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电子商务客户流失的DBN预测模型研究
文献摘要：
在电子商务迅速发展,企业快速抢占市场的背景下,客户成为企业竞争的核心因素.现有相关研究多致力于采用全数据输入模式解析客户流失现象,不同类型客户造成的差异性还有待进一步探讨.鉴于传统RFM模型不能精确解释电子商务客户流失原因,该研究将客户分为活跃与非活跃两个集群,提出一种优化的RFM理论模型与深度信念网络实证模型对电子商务客户流失进行预测.结果表明,不同类型客户流失因素的影响强度不同.对活跃用户而言,客户购买总金额是影响客户流失的主要因素;对非活跃用户而言,客户进入店铺的时间越长越可能留住客户.通过剖析非活跃用户不流失和活跃用户流失的原因,可帮助企业制定有效的客户管理策略,以最大程度地吸引潜在客户及保留现有客户,获取最多的市场利益.
文献关键词：
电子商务;客户流失预测;活跃客户细分;RFM模型;深度信念网络
中图分类号：
作者姓名：
周婉婷;赵志杰;刘阳;王加迎;韩小为
作者机构：
哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨 150028;哈尔滨商业大学 黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室,哈尔滨 150028
文献出处：
引用格式：
[1]周婉婷;赵志杰;刘阳;王加迎;韩小为-.电子商务客户流失的DBN预测模型研究)[J].计算机工程与应用,2022(11):84-92
A类：
活跃客户细分
B类：
电子商务客户,DBN,抢占市场,企业竞争,全数,模式解析,RFM,精确解,流失原因,深度信念网络,实证模型,流失因素,影响强度,总金额,入店,店铺,越长越,能留,留住,住客,用户流失,客户管理,引潜,客户流失预测
AB值：
0.345611
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