基于RFA模型和聚类分析的百度外卖客户细分

摘要：

针对百度外卖行业具有的客户数量大、消费数据多、维度多等特点,提出一种基于客户消费行为视角的改进RFM模型.采用层次分析算法确定模型中各个变量的权重,并在此基础上采用K-Means聚类算法进行客户细分,计算确定客户对于商家的个人价值.数据分析结果表明,基于改进RFM模型的客户细分方法可以使商家对不同价值的客户采取针对性的策略.

关键词：百度外卖、改进RFM模型、K-Means聚类、客户细分

所属期刊栏目：45

分类号：F270(企业经济)

资助基金：陕西省教育厅专项科研计划项目17JK0703

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：436-438