کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
552236 873190 2012 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Direct marketing decision support through predictive customer response modeling
ترجمه فارسی عنوان
پشتیبانی تصمیم گیری بازاریابی مستقیم از طریق مدل سازی پیش بینی پاسخ مشتری
کلمات کلیدی
- مدل پیش بینی پاسخ مشتریان - بازاریابی مبتنی بر دانش - شبکه های عصبی - مدل درخت تصمیم گیری - رگرسیون لجستیک
فهرست مطالب مقاله

خلاصه
 معرفی
مدل های پاسخ مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی
مدل های پاسخ مشتری و بازاریابی DSS
تکنیک های داده کاوی برای مدل های پاسخ مشتری
ابزار داده کاوی کلاسیک
روش شناسی
شرح شکل و مجموعه داده ها
2RFMبا سلول های متعادل
RFM با توابع ارزش یانگ
مدل های پیش بینی شده
شبکه های عصبی
درخت تصمیم گیری
رگرسیون منطقی (LR)
تجزیه و تحلیل و نتایج
اقدامات ارزیابی عملکرد
ترجمه چکیده
مدل ها و تکنیک های پشتیبانی تصمیم گیری در تصمیمات بازاریابی برای موفقیت های جزئی حیاتی هستند. در میان حوزه های بازاریابی مختلف، تقسیم بندی یا پروفایل مشتریان به عنوان یک منطقه ی مهم در عملیات صنعت و تحقیقات به رسمیت شناخته شده است. تکنیک های داده کاوی های مختلف می توانند برای تقسیم بندی مشتریان کارآمد و بازاریابی هدفمند مفید باشند. یکی از این تکنیک ها، روش RFM است. روش تأخیر، فرکانس و مالی یک معنای ساده برای دسته بندی مشتریان جزئی ارائه می کند. ما دو قسمت داده را شناسایی می کنیم که درگیر فروش های کاتالوگی و مشارکت های اهدایی می باشد
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Decision support techniques and models for marketing decisions are critical to retail success. Among different marketing domains, customer segmentation or profiling is recognized as an important area in research and industry practice. Various data mining techniques can be useful for efficient customer segmentation and targeted marketing. One such technique is the RFM method. Recency, frequency, and monetary methods provide a simple means to categorize retail customers. We identify two sets of data involving catalog sales and donor contributions. Variants of RFM-based predictive models are constructed and compared to classical data mining techniques of logistic regression, decision trees, and neural networks. The spectrum of tradeoffs is analyzed. RFM methods are simpler, but less accurate. The effect of balancing cells, of the value function, and classical data mining algorithms (decision tree, logistic regression, neural networks) are also applied to the data. Both balancing expected cell densities and compressing RFM variables into a value function were found to provide models similar in accuracy to the basic RFM model, with slight improvement obtained by increasing the cutoff rate for classification. Classical data mining algorithms were found to yield better prediction, as expected, in terms of both prediction accuracy and cumulative gains. Relative tradeoffs among these data mining algorithms in the context of customer segmentation are presented. Finally we discuss practical implications based on the empirical results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Decision Support Systems - Volume 54, Issue 1, December 2012, Pages 443–451
نویسندگان
, ,