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10.13682/j.issn.2095-6533.2019.01.018

基于改进RFM模型的百度外卖客户价值分析

引用
为了核算百度外卖客户给企业带来的价值,对百度外卖客户进行价值分析,提出一种改进的最近消费时间、消费频率、消费金额(recency frequency monetary,RFM)模型.该模型由平均订单交易时间间隔、客户一定时期内的交易次数、平均单次订单交易金额、客户贡献时间4个指标构成,运用离差标准化方法对4个指标进行规范化处理,采用主成分分析法计算4个指标的权重,4个指标与指标对应权重的乘积之和为客户的价值,采用K-Means聚类算法将客户分为价值由高到低的客户群.对2017年百度外卖企业某商家为期3个月的4 815名客户的订单交易数据进行聚类,结果表明,4 815名客户可以分为重要保持型客户、忠诚型客户、发展型客户、一般客户、低价值客户5类客户群体.改进后RFM模型可用于百度外卖客户价值分析.

改进RFM模型、百度外卖、客户价值分析、主成分分析法、K-Means聚类

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TP391.9(计算技术、计算机技术)

陕西省重点研发计划资助项目2018GY-150;西安市科技计划项目201805040YD18CG24-3

2019-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

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西安邮电大学学报

1007-3264

61-1493/TN

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2019,24(1)

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