【摘 要】
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传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显著的异质性.因此,本文针对这两
【机 构】
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中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190北京信息科技大学经济管理学院 北京 100192;
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传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显著的异质性.因此,本文针对这两种异质性,以自组织映射神经网络划分的RFM类别为基础,构建并估计RFM的区制转移动态因子模型.此外,利用独立信息数据波动赋权法确定不同类别不同时期指标的权重,并使用库尔勒香梨网络销售数据进行了经典客户终生价值与包含异质性客户终身价值的对比.
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