【摘 要】
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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
【机 构】
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常州工学院计算机信息工程学院,阿里巴巴复杂科学研究中心
【基金项目】
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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(BY2019258),2019年度常州工学院重点课程建设项目(A3-3103-19-001)
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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。
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