零售企业中顾客细分研究

VIP免费

3.0 朱铭铭 2024-09-20 4 4 1.41MB 95 页 120积分

侵权投诉

摘要

零售企业中顾客细分研究

摘要

经济全球化和互联网技术的飞速发展使得企业面临着越来越严峻的市场竞争，

顾客成为了企业生存和发展的生命线，人们的关注焦点由之前的以产品为中心，发

展到以顾客关注为核心的客户关系管理时代。与此同时，信息技术的进步使实时的

多用户、多数据库环境的联机事务处理系统（ OLTP）得以产生和发展。对于零售

企业，条形码等技术的普遍应用使其 OLTP极为发达，并积累了海量数据。如今，

OLTP逐步向着智能化的联机分析处理（ OLAP）不断进步。联机分析处理通过对系

统积累的数据进行分析和处理，基于分析结果支持管理决策。

数据的指数级增长和智能化分析技术的发展同时也为顾客关系管理带来了机遇

和挑战。业务系统的海量数据和企业自身资源的有限性使得企业不得不把精力和关

注放在最有价值的核心顾客上，正如 CRM理论经典的帕累托 80/20法则原则指出，

企业80%利润通常只来自于 20%的客户。对顾客进行细分并发现黄金顾客，整合企

业有限资源对重点客户进行差异化服务，为企业在残酷的市场竞争中保持竞争力有

着极为重要的意义。数据仓库将异源数据以统一模式在同一站点组织和管理，为企

业提供了有效的数据组织管理平台和强有力的分析工具，在改善顾客服务水平，提

高满意度和忠诚度，并最终达到企业竞争力的提升中扮演着越来越重要的作用。

本文旨在应用数据仓库的原理和数据挖掘方法进行零售企业顾客细分，然后基

于不同顾客群给以不同的分析和关注。文中首先基于顾客关系管理的背景研究对国

内外关于顾客细分理论研究进行综述，阐述了顾客的细分要素，并提出了本文的基

本理论模型；其次，借助 Microsoft SQL Server 2000 and Analysis Server（在后面的

章节以 MSAS代替）强大的分析环境进行本文的核心平台― 顾客信息数据仓库的构

建；然后，以 FootMart超市数据为基础借助数据挖掘流程标准 CRISP-DM进行数据

分析来实现顾客细分；最后，对细分顾客群进行顾客特征、流失分析等应用研究，

并给出了总结和展望。

广东工业大学管理学硕士学位论文

关键词零售企业顾客细分；数据仓库；数据挖掘； MSAS；聚类分析

ABSTRACT

As the globalization and development of internet intensifies, m odern enterprises face

very violent and fierce surviving competition, and now customer resource has become

t h e d e t e r m i n a n t f a c t o r , r e l y i n g o n w h i c h e n t e r p r i s e s s u r v i v e a n d t h r i v e, c u s t o m e r -

focus gradu ally gains th e p opularity and we're now liv ing in a CRM era. Meanwhile ,

t h e O L T P w i t h c h a r a c t e r i s t i c s o f r e a l - t i m e , m u l t i p l e u s e r a n d d a t a b a s e e n v i r o n m e n t

b e c o m e s t h e d a i l y p r a c t i c e a s t h e i n f o r m a t i o n t e c h n o l o g i c a l i m p r o v e m e n t g o e s

f u r t h e r . T h e b a r - c o d i n g t e c h n o l o g y e m p o w e r s t h e O L T P c a p a b i l i t y o f r e t a i l

i n d u s t r y a l s o w i t h t h e g e n e r a t i o n o f h u g e a m o u n t d a i l y d a t a . N o w a d a y s t h e O A L P

l e a d s t h e w a y w h i c h o r i e n t a t e s r a t i o n a l d e c i s i o n - m a k i n g s u p p o r t b a s e s o n t h e

in tellige nt data ana lyzing, t herefor e the int elligent technologies su ch as Data Mining

and Data Warehouse follow the rational line to become mainstream.

T h e e x p o n e n t i a l d a t a a c c u m u l a t i o n a n d f a s t d e v e l o p m e n t o f i n t e l l i g e n t t e c h n o l o g y

bring along both opportunity and challenge. Confined to the limited resources, the

enterprises have to focus on the most valuable customers which is consistent with the

c l a s s i c P a r e t o ' s P r i n c i p l e - T h e 8 0/ 2 0 R u l e: 80 % w h o l e p r o fi t i s c o n t r i b u t e d b y 2 0 %

of the whole customers. Thus it carries significant implication that enterprises dig out

v a l u a b l e c u s t o m e r a n d t r e a t t h e m w i t h d i f f e r e n t i a t e d a n d p e r s o n a l i z e d s e r v i c e a n d

produ c t whic h ar e k e y f acto r s in e n h a ncing e n t erpr i s e ’s co m p e t i tiv e a dvant a g e . Dat a

Warehouse (DW) integrates data from many sources to provide an information pool

f o r b u s i n e s s q u e r i e s . D W p r o v i d e s n o t o n l y t h e s p e c t a c u l a r d a t a c o l l e c t i o n a n d

m a n a g e m e n t p l a t f o r m , w h a t ' s m o r e i m p o r t a n t i s t h e v e r y p o w e r f u l a n a l y z i n g t o o l s

w h i c h p l a y s a m o r e a n d m o r e s i g n i f i c a n t r o l e i n i m p r o v i n g t h e c u s t o m e r s e r v i c e

and e n h an cin g c u stom e r s atisf a c t ory de g r e e and l oyalt y , a nd ulti m a t ely a d v a nces t h e

enterprises' competitive advantage.

The paper strives to apply the data warehouse and data mining technology to segment

th e c us tomer i n r et ail i nd ustry, and base d on th e dif fe ren t custo mer c lu ster, pr ov ides

III

广东工业大学管理学硕士学位论文

d i f f e r e n t i a t e d a n a l y s i s a n d s e r v i c e . T h e p a p e r i s c o n s t r u c t e d a s f o l l o w s : f i r s t l y ,

grounded on the summarized research of domestic and abroad customer segmentation

theories, the segmentation factors for in this research are presented; secondly, assisted

b y t h e p o w e r f u l M i c r o s o f t S Q L S e r v e r 2 0 0 0 a n d A n a l y s i s S e r v e r ( M S A S f o r s h o r t )

e n v i r o n m e n t , t h e c u s t o m e r i n f o r m a t i o n d a t a w a r e h o u s e i s c r e a t e d ; t h i r d l y , t h e

customer segmentation based on the data source of FootMart super market is realized

b y d a t a m i n i n g s t a n d a r d p r o c e s s: C R I S P - D M ; t h e a p p l i c a t i o n r e s e a r c h b a s e d o n

s e g m e n t e d c u s t o m e r s u c h a s t h e c u s t o m e r p r o f i l i n g a n d c h u r n a n a l y s i s i s f i n a l l y

provided along with the sum-up and prospect anticipation.

K e y W o r d s : C u s t o m e r S e g m e n t a t i o n o f R e t a i l I n d u s t r y ; D a t a W a r e h o u s e ; D a t a

Mining; MSAS; Cluster Analysis

目录
目录
摘要 .............................................................................................................I
ABSTRACT.................................................................................................II
第一 章  绪   论 ............................................................................................1
1 研 究 背 景................................................................................................1
2 研 究 意 义..................................................................................................4
3研 究 内 容和方法 .......................................................................................5
3.1研 究 内 容...........................................................................................5
3.2研 究 方 法和 思路................................................................................6
3.3研 究 的 创新 ........................................................................................7
4文献综 述..................................................................................................7
4.1顾 客细分的 国 内 外 研 究综述..............................................................7
第二 章  CRM与顾客细 分 ............................................................................13
1 CRM简 介................................................................................................13
1.1 CRM含义 的 理 解.............................................................................13
1.2 CRM系统........................................................................................14
1.3 CRM的发展趋势.............................................................................15
2顾 客细分................................................................................................16
2.1顾 客细分简介..................................................................................16
2.2顾 客 细 分的 必要 性...........................................................................16
2.3零 售企业中 顾 客 细 分 的意义............................................................17
第三 章  顾客 细 分 模型................................................................................18
1本 文 顾 客细 分 模 型 的 提出 .......................................................................18
1.1 细 分 模 型 简述.................................................................................20
2数 据仓库简介.........................................................................................24
2.1数 据仓库的 特 点 ..............................................................................24
2.2数 据 仓库 的 基本 概 念.......................................................................25
2.3数 据仓库的 数 据 模 型 .......................................................................26
2.4数 据 仓 库的 体系 特点.......................................................................28
V

  广东工业大学管理学硕士学位论文                  
3数 据 仓 库与 顾 客 关 系 管理 .......................................................................29
3.1数 据 仓 库在 CRM中 的 应用和意 义 ....................................................30
3.2数 据仓库与 顾 客 细 分 .......................................................................31
第四 章  顾客 信 息 数据仓库 的 设 计 ................................................................32
1设 计简介................................................................................................32
1.1顾 客 信 息数 据 仓 库的 数 据 模型 ........................................................32
2顾 客信息数 据 仓 库 设 计 的 基本流程 ........................................................33
3顾 客信息数 据 仓 库 概 念 模 型设计............................................................34
4顾 客信息数 据 仓 库 逻 辑 模 型设计............................................................37
4.1粒度层次分析..................................................................................37
4.2主 题分 析 和 维度设计.......................................................................38
5顾 客信息数 据 仓 库 物理 模 型设计............................................................43
5.1数 据的存储结 构 ：多维数据 集........................................................43
5.2数 据 的 物理 存放 位 置 和 存 储分配.....................................................47
6顾 客信息数 据 装 载 设 计..........................................................................47
6.1数 据装载简介..................................................................................47
6.2装 载工具简介..................................................................................48
第五 章  顾客 细 分 的实现.............................................................................50
1顾 客细分方 法 简 介 ..................................................................................50
2顾 客 细 分与 聚 类 分析 ..............................................................................51
2.1 MSAS中挖掘工 具 简 介....................................................................51
2.2 CRISP-DM简介...............................................................................53
2.3顾 客购买贡献聚 类 分 析...................................................................55
2.4顾 客 忠 诚度 聚 类 分 析（ 多 因 子 ）.....................................................61
2.5顾 客活跃度聚 类 分析 （ 多 因子 ）.....................................................63
3 顾 客 细 分 的实现.....................................................................................65
第六 章  基于 顾 客 细分的应 用 ......................................................................68
1数 据挖掘简介.........................................................................................68
1.1 数 据 挖 掘过 程 描述..........................................................................68
1.2 数 据 挖 掘 的功能.............................................................................69
VI

文档加载中……请稍候！
如果长时间未打开，您也可以点击刷新试试。

下载文档到电脑，查找使用更方便

120 积分 4人已下载

立即下载 VIP免费下载

摘要：

摘要零售企业中顾客细分研究摘要经济全球化和互联网技术的飞速发展使得企业面临着越来越严峻的市场竞争，顾客成为了企业生存和发展的生命线，人们的关注焦点由之前的以产品为中心，发展到以顾客关注为核心的客户关系管理时代。与此同时，信息技术的进步使实时的多用户、多数据库环境的联机事务处理系统（OLTP）得以产生和发展。对于零售企业，条形码等技术的普遍应用使其OLTP极为发达，并积累了海量数据。如今，OLTP逐步向着智能化的联机分析处理（OLAP）不断进步。联机分析处理通过对系统积累的数据进行分析和处理，基于分析结果支持管理决策。数据的指数级增长和智能化分析技术的发展同时也为顾客关系管理带来了机遇和挑战。业...

展开>> 收起<<

零售企业中顾客细分研究.doc

共95页,预览6页

还剩页未读，继续阅读

零售企业中顾客细分研究

相关推荐

开通VIP享超值会员特权

作者详情

相关内容

推荐作者

热门标签

举报选择: