断丰富和完善,构建合理的客户细分指标体系,借助聚类分析的方法,来实现对企业客户的细分,从而实现对客户的"精准营销".本文针对当前烟草企业在客户细分方面工作的不足,研究当前合理的客户价值评价指标体系,结合烟草行业及零售户的特征通过聚类分析实现烟草行业零售户的细分,帮助企业实现零售户的合理分类,优化客户资源与卷烟货源的配置.

摘要： 随着市场化取向改革的不断深入,卷烟销售工作机遇与挑战并存,2017年初烟草工作会议上秦局长提出“坚守一条底线,狠抓基础、攻坚克难,凝心聚力抓好五项工作”的总体要求,一季度经济运行会上提出对准确把握好“稳当前与利长远、稳销量与调结构、稳增长与调状态”三大关系的思考,东城烟草面临核心区域市场健康发展的挑战,尝试探索商业企业面对零售客户、卷烟消费者、工业企业的新型商业模式,运用“商圈”这一客户细分的基本方法,聚焦商圈价值,围绕客户细分、品牌细分工作探索新型的“客我关系”,为落地品牌培育、现代零售终端建设等工作夯实基础.

摘要： 高校图书馆占座乱象久而有之,有限的图书馆座位资源与读者不断增长的使用需求之间的矛盾一直存在,为优化座位使用和提高利用率,很多高校图书馆引进座位管理系统来辅助日常的管理,实现座位预约、入馆自动激活、座位自助暂离和释放等功能,从而最大限度地提升图书馆座位使用效益.目前在高校图书馆座位管理的研究领域,大部分基于图书馆管理者的业务视角出发,从开发辅助管理系统、座位配置优化、业务系统联动和座位利用博弈等角度开展探索.然而,在当前图书馆面临新的变革和转型环境下,读者使用行为的变化给高校图书馆带来了精细化和个性化服务的挑战.如何增强图书馆的馆舍空间服务能力,高校图书馆可以从读者使用座位的行为数据开展用户细分,把握选座读者的群体结构和各个差异市场,针对异质市场提供个性化和差异化的座位使用方式和选座功能,不断提升读者的使用体验,实现读者座位利用价值的最大化.本文的将RFM分析和K-Means聚类应用于高校座位管理系统的用户市场细分，从用户行为数据的角度分析了图书馆用户的选座行为和分布特征，然后选取RFM分析的关键指标和用户自然统计属性等变量组成K-Means聚类的公因子，通过判别分析的方法确立最终的市场细分方案，对于获取的子市场阐述了差异化的营销推广策略。但是，对于获取的用户细分结果的普适性尚未深入展开具体研究。今后的研究可以利用判别分析定位和识别读者所在的子市场群体，根据制定的营销策略有针对性的对此类用户开展差异化的营销推广或公开培训活动，持续收集与跟踪此后每个子市场用户的使用行为和用户的市场转换，不断改进与完善本研究市场细分方案的适用性和精确性，有效提升图书馆的精细化服务能力。

摘要： 本文以中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心(以下简称超级计算中心)客户服务工作为研究对象,运用K-means算法对客户进行细分,进而对每类客户群提出相应的差异化服务策略.实施差异化服务策略可以更好地分配资源、提供更有效的客户服务.

摘要： 本文基于生猪市场主体参与生猪期货意愿视角，结合认知程度和交易规模，应用聚类方法对湖南生猪市场主体进行细分，并提出引导生猪市场主体积极参与生猪期货市场的措施。本文对于生猪市场主体细分的研究，将有助于政府、交易所制定合理的政策和营销措施，提升生猪市场主体参与意愿，帮助生猪产业健康发展，减轻生猪价格波动幅度，提升大型猪场和小型养殖户（农户）的抵御风险、获取利润的能力。

摘要： 本文通过对目前移动通信客户细分现状的分析,对传统客户细分体系的总结归纳,对客户细分中的数据挖掘算法的剖析,针对移动通信运营企业拥有比较完整地客户消费数据的实际情况提出了一个适合移动通信运营企业的多维度客户细分模型,构建出客户细分矩阵,将模型得到的结果与目前的商业实际进行关联,进一步说明了各细分群体的特征,并提出了相应的营销意见.在建立了客户细分模型的基础上可以为每个客户群开发相应的营销服务方案和一对一营销服务，来提高企业的营销目标的准确性、效率和服务水平，同时降低营销成本;对不同的客户推广不同的增值业务，开展个性化营销，开展交叉销售，努力提高客户的ARPU，提高企业的运营效益。

摘要： 简单以分布式光伏电站投建人的投资规模对投建人进行细分而未能充分考虑其潜在价值的方式,会低估投建人对电商平台的贡献.因此从投建人的当前价值和潜在价值两个维度构建了分布式光伏电站投建人价值评估体系.利用投建人的客观数据,借助聚类算法,建立了基于投建人当前价值和潜在价值的二维投建人细分模型.针对每种类型的投建人价值特征提出具体的营销策略,为电商平台的营销决策提供了科学依据.

摘要： 简单以分布式光伏电站投建人的投资规模对投建人进行细分而未能充分考虑其潜在价值的方式,会低估投建人对电商平台的贡献.因此从投建人的当前价值和潜在价值两个维度构建了分布式光伏电站投建人价值评估体系.利用投建人的客观数据,借助聚类算法,建立了基于投建人当前价值和潜在价值的二维投建人细分模型.针对每种类型的投建人价值特征提出具体的营销策略,为电商平台的营销决策提供了科学依据.

摘要： 简单以分布式光伏电站投建人的投资规模对投建人进行细分而未能充分考虑其潜在价值的方式,会低估投建人对电商平台的贡献.因此从投建人的当前价值和潜在价值两个维度构建了分布式光伏电站投建人价值评估体系.利用投建人的客观数据,借助聚类算法,建立了基于投建人当前价值和潜在价值的二维投建人细分模型.针对每种类型的投建人价值特征提出具体的营销策略,为电商平台的营销决策提供了科学依据.

摘要： 简单以分布式光伏电站投建人的投资规模对投建人进行细分而未能充分考虑其潜在价值的方式,会低估投建人对电商平台的贡献.因此从投建人的当前价值和潜在价值两个维度构建了分布式光伏电站投建人价值评估体系.利用投建人的客观数据,借助聚类算法,建立了基于投建人当前价值和潜在价值的二维投建人细分模型.针对每种类型的投建人价值特征提出具体的营销策略,为电商平台的营销决策提供了科学依据.

摘要： 公开了被配置为使用混合属性类型对客户进行细分的系统、方法和其它实施例。在一个实施例中，读取计算机化的数据结构。该计算机化的数据结构具有与客户相关联并存储在计算机化的存储器中的数值人口统计属性数据、分类人口统计属性数据和目标属性数据。数值人口统计属性数据和分类人口统计属性数据至少部分地基于目标属性数据被转换为相同的数值尺度，以形成一致属性数据，该一致属性数据具有与对该一致属性数据执行聚类分析相兼容的格式。对一致属性数据执行聚类分析以生成表示客户的细分的细分客户数据。细分客户数据可以用于控制由计算机化管理系统执行的至少一个企业功能。

摘要： 本发明公开了一种基于用户行为数据的客户忠诚度细分方法，其特征在于，包括如下步骤：基于电子商务网站企业日志数据库中的访问日志数据和企业业务数据库中的业务数据来提取用户进入网站后的访问行为和购买行为；结合电子商务环境特征与企业数据库中的实际数据，构建客户忠诚度的评价指标体系；结合层次分析法和K‑means聚类法计算客户的忠诚度指数，并获取客户的忠诚度类别。本发明在对客户忠诚度进行计量时不仅考虑到了客户历史的购买行为，还结合了客户对网站的访问行为，能够更加准确的根据忠诚度对客户进行分类，分析各忠诚度组别间客户的行为差异，帮助电子商务企业识别各忠诚度类别下的客户行为特征，为电子商务企业如何建立和保持客户忠诚度提供决策支持。

摘要： 本发明提供了一种信用卡客户数据细分方法及装置，在对目标信用卡客户数据集进行细分之前，利用目标信用卡客户数据集创建信用卡客户数据KD‑树，从而使用信用卡客户数据KD‑树与DBSCAN算法相结合的空间搜索算法，对目标信用卡客户数据集进行细分。由于KD‑树形结构使得执行DBSCAN算法时仅需遍历有限数量的搜索路径，便可完成DBSCAN算法中核心点的确定，最终算法的时间复杂度为O(nlogn)，相对于仅使用DBSCAN算法的时间复杂度O(n2)，节省了遍历无效数据的时间，有效减少信用卡客户数据细分时间，极大的提高了信用卡客户数据细分效率。

摘要： 本发明提供一种基于价值细分和集成预测的快递客户流失预测方法，包括客户价值细分模块、流失预测以及预警模块、个性化挽留模块，所述客户价值细分模块用于客户价值测算以及客户分类；所述流失预测以及预警模块包括网点客户流失量预测模块和单个客户流失率预测模块，用于做出客户是否流失以及流失率的预测；所述预警及个性化挽留模块用于针对客户流失的影响指标体系和客户的价值重要程度，对不同价值客户提供个性化挽留方案。本发明既能够对客户进行精准化分类，还能够高精度预测出客户是否流失、流失概率以及网点客户流失量，并根据预测结果提出个性化流失预警。

摘要： 本发明公开基于客户属性及行为特征分析的客户细分方法，其包括三个步骤：（1）数据预处理，根据选择的评价属性，对所有属性与评价属性之间进行相关性分析，去除属性集中的弱相关项与冗余项从而达到数据简化的目的。（2）群体聚类，用K-means算法将每个属性的原始数据划分为三个级别，再由基于密度可达的DBSCAN算法进行客户聚类，将所有客户大体上分为高，中，低三个等级。（3）行为特征聚类，用双聚类分别对步骤（2）的三个等级的聚类结果做行为特征聚类，采用基于了基于apriori的双聚类。通过上述步骤的结合完成对客户的行为特征细分。本发明能提供更为全局性的属性为行为特性分析提供基础，提高分类的精确性和细致性。

摘要： 本发明提出了一种基于混合神经网络的电力客户细分方法，使用混合神经网络方法来进行电力客户细分，通过用电客户的特征指标，时间之间的联系，进行对电力客户的分类。从而制定有针对性的营销策略，满足不同客户的用电需求，实现个性化与差异化的服务，提高电网公司的核心竞争力，扩大电能在社会消费终端中的占有率，已成为电力企业一项迫切任务，本发明所提出的电力客户细分方法有助于提高电力客户细分方法的准确度。

摘要： 本发明提出一种基于RFM模型和人工蜂群算法的货运客户细分方法,包括数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理五个步骤，通过数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理来对铁路货运客户进行细分，并采用人工蜂群算法，可以有效规避单个初始聚类中心个体质量不佳对全局寻优能力的影响，同时，人工蜂群算法具有很强的高维优化问题求解能力，且通过采用极差标准化方法可以有效避免不同指标之间的量纲差异问题，也可以有效避免指标属性标准化之前的大数吞掉小数的现象，通过将聚类结果采用多指标排序技术，可以让铁路货运相关部门清晰发现同一客户群的客户之间的差异性，进一步实现铁路货运客户的二次精细划分。

摘要： 本发明公开了一种基于量子K‑means算法的客户细分方法和系统，方法包括：获取客户行为数据集D；根据客户行为数据集D中的样本xm的特征值，将样本xm转化为量子态|xm>表示；并根据选择的k个聚类中心ci的特征值，将聚类中心c转化为量子态|c>表示；将客户行为数据与聚类中心通过量子计算，输出各数据与聚类中心之间的相似度，将相似度存在量子态|am＞中；查找量子态|am>中数据样本|xm>与聚类中心|ci>的最小值，从而找到与样本xm最近的聚类中心cj。本发明将输入数据规范化再进行输入，并没有破坏数据关系，可以帮助企业实现深度分析客户，同时量子计算带来的计算加速、计算精准、计算节能。

摘要： 本发明公开一种基于半监督聚类集成学习的客户细分方法，本发明首先收集客户的特征信息，将特征信息数字化，构建客户特征信息数据集；利用少量的标签样本来初始化聚类中心，并设置核模糊聚类算法的模糊度和高斯宽度两个参数，生成若干个差异性较大的基聚类；利用标签样本的聚类准确性来计算各基聚类的可信度；通过近邻法和各基聚类的可信度来构造质量函数；最后利用D‑S证据理论将质量函数进行证据融合，得到聚类结果。本发明将半监督集成学习引入到客户细分中，解决了算法参数敏感性的问题；利用了先验信息合理估计各基聚类的可信度，改变各基聚类在融合过程中所占的比重，解决了证据冲突问题，使得融合结果更加合理，提高了客户细分的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于加权RFM模型的电商平台客户细分方法，从电商平台客户数据库中提取客户消费数据，进行数据清理；根据数据清理后的电商平台客户消费数据，计算每位客户最近一次消费的时间间隔R、规定时间段的消费频率F、规定时间段的消费总金额M，并进行Z分数标准化变换；将所得数据作为输入数据，确定加权欧氏距离公式，去除客户集中所有孤立点，得到客户集X'；使用Canopy算法对X'进行粗聚类得中心点集合；利用中心点集合作为K‑means算法初始聚类中心进行聚类，得k类电商平台客户群；计算聚类后不同电商平台客户群的各个指标的平均值，与全体电商平台客户的各个指标的平均值进行比较，得每类电商平台客户群的RFM类型。本发明能够高效精确地对电商平台进行客户分类。