客户细分与CRM：K-means算法在客户关系管理中的应用

"K-means聚类算法研究及应用" 这篇硕士学位论文主要探讨了客户关系管理和K-means聚类算法在客户细分中的应用。客户关系管理（CRM）是一种以客户为中心的管理理念，旨在通过整合企业与客户的交流，提高客户服务，增强市场竞争地位，优化销售和支持流程，从而为企业带来长期竞争优势。CRM的起源可以追溯到80年代的接触管理，后来发展为包括客户服务和数据分析的综合管理系统。 K-means聚类算法是数据挖掘中常用的一种基于划分的聚类方法。论文作者张建辉在深入研究K-means的基础上，尝试改进算法，以降低对初始值K的依赖，并能自动确定类的数量。改进的算法A优化了初始中心点的选择，确保它们之间的距离较远，减少了陷入局部最优解的风险。此外，算法B通过结合抽样技术和层次凝聚算法，提高了算法的计算效率。 论文的核心章节集中在K-means算法的改进上，目的是提高聚类的准确性和效率。在应用层面，论文利用聚类技术对客户进行细分，首先通过层次分析法构建客户价值体系，然后通过K-means算法将客户分组，为有效的客户管理提供依据。由于现有的客户价值评价模型还不够成熟，论文提出了一种新的、基于企业实际情况的客户价值评价模型，该模型通过一系列可操作的指标来量化客户价值，为决策支持系统提供了基础。 这篇论文深入研究了K-means聚类算法，并将其应用到客户关系管理的实践中，尤其是在客户细分方面，为企业的客户管理策略提供了科学的工具和方法。这一研究对于提升企业对客户价值的认识，优化客户资源分配，以及提高客户满意度和忠诚度具有重要的理论和实践价值。关键词聚焦于聚类分析，特别是K-means算法的改进和应用。