【摘 要】
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我国电子商务自上世纪末兴起,随着互联网时代的飞速发展,企业之间的竞争在逐渐加剧,以往的研究结果表明,留住老顾客的成本比开发新顾客要低得多。目前客户资源的争夺已经成为了企业竞争的焦点所在,同时机器学习技术已经逐渐运用到电子商务企业的客户关系管理中,企业利用机器学习技术及时发现有流失倾向的客户,可以以更低的成本对其进行挽留,以在激烈的竞争环境中胜出。本研究通过收集整理了客户流失的相关文献,明确了研究路
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我国电子商务自上世纪末兴起,随着互联网时代的飞速发展,企业之间的竞争在逐渐加剧,以往的研究结果表明,留住老顾客的成本比开发新顾客要低得多。目前客户资源的争夺已经成为了企业竞争的焦点所在,同时机器学习技术已经逐渐运用到电子商务企业的客户关系管理中,企业利用机器学习技术及时发现有流失倾向的客户,可以以更低的成本对其进行挽留,以在激烈的竞争环境中胜出。本研究通过收集整理了客户流失的相关文献,明确了研究路线。首先,通过阐述客户流失对于企业的必要性引出了研究目的。其次,分析了客户流失与客户关系管理之间的联系,并且介绍了后续所采用算法的基本原理。再次,进行实证分析,基于某电商平台用户的最近订单数据、购买产品的相关数据、评价和其他浏览行为数据,用Logistic回归和深度学习算法构建客户流失预测模型。并求出了模型的混淆矩阵,计算模型的准确性、查准率、查全率、F1值和输出ROC曲线以评估模型。通过多方位评估,模型准确度达到了75%。本次研究构建的两个模型的预测准确率都较高,经过比较评估之后,发现深度学习算法构建的模型在电子商务客户流失的应用上稍优于Logistic回归。最后,总结了本研究的主要结论,并提出了进一步研究的方向。
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