版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、現(xiàn)今汽車行業(yè)的競爭日趨激烈,企業(yè)競爭目標(biāo)逐漸從產(chǎn)品轉(zhuǎn)向服務(wù)。優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)成為企業(yè)留住客戶、提高企業(yè)競爭力的有效手段之一。汽車售后服務(wù)包括一系列的服務(wù)過程,其中重要的一項為汽車維修保養(yǎng)服務(wù)。對于汽車企業(yè)而言,根據(jù)客戶的維修保養(yǎng)行為發(fā)掘其維修保養(yǎng)習(xí)慣,并根據(jù)客戶的保養(yǎng)習(xí)慣推薦更為準確、合理的增值服務(wù)項目,有利于提高客戶的滿意度,增強客戶的品牌忠誠度,更有利于增加企業(yè)的利潤,增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。因此此項研究具有重要的理論意義和實用價值。
2、r> 本文針對客戶維修保養(yǎng)習(xí)慣挖掘和保養(yǎng)服務(wù)推薦等內(nèi)容進行研究。綜合應(yīng)用不確定性人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、服務(wù)推薦等IT技術(shù)和管理理論與方法,從汽車維修服務(wù)行業(yè)著手,根據(jù)客戶的汽車維修保養(yǎng)行為為客戶進行分類,研究每類客戶群的汽車維修保養(yǎng)習(xí)慣,提供準確合適的服務(wù)推薦,增強客戶滿意度,使汽車4S店在激烈的競爭中占據(jù)上風(fēng)。主要研究內(nèi)容包括:首先,本文查閱大量的國內(nèi)外相關(guān)文獻,對汽車售后服務(wù)、云模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則及服務(wù)推薦四個領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進行分析
3、研究。其次,本文構(gòu)造了用于客戶分類的正態(tài)云模型和基于客戶類別用于挖掘各類別客戶群汽車維修保養(yǎng)習(xí)慣的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,并總結(jié)了幾種適合汽車售后服務(wù)領(lǐng)域使用的服務(wù)推薦策略。其中,用于客戶分類的正態(tài)云模型構(gòu)造思想為:采用云的數(shù)字特征--期望、熵和超熵,產(chǎn)生云滴,構(gòu)造云模型,并按歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)規(guī)定標(biāo)準產(chǎn)生標(biāo)準云和客戶云,將客戶云與標(biāo)準云進行比對,進行類別判定,并將客戶歸類。基于客戶類別挖掘客戶群汽車維修保養(yǎng)習(xí)慣的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的構(gòu)造思想為:在已分類客
4、戶的基礎(chǔ)上,采用傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則方法對該類客戶群汽車的維護項目進行分析,先采用等寬劃分方法對數(shù)據(jù)進行離散化處理,再根據(jù)不同的客戶類別設(shè)定不同的最小支持度,并設(shè)定統(tǒng)一的最小置信度,之后按照apriori算法找出各個維護項目間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,最終得到客戶維修保養(yǎng)習(xí)慣。最后,本文以某汽車4S店為實例,將客戶分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型及推薦策略應(yīng)用此4S店售后服務(wù)部門,對4S店售后服務(wù)人員進行服務(wù)推薦指導(dǎo)。本文對客戶汽車維修行為的分析研究,可以為服務(wù)商形成
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于云模型的關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究.pdf
- 基于正態(tài)云模型的圖像分割應(yīng)用研究.pdf
- 基于正態(tài)云模型推理映射的智能控制研究.pdf
- 基于梯形云模型的數(shù)量型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法.pdf
- 基于云模型的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的城市電力負荷預(yù)測模型推薦.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的電信企業(yè)客戶服務(wù)信息挖掘研究.pdf
- 基于Web日志挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的個性化推薦系統(tǒng)模型研究.pdf
- 基于Web使用挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則的頁面推薦模型的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于服務(wù)關(guān)聯(lián)的服務(wù)推薦和發(fā)現(xiàn)方法研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)模型的云制造服務(wù)聚合優(yōu)化方法研究.pdf
- 基于用戶態(tài)感知的個性化服務(wù)推薦模型研究.pdf
- 基于正態(tài)云模型重疊度的相似性度量研究及其應(yīng)用.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦系統(tǒng)研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的個性化推薦.pdf
- 基于客戶行為差異的汽車售后服務(wù)推薦研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的房地產(chǎn)業(yè)客戶意向模型的研究.pdf
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的隨機森林模型.pdf
- 基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則和瀏覽行為的個性化推薦.pdf
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則維護算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論