Ứng dụng mô hình học máy trong phân tích giá trị vòng đời khách hàng thông qua hành vi mua sắm tại công ty bán lẻ trang sức
Ngày nay, tầm quan trọng của giá trị khách hàng trong môi trường kinh doanh ngày càng tăng, nhiều công ty đang tập trung vào khái niệm về lòng trung thành của khách hàng và lợi nhuận để tăng thị phần. Xây dựng thành công hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management - CRM), c...
Lưu vào:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Đồng tác giả: | |
| Định dạng: | Master's Theses |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Thông tin xuất bản: |
Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh
2023
|
| Chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://opac.ueh.edu.vn/record=b1035741~S1 https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/69484 |
| Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
| Tóm tắt: | Ngày nay, tầm quan trọng của giá trị khách hàng trong môi trường kinh doanh ngày càng tăng, nhiều công ty đang tập trung vào khái niệm về lòng trung thành của khách hàng và lợi nhuận để tăng thị phần. Xây dựng thành công hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management - CRM), các công ty bắt đầu từ việc xác định giá trị thực sự và lòng trung thành của khách hàng vì giá trị của khách hàng có thể cung cấp thông tin cơ bản để triển khai tiếp thị được cá nhân hóa và nhắm mục tiêu hơn thông qua hành vi mua sắm của khách hàng. Trong bài nghiên cứu này, giá trị lâu dài của khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV) được sử dụng để phân khúc khách hàng của một Công ty chăm bán lẻ trang sức ACB. Hai cách tiếp cận được sử dụng: trong cách tiếp cận đầu tiên, phương pháp phân tích tiếp thị RFM (lần mua gần nhất, tần suất mua hàng và giá trị mỗi lần mua hàng) được sử dụng để phân khúc khách hàng và trong cách tiếp cận thứ hai, phương pháp phân tích CLV kết hợp với phân cụm K-means, một thuật toán học máy không giám sát. Kết quả của CLV được tính toán cho các phân khúc khác nhau có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược tiếp thị và bán hàng của công ty chính xác hơn. |
|---|