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以成本低廉、快捷、不受时空限制等优点而逐步全球流行的新型商业模式——电子商务,在最近几年中得到了迅速的发展,尤其以B2C为代表的在线零售业更是发展迅速。由于在线零售业进入的壁垒较低,加之电子商务技术的不断发展,使得在线零售业成为一个竞争激烈的领域。 将客户作为企业最重要的资源,以客户为中心的先进管理理念和管理技术客户关系管理(CRM)成为在线零售企业在激烈的竞争环境下,提高竞争力的有效方法和工具。 CRM的第一步是了解企业的客户,对于在线零售企业来说,企业与客户接触活动基本都在网上进行。通过网上接触,在线零售企业的Web站点能够收集到大量的客户数据,即包括常规的交易数据,也包括客户访问网站时的访问行为数据。相对于传统零售业模式的客户信息缺乏相比,在线零售企业拥有海量的客户数据,并且这些数据正以指数级增长。 聚类分析作为数据挖掘中的一项重要技术,具有高效的信息处理能力和分析能力,将其应用于在线零售商CRM中,对客户数据进行聚类分析,可以发现客户行为方式,掌握客户购买模式,进行客户分群等客户分析工作,是企业深入了解客户的重要渠道之一。 基于此,本文对在线零售企业CRM中的聚类分析问题进行了系统的研究。主要从以下几方面进行了分析研究: (1) 从电子商务的定义、特点、类型、业务模式、信息应用环境、体系结构等几方面系统分析了电子商务商业模式。 (2) 在CRM理念指导下,坚持“以客户为中心”的主旨思想,从客户的分类、客户资源的发展阶段、客户购买过程、客户相关数据等几方面对在线零售企业的客户进行了系统深入的分析。 (3) 在对在线零售企业客户分析的基础上,对在线零售企业CRM的实施阶段进行了划分,总结了每阶段的任务重点,并对在线零售企业CRM中的数据挖掘进行了总结分析。 (4) 本着实用、有效的原则,突破传统客户关系管理中数据挖掘研究重