论文摘要
随着国家大力推动清洁能源行业的发展,LNG（液化天然气）市场竞争愈发激烈,LNG客户关系管理显得愈发重要。如何细分客户,识别价值客户及其消费特征已经成为LNG企业维系客户、提高核心竞争力的重要手段。本文首先阐述了LNG客户细分的背景和意义,由此引申出数据挖掘方法中的聚类分析技术,并将其引入到LNG企业的客户细分中。基于K-means算法,结合LNG行业的特点,在传统RFM客户分类模型的基础上,设计了一种改进型的RFMST模型。基于该模型对某大型能源企业存量客户进行了分类研究,并验证了模型的可行性和有效性。通过本文的研究来识别LNG企业的客户信息,对客户进行分类管理,为LNG企业了解客户、挖掘潜在价值客户、实现差异化营销提供有力的帮助。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王建,尹利飞,许家栋
关键词: 行业,聚类分析,算法,模型
来源: 化工管理 2019年06期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业,工业经济,企业经济
单位: 中海石油气电集团有限责任公司
分类号: F274;F426.22
页码: 13-14
总页数: 2
文件大小: 2739K
下载量: 246
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