基于LRFMC模型的客户价值数据挖掘方案
人工成本永远是企业运营预算的重中之重,数据挖掘可以有效发现数据中包含的客户价值,提供不同客户群体的针对性服务,合理布局和提高现有客服人员的资源效率.基于RFM模型提出了LRFMC客户价值评价模型,通过对比特征值的权重,利用K-means聚类算法,将客户群体按不同特征进行分类,根据客户价值等级,针对高价值优质用户和低价值潜在用户展开数据分析.
客户价值、聚类分析、LRFMC模型、数据挖掘
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TP311(计算技术、计算机技术)
2019年度江苏省科技厅产学研合作项目:基于数据聚类算法的企业客户潜在价值分析系统开发;2019年度常州工学院重点课程建设项目
2021-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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