基于数据挖掘的烟草零售客户聚类细分研究

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1、硕±学位论文论文题目：甚于数据挖掘的烟草零售客户聚类细分硏究作者姓名林宗指导教师周根贵学科专业工商管理培养类别全日制专业学位硕壬所在学院经贸管理学院提交日期２０１６年１１月浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明；所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研巧成果。除文中己经加化标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用

2、过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。＞作者签名／：日期；爲／年月ｊ日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阁和借阅。本人授权浙江工业大学可［＾将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于一１、保密□，在年

3、解密后适用本授权书。２、保密□，在三年解密后适用本授权书。＂３、不保密巧！。＂＂（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名；日期：兴知也月＾日导师签名：日期：＞处净／２＾月日＾基于数据挖掘的烟草零售客户聚类细分研究摘要客户是企业的生存基础，由于烟草制品是特殊消费品，中国烟草行业实行“寓征于征”的专卖制度。随着我们市场经济体制的完善和行业的市场化取向改革的推进，中国烟草行业将直面激烈的市场竞争，对烟草行业现行的垄断体制提出了严峻的挑战。本文主要是研究烟草商业企业在这种特殊的行业背景

4、下，如何通过数据挖掘开展客户关系管理和客户价值研究，从而提高企业竞争力。本文重点对泰顺烟草的客户价值进行了分析和探讨，并建立了全方位、多角度的客户价值指标体系，从客户当前价值和潜在价值两个方面来评价客户价值，运用层次分析法对这个指标体系中的指标因子赋以合理的权重。本文中收集整理了泰顺烟草1745个客户的有关数据,运用上述客户价值指标体系对这些客户的潜在价值和当前价值进行了分析和评价,并根据不同客户的潜在价值和当前价值的高低不同,运用聚类分析法对客户群体进行了细分,并对其中的典型客户运用案例分析的

5、方法,针对客户的不同类型,制定了相对应的管理策略，这对现行烟草行业数据营销具有重要的借鉴意义。关键词：层次分析法聚类分析客户价值客户细分理论IABSTRACTCustomersarethebaseofenterprises.Tobaccoisspecialconsumable.Monopolizationsystemofimposinghightaxtoprohibitisnowusedinthetobaccoindustry.Themarkettropismofthedevelopingeco

6、nomyandmarketizationreformofchinatobaccothatwouldmakeChinatobaccoindustrytobeconfrontedwithdramaticmarketcompetition,alsobringsforwardaseverchallengetotheactualmonopolizationsystemofChinatobaccoindustry.Underthespecialbackgroundofthetobaccobusiness,t

7、histhesismainlystudieshowtousedataminingmakethecompaniesinthebusiness,developtheirstudyofcustomervalueandcustomerrelationship,andpromotethemselvesinthecompetition.ThisthesisemphasesonthediscussionofTaishunTobacco’scustomervalue,andestablishesaomnidir

8、ectionalandmultidimensionalstandardofcustomervalueevaluationsystem,evaluatescustomervaluebycurrentvalueandpotentialvalue,anduseshierarchicalanalysismethodtobringreasonableweightofeachfactorintheguidelinesystem.Inthisthesis,relevantdataofonethousandse