基于数据挖掘的网购客户关系研究

基于数据挖掘的网购客户关系研究
摘要
中国互联网络信息中心(CNNIC)的报告显示，2010年我国新增网民7330万人，网民总数达到4.57亿。互联网普及率攀升至34.3%，同比增加5.4个百分点。引人注目的是，娱乐类应用在我国网民网络应用中呈下滑趋势，而电子商务类应用则成为发展最快的“主力军”。网络购物用户年增长率48.6%达到1.61亿，网购成为用户增长最快的网络应用。
在这种时代背景下，网购已经成为发展的大趋势，面对网购这个日益庞大的购物渠道，无论是中小企业，还是国内外大型企业，都不敢等闲视之。事实上，很多企业已经积极行动起来，试图在网购市场上分得更多的美羹。然而面对那些拥有与传统客户不一样特点的、隐藏在网路世界中的、更难触摸的网购客户，如何掌握网购客户的购物习惯和购物行为从而制定出适合网购客户的客户关系管理策略成为企业进攻网路市场的头等大事。
本文主要从客户细分来研究网购客户的分类情况并应用相关分析及统计学的方法研究每一类客户的行为特点，从而为研究网购客户和有志于开拓网络市场的企业提供参考；分析客户流失，应用交叉表的分析技术了解在调查的网购用户当中客户的流失情况并分别从有网购经验的受访者和没有网购经验的受访者研究客户的参与网购的情况和因素，从而提出改善的意见；网络推广研究，主要是应用bass扩散模型研究网购这种新型的购物渠道是否能得到大众的接受，未来是否能够能有较大的发展。

关键字：网购，客户关系管理，客户细分，客户行为

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