基于用戶行為分析的應(yīng)用軟件商店CRM研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著管理科學(xué)和信息技術(shù)的發(fā)展，客戶已經(jīng)成為企業(yè)的一項(xiàng)重要資源，同時(shí)客戶關(guān)系管理被引入到不同的應(yīng)用領(lǐng)域?？蛻艏?xì)分是客戶關(guān)系管理中的一項(xiàng)基本應(yīng)用。目前對客戶的細(xì)分操作大多是對客戶進(jìn)行宏觀的分類，其分類的結(jié)果是不同類別的客戶在總客戶中所占的比重，不能滿足客戶關(guān)系管理中的對客戶提供個性化服務(wù)的要求。
　　為擴(kuò)展傳統(tǒng)的分類方式，本文以應(yīng)用軟件商店CRM（Customer Relationship Management)系統(tǒng)為背景，重點(diǎn)研究了

2、客戶關(guān)系管理中的客戶細(xì)分。本文的主要研究工作包括如下三個部分：（1）對反映用戶行為特征的數(shù)據(jù)信息的收集。在本文中，用戶的行為信息主要包括用戶的瀏覽信息、訂單信息、提問信息及其用戶的基本信息。除了用戶的瀏覽信息外，其他的信息都被保存在數(shù)據(jù)庫中。通過利用cookie技術(shù)和Hibernate的OsCache框架完成用戶瀏覽行為信息的追蹤和緩存操作。借助緩存技術(shù)的使用，避免在保存用戶的瀏覽信息時(shí)對數(shù)據(jù)庫的頻繁讀寫，保證系統(tǒng)的運(yùn)行效率。（2）實(shí)現(xiàn)

3、用戶分類模型的建立及其對客戶的細(xì)分、標(biāo)識操作。在實(shí)現(xiàn)客戶細(xì)分的過程中，需要建立客戶細(xì)分模型，在該階段利用數(shù)據(jù)挖掘中的k-means聚類算法和決策樹C4.5來完成細(xì)分模型的建立。利用建立的客戶細(xì)分模型，對客戶進(jìn)行分類操作，實(shí)現(xiàn)根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)將每個用戶分類到具體類別中的要求。（3）保證客戶分類結(jié)果的時(shí)效性。將定時(shí)機(jī)制引入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對客戶分類情況的動態(tài)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)分類結(jié)果時(shí)效性的保持。另外，通過結(jié)合應(yīng)用軟件商店系統(tǒng)的運(yùn)行情況，設(shè)置運(yùn)