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决策树在基于消费者外表的服装营销中的应用
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【计算机职称论文范文】作者：张革伕,欧阳浩男,徐琪摘 要:服装销售人员常常根据消费者的外表特征来进行快速营销活动,以提高购买率。从数据挖掘技术的角度来探讨基于消费者外表印象的快速营销技术,以帮助营销人员快速寻找外表印象营销规则。介绍了决策树算法原理;其次,讨论了消费者外表印象评价指标体系,并根据该体系由销售人员在服装店铺里进行了消费者的外表及其行为数据采集;应用了计算实例来说明服装消费者的外表营销决策树分类模型;利用工具Clementine中的决策树方法来进行营销规则的挖掘。研究表明了该应用是切实可行的。
关键词:快速营销;服装供应链;决策树算法;数据挖掘;外表印象
0 引言
计算智能与数据库应用技术的快速发展,为企业的营销活动提供了新的手段,也带来了一些新的市场营销突破口。
近些年出现的客户关系管理( Customer RelationshipManagement,CRM)被企业整合进企业资源规划(EnterpriseResourse Planning,ERP)以及企业管理决策系统中,以求在这个个性化时代更好地服务客户,并留住客户[1-3]。数据库营销是一种靠收集客户特征信息以及消费习惯的技术,并希望通过应用计算智能模型来进行知识挖掘,以支持管理决策。
数据挖掘技术是数据库营销的技术基础,其原理大部分都离不开数理统计方法,例如:决策树、粗糙集、神经网络、CHAID等[4-6],但也包括一些高性能的计算智能或者是混合体。数据挖掘技术近些年的应用集中在客户消费行为的信息处理[7-8],例如根据Web的访问规律来判断其喜好特征,根据消费者的个人基本资料如收入、学历、家庭结构等来分析其购买力、信用等级等,或者是收集客户Cookies信息来推荐商品,或者通过收集和处理其关联的消费信息来规划营销方式。
从实际营销的角度来看,企业的销售人员最常遇到的问题是如何将所面临的对象进行分类。特别是服装销售人员,如何快速地确定面前的消费者类型,从而判断其与目标服装之间的吻合度,在有限的时间内采取有效的推荐,以促成交易,提高服装的购
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