Ứng dụng thuật toán K-Means trong phân cụm khách hàng mục tiêu

  • Cơ quan:
    Khoa Kinh tế và Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam
  • Từ khóa: K-Means clustering, Khách hàng mục tiêu,Phân cụm khách hàng,Thuật toán phân cụm.
  • Nhận bài: 18-08-2020
  • Chấp nhận: 24-09-2020
  • Đăng online: 31-10-2020
Trang: 145 - 150
Lượt xem: 700

Tóm tắt:

Phân cụm khách hàng (customer segmentation) là quá trình phân chia khách hàng dựa trên các đặc điểm chung như hành vi, thói quen mua sắm và sử dụng dịch vụ của họ,… để các công ty, doanh nghiệp có thể tiếp thị cho từng nhóm khách hàng một cách hiệu quả và phù hợp hơn. Bài báo nghiên cứu phân khúc cụm khách hàng thông qua phương pháp phân cụm K-Means (K-Means clustering methods) của một cơ sở kinh doanh. Nghiên cứu được thực hiện trên 272 khách hàng với các đặc điểm về độ tuổi, thu nhập và điểm chi tiêu. Kết quả nghiên cứu đã chia thành 2 cụm khách hàng mục tiêu, hứa hẹn sẽ giúp việc chăm sóc, tiếp thị khách hàng hiệu quả hơn; giúp đơn vị kinh doanh có những chiến lược marketing phù hợp giảm chi phí và tăng hiệu quả.

Trích dẫn
Phạm Kiên Trung, Nguyễn Đức Thắng, Lê Văn Chiến và Nguyễn Văn Thưởng, 2020. Ứng dụng thuật toán K-Means trong phân cụm khách hàng mục tiêu, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61, kỳ 5, tr. 145-150.
Tài liệu tham khảo

[1]. Chapman, C., & Feit, E. M, (2019). R for marketing research and analytics. New York, NY: Springer.

[2]. Chen, D., Sain, S. L., & Guo, K, (2012). Data mining for the online retail industry: A case study of RFM model-based customer segmentation using data mining. Journal of Database Marketing & Customer Strategy Management, 19(3), 197-208.

[3]. Khajvand, M., & Tarokh, M. J, (2011). Estimating customer future value of different customer segments based on adapted RFM model in retail banking context. Procedia Computer Science, 3, 1327-1332.

[4]. Shmueli, G., Bruce, P. C., Yahav, I., Patel, N. R., & Lichtendahl Jr, K. C, (2017). Data mining for business analytics: concepts, techniques, and applications in R. John Wiley & Sons.

[5]. Zakrzewska, D., & Murlewski, J, (2005). Clustering algorithms for bank customer segmentation. In 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA’05) pp. 197-202. IEEE.