資料介紹
針對(duì)CRM 客戶分類,提出模擬退火算法與K 均值算法相結(jié)合的聚類算法。利用模擬
退火算法全局尋優(yōu)能力改變k 均值算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集檢驗(yàn),證明算法有效。根據(jù)煙草商業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和卷煙營銷特點(diǎn)分析,設(shè)計(jì)客戶分類評(píng)價(jià)指標(biāo)模型。將算法應(yīng)用于煙草商業(yè)企業(yè)CRM 客戶分類,分類結(jié)果符合卷煙營銷特點(diǎn),從實(shí)用角度驗(yàn)證算法有效。根據(jù)客戶分類設(shè)計(jì)了差異化CRM 營銷策略
退火算法全局尋優(yōu)能力改變k 均值算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集檢驗(yàn),證明算法有效。根據(jù)煙草商業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和卷煙營銷特點(diǎn)分析,設(shè)計(jì)客戶分類評(píng)價(jià)指標(biāo)模型。將算法應(yīng)用于煙草商業(yè)企業(yè)CRM 客戶分類,分類結(jié)果符合卷煙營銷特點(diǎn),從實(shí)用角度驗(yàn)證算法有效。根據(jù)客戶分類設(shè)計(jì)了差異化CRM 營銷策略
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