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基于改进的RFMT模型对传统客户细分方法优化的研究
孟凡禹
大连交通大学
针对当今流量时代下,流量获取对企业的重要性而言,在传统的客户细分方法上,对RFM模型进行改进,提出新指标 T(referral traffic 推荐流量),形成RFMT模型。并利用层次分析法确定各指标的权重,利用 SPSS 软件对某 N 新能源汽车企业的客户行为数据进行K-means聚类分析,根据聚类结果将客户划分为不同的客户群体,并提出相应的营销策略以实现精准营销。
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【栏 目】
业界交流
【分 类】
经济
【关键词】
流量时代
RFMT模型
K-means
客户细分
【出 处】
《商业2.0·市场与监管》2020年12期
第376页 (共1页)
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商业2.0·市场与监管(2020年12期)
导出/参考文献
[
1
]孟凡禹. 基于改进的RFMT模型对传统客户细分方法优化的研究[J]. 商业2.0·市场与监管 . 2020(12): 376.
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