计算机集成制造系统 ›› 2019, Vol. 25 ›› Issue (12): 3267-3278.DOI: 10.13196/j.cims.2019.12.028
任春华1,2,孙林夫1+,吴奇石1,3
摘要: 为实现工业互联网时代的汽车客户精准营销,需要对客户资源进行聚类和有效管理。针对汽车忠诚客户数量少、潜在价值高以及数据分布不均等特点,提出一种改进的客户细分LRFAT模型(基于RFM模型)。为提高客户聚类的准确性和稳定性,受密度峰值聚类启发,提出一种层次K近邻密度峰值初始聚类中心选取方法,将选取的初始聚类中心作为K-means的初始聚类中心,在此基础上采用改进的K-means对汽车忠诚客户进行细分。通过某整车制造厂的汽车销售应用实例,验证了模型和算法的有效性,同时针对不同的客户群进行了详细的分析,并给出了相应的营销建议。
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