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零售企业交叉销售商品组合的优化与研究

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零售企业交叉销售商品组合的优化与研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
1 引言第8-14页
  1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.1.1 研究背景第8-9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 研究内容及思路第10-11页
  1.3 数据挖掘在交叉销售中的研究现状第11-12页
    1.3.1 国外研究现状第11-12页
    1.3.2 国内研究现状第12页
  1.4 论文组织结构第12-14页
2 零售业交叉销售与数据挖掘第14-22页
  2.1 以客户为中心的零售营销第14-15页
  2.2 交叉销售与零售业第15-18页
    2.2.1 交叉销售的基本概念第15-16页
    2.2.2 交叉销售在零售业的应用前景第16页
    2.2.3 交叉销售在零售业的具体实施第16-18页
  2.3 交叉销售与数据挖掘第18-20页
    2.3.1 数据挖掘的定义第18-19页
    2.3.2 数据挖掘过程第19-20页
    2.3.3 交叉销售主要数据挖掘技术第20页
  2.4 本章小结第20-22页
3 零售企业交叉销售商品组合的优化研究第22-36页
  3.1 客户细分第22-23页
    3.1.1 客户细分的必要性第22页
    3.1.2 客户细分的主要方法第22-23页
  3.2 基于 RFM 的客户促销参与模型第23-28页
    3.2.1 RFM 模型第23-24页
    3.2.2 RFM 模型的改进第24-25页
    3.2.3 层次分析法第25-27页
    3.2.4 构建客户促销参与模型第27-28页
  3.3 关联规则数据挖掘模型第28-33页
    3.3.1 关联规则定义第28-29页
    3.3.2 关联规则挖掘算法的步骤第29-30页
    3.3.3 分层搜索经典算法——Apriori 算法第30-33页
  3.4 基于关联规则挖掘的交叉销售商品选择第33-34页
  3.5 零售企业交叉销售模型的构建第34-35页
  3.6 本章小结第35-36页
4 零售企业交叉销售商品组合优化实证分析第36-48页
  4.1 交叉销售整体解决方案第36-37页
    4.1.1 项目背景及建模目标第36页
    4.1.2 模型构建工具的选择第36页
    4.1.3 建模相关算法的选择第36-37页
  4.2 数据准备第37页
  4.3 基于 RFM 的客户促销参与模型构建第37-42页
    4.3.1 基于 AHP 方法对 RFM 模型的改进第37-39页
    4.3.2 RFM 模型变量的计算第39页
    4.3.3 建立高促销参与客户案例库第39-42页
  4.4 基于关联规则算法的交叉销售模型构建第42-46页
    4.4.1 泛化关联规则第42页
    4.4.2 建模数据转换第42-43页
    4.4.3 关联规则模型构建第43-44页
    4.4.4 关联结果分析第44-45页
    4.4.5 确定交叉销售最优组合第45-46页
  4.5 本章小结第46-48页
5 总结与展望第48-50页
  5.1 全文总结第48-49页
  5.2 今后研究展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-54页
在学期间发表的学术论文及研究成果第54-55页
详细摘要第55-70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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