《基於GMDH動態聚類集成的套用商店客戶價值細分研究》是依託四川大學，由騰格爾擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於GMDH動態聚類集成的套用商店客戶價值細分研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：騰格爾
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
手機套用商店已成為移動網際網路未來的發展趨勢。無法辨別客戶群體的需求是套用商店當前發展面臨的瓶頸，客戶價值細分則是解決該問題的有效途徑。影回響用商店客戶價值細分的諸多因素中，應用程式免費和客戶樣本數據持續增加是最主要因素。考慮套用商店的獨特性，本項目對套用商店客戶價值細分的理論與方法進行深入研究。具體內容包括：提出了套用商店客戶價值細分研究架構。在該框架下，針對套用商店應用程式免費的特點，通過客戶價值比照實驗確定客戶價值細分指標；針對套用商店客戶樣本數據的持續性特點，以數據分組處理方法（Group Method of Data Handling，GMDH）自動建模機制為基礎，提出兩種動態基聚類器生成策略，並構建兩種基於GMDH的動態聚類集成模型用於客戶細分。研究成果對推動套用商店發展具有重要意義，為客戶價值細分和動態聚類集成奠定理論和技術基礎。
結題摘要
客戶價值細分是客戶關係管理中的一個關鍵環節，為了解決套用商店辨別客戶群體需求的問題，本項目以套用商店為研究對象，著重解決套用商店應用程式免費情況下的客戶價值細分指標構成和客戶樣本數據持續增加所產生的兩大問題，提出套用商店客戶價值細分研究架構。從以下三個方面重點展開研究：首先，項目組開展套用商店客戶價值細分基礎研究。通過設計客戶價值對照實驗，確定影回響用商店客戶價值細分的指標。圍繞套用商店意見領袖線上評論對消費者更新決策的影響這一主線，綜合考慮套用商店消費者更新決策的三大類影響因素（套用產品自身特徵、消費者特徵及意見領袖線上評論），結果發現，在諸多影響消費者更新決策的因素中，意見領袖評論因素對消費者更新決策起到重要影響。本研究在套用商店客戶價值細分過程中得出一些新的結果。其次，開展基於GMDH的聚類集成框架研究，構建基於GMDH的動態聚類集成客戶價值細分模型。項目組建立了一種基於數據分組處理算法的聚類集成框架用於解決面臨的問題。以此框架為核心，可以進行不同種類的聚類集成傳遞函式的套用。第三，管理實證研究。本項目擬將提出的動態聚類集成模型運用到套用商店企業客戶價值細分的實踐中，並與已有的一些方法進行比較，為套用商店的發展提供相應的決策支持。項目組所提出聚類集成算法框架能夠將現有的眾多基本聚類器進行集成，得到更高精度、更加穩定的結果。管理實證研究也表明所提出的方法不僅僅可以套用於套用商店領域中，同樣在其他領域中也有較好的表現，有效地擴展了該項目的套用和推廣範圍。
