Intelligent Customer Segmentation Based on Customer Lifetime Value
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,924
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICTM06_014
تاریخ نمایه سازی: 12 دی 1388
چکیده مقاله:
Competitive advantage has become a must in todays business environment . This fact is even tougher in the context of the online world where customers have a varity of choice and the cost of switching is at the minimum level . In this regard, maaging customer loyalty and retaining existing customers provides the company with a variety of advantages including higher customer lifetime value (CLV) , positive word -of-mouth (WOM), lower customer churn and lower costs, this paper aims at providing an intelligent model using agent technology which takes into account the RFM parameters and other decisive variables affecting CLV. the multi - agent model proposed measures present and potential (future) value of the customer base usnig Multilayer Feedflrward Neural Networks (MFNN) and finally segments them applying a decision tree model. Besides, the analytical bierarchy process (AHP) methodology is used to measure the relative importance of the variables. Finally the proposed model is applied in a case study of a retailer website.
کلیدواژه ها:
Customer Lifetime Value (CLV) ، Agent Technology ، Intelligent Tools ، Data mining ، e-commerce ، Customer Segmentation.
نویسندگان
Mohammad jafar Tarokh
IT group department of industrial engineering K.N.tossi university of technology Iran
bahman nikkhahan
IT group department of industrial engineering K.N.tossi university of technology Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :