數(shù)據(jù)挖掘技術在物流企業(yè)關鍵客戶組合業(yè)務中的應用研究.pdf

1、物流企業(yè)屬于服務型行業(yè)，因此它以客戶為中心的營銷模式是必然的。但對所有的客戶都進行一對一的營銷這將會耗費企業(yè)的大量成本，因此這種模式的可行性并不高，它僅僅是一種理想模式。另外，隨著信息技術的發(fā)展，企業(yè)的數(shù)據(jù)量也在不斷地激增，這往往會使企業(yè)陷入“信息爆炸，知識匱乏”的信息孤島之中，而數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)為潛在知識的有效利用提供了一種可行之道。將數(shù)據(jù)挖掘技術有效地應用于物流企業(yè)市場營銷的問題中，找到企業(yè)的關鍵客戶并針對關鍵客戶進行新業(yè)務的拓展，這

2、對物流企業(yè)的發(fā)展以及利潤的增加都有著重要的現(xiàn)實意義。
　　本文利用數(shù)據(jù)挖掘的相關技術為物流企業(yè)的市場營銷提供了一種新方法——物流企業(yè)關鍵客戶組合業(yè)務。這種方法將會提高物流企業(yè)對信息和數(shù)據(jù)的掌控能力，為企業(yè)管理者在市場營銷活動中作出更科學合理的決策提供了依據(jù)。
　　本文的研究內(nèi)容如下：首先對客戶細分、市場營銷及數(shù)據(jù)挖掘的相關理論進行了闡述；其次針對相關的數(shù)據(jù)挖掘技術及工具進行了簡單地概括并詳細論述了K-means聚類算法和Ap

3、riori關聯(lián)規(guī)則算法；然后在相關的理論和技術基礎上，提出了基于K-means聚類技術和Apriori關聯(lián)規(guī)則技術的物流企業(yè)關鍵客戶組合業(yè)務的工作流程。該流程利用K-means聚類技術對企業(yè)客戶進行細分，確定其關鍵客戶。然后利用Apriori關聯(lián)規(guī)則技術確定關鍵客戶的組合業(yè)務并對組合業(yè)務進行分析和部署；最后以HY物流公司為例，確定其關鍵客戶，并針對關鍵客戶進行組合業(yè)務分析，提出相應的營銷決策建議，達到流程的預期目的，表明此項課題具有一定