基于K-means方法的客户群体识别和营销策略研究开题报告

1. 研究目的与意义

本文研究的目的是从了解物流企业现有的业务模式，从整体上提升企业竞争力和寻求竞争胜出的主要发展方向以及应用的方法及手段。

通过文献研究，明确学术界对客户分类的研究以及对应的营销策略。

通过客户细分更全面地了解客户，并尽量满足客户需求，为客户提供具有针对性的服务及产品，从而提升企业口碑，提高企业市场占有率，实现企业业务的增长。

2. 国内外研究现状分析

在研究方法上，国内外学者们目前主要研究均是非传统的统计分析方法，并且相应的细分技术方法种类繁多，但对客户细分的运用主要是利用数据挖掘技术，在其众多技术中,应用最广泛并且最重要的就是聚类算法。

此方法问世至今，已取得相当丰富的经验和成果，并研究出了很多的算法，大致分类为划分法、层次法、密度法、网格法以及其他聚类方法。

并且其算法的具体应用已经趋于成熟，并且应用广泛。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：本文对客户关系管理、客户细分、聚类分析等相关内容进行了理论介绍。

根据其他企业在客户细分上的做法，结合企业的自身情况，查找企业在客户群体分类中存在的问题，通过改进客户细分的方法，推动企业物流项目的快速发展。

大多数企业的客户群体识别方法仍处于传统的经验描述法和统计分析方法，它只能实现粗略的客户细分。

4. 研究创新点

基于K-means方法下客户细分及营销策略优化。