数据挖掘技术在零售CRM中的应用与模型研究

"这篇硕士学位论文探讨了数据挖掘技术在零售行业客户关系管理（CRM）中的应用，通过聚类和关联规则等算法，建立并验证了客户价值、满意度和细分的模型，旨在帮助零售企业提高客户关系管理水平和客户满意度，获取竞争优势。" 数据挖掘在零售行业的应用是一个关键的现代商业策略，它涉及到对海量商业数据的深度分析，以揭示隐藏的模式、趋势和关联。这项技术可以帮助零售企业从其客户关系管理系统中提取有价值的信息，从而做出更明智的决策。论文作者曲斌在指导教师李小东的指导下，研究了如何利用数据挖掘技术来优化零售业的CRM系统。 在零售业中，客户关系管理是维持和增强客户忠诚度、提升销售业绩的核心工具。数据挖掘在此领域的应用主要包括以下几个方面： 1. 客户价值模型：通过对客户购买行为、消费频率、消费金额等数据的挖掘，可以构建客户价值模型，识别出最有价值的客户群体，以便制定有针对性的营销策略。 2. 客户满意度模型：通过对客户反馈、投诉、评价等数据的分析，可以评估和提升客户满意度。数据挖掘可以帮助发现影响满意度的关键因素，从而改进产品或服务。 3. 客户细分：聚类算法如K-means和层次聚类可用于将客户划分为具有相似特征的群体，这有助于制定个性化的营销计划和服务，提高客户体验。 4. 关联规则分析：通过Apriori、FP-Growth等算法，可以发现商品之间的购买关联性，比如“买了A商品的人往往也会买B商品”，这样的信息对于推荐系统和促销策略的制定至关重要。 论文中提到的SAS Enterprise Miner是一个强大的数据挖掘工具，它提供了各种数据预处理、建模和评估功能，适用于执行上述的分析任务。通过这个工具，曲斌对提出的模型进行了实际操作和验证，确保了理论与实践的结合。 数据挖掘技术在零售业的应用不仅有助于企业更深入地理解客户，还可以预测市场趋势，优化库存管理，降低运营成本，提高整体竞争力。这篇论文的研究成果为零售企业提供了一种新的视角，以数据驱动的方式提升客户关系管理，实现可持续发展。