零售业顾客忠诚度模型研究与聚类挖掘应用

"这篇硕士论文主要探讨了零售业中顾客忠诚度的模型研究与聚类挖掘。作者徐鹏，毕业于大连交通大学计算机应用技术专业，导师为田宏，完成于2008年12月20日。研究的核心是分析国内零售业顾客的消费行为特性，构建适合的顾客忠诚度评价指标模型，并对比分析了传统的RFM模型。论文还提出了改进的K-means算法（NK-means）用于数据挖掘，以优化顾客分类和营销策略。" 在零售行业中，顾客忠诚度是企业成功的关键因素。随着市场竞争的加剧，单纯依赖商品已经不足以保持竞争优势，企业需要关注并培养顾客的忠诚度。因此，建立有效的顾客忠诚度模型显得尤为重要。该模型可以帮助企业识别高忠诚度的顾客，提高顾客满意度，预防顾客流失，从而优化营销策略。 论文深入分析了国内零售业的顾客消费行为，提出了一个针对国内零售业的顾客忠诚度评价指标模型。这个模型与RFM（最近一次购买时间、购买频率、消费金额）模型进行了对比，通过实验表明新的模型在零售业顾客分析中更为适用。 数据挖掘技术在模型构建后发挥了关键作用。由于K-means算法在顾客细分方面的局限性，论文提出了基于近邻密度的初始中心点选择算法（NK-means）。通过对数据进行挖掘，验证了NK-means算法的有效性。利用可视化客户细分系统，按照顾客忠诚度进行挖掘，根据挖掘结果为不同类型的顾客提供了定制化的营销建议，以期为零售公司改进营销策略和管理理念提供方向。 论文最后对整个研究进行了总结，并对基于数据挖掘的中国零售业顾客忠诚度研究未来的发展前景进行了展望。关键词包括顾客忠诚度、RFM模型、数据挖掘、聚类K-means算法以及NK-means算法，这些关键词反映了论文的主要研究内容和技术手段。