分析数据论文发表挖掘在计量行业客户分析中的应用2023/1/5

高州通

随着检验检测市场化进程的推进，检验检测机构之间竞争加剧，要提高计量检测市场的竞争力，合理、科学、有效的营销策略显得尤为重要。对不同的客户进行特征分析，比较细分客户的价值，从而指定相应的营销策略。市场营销的质目的就是为了满足客户的需求，充分考虑市场目标、客户需求。文章主要利用数据论文发表挖掘技术，讨论在传统客户分类RFM模型基础上引入更多维度，建立新的CPRFM客户价值分析模型，现客户的细分，从而提供定制服务，提升服务质量和水平。我认为期刊发表一定可以成为行业的领导者，翘首高端产品之列。

数据论文发表挖掘技术应用领域中有客户关系管理、客户欺诈分析、客户流失分析、客户消费模式分析、市场推广分析等。那么,在客户流失分析系统中,如何应用数据论文发表挖掘技术呢?主要方式是根据以前拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型,找出客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失的比较终状态的关系,并给出明确的数学公式。只要知道客户属性、服务属性和客户消费数据,我们就可以计算出客户流失的可能性。市场销售部门可以根据得到的数学模型随时监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性高于事先划定的一个限度,就可以通过多种促销手段提高客户的忠诚度,防止客户流失的发生,从而可以大大降低客户的流失率。基于严格数学计算的数据论文发表挖掘技术能够彻底改变以往电信企业在成功获得客户以后法监控客户的流失状况 一、计量行业客户细分的重要性 结合计量行业的发展趋势以及行业特点，计量行业的核心竞争力主要体现为个方面:检校业务能力、市场营销能力、业务管理能力，其中市场营销能力和业务管理能力都建立在对服务对象即客户的了解程度上，而检校业务能力也是围绕客户需求及市场建立的。综上所述客户是计量行业的核心资源，客户资源管理和基于客户细分的客户价值分析尤为重要。 二、计量行业客户细分的方法 在众多的企业中，不难发现企业80%的利润往往来源于20%的客户群体，因而可以通过客户细分的结果提供定制化、个性化的服务策略，从而提升检测机构的服务品牌。在众多的客户关系管理(RFM)的分析模型中，RFM模型是分析客户当前及未来预期潜在价值的重要工具和手段。在RFM的基础上构建客户价值分析模型，探讨如何对客户群体进行细分，以及细分后如何进行客户价值分析。将客户送检计量器具的周期特性(C)和回款率(P)引入到传统RFM模型，考虑建立CPRFM模型，即对计量客户的历史样本数据论文发表进行抽取，对抽取的样本数据进行预处理并可按模型将客户群体细分为重要保持客户、重要发展