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基于聚类分析的物流客户群识别与营销方案设计任务书

 2021-12-22 10:12  

全文总字数:1973字

1. 1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

一、前言

利用聚类分析的计算结果探究当前物流行业现状,进行企业客户群体的整合与分类,有利于物流企业掌控客户群体构成及其消费特性,实现客户的精细化管理,提供优质的物流服务。对物流市场营销、客户精益化管理和提供差异化服务等方面具有重要意义。而差异化服务要求精准的客户群体划分,这也同时符合行业精准营销概念。可以说差异化服务是实现精准营销的必要手段,而精准营销也是差异化服务的最终目的。通过实行差异化服务,能够有效的实现资源的合理配置,使得资源利用最大化,营销工作的精细化,也使得物流企业的发展目标更加明确。

二、研究内容

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]范坤,何智文.基于数据挖掘在物流管理决策中的应用[J].湖北广播电视大学学报,2008(10):83-84.[2]周国华. 物流企业服务创新的影响因素研究[D].华中科技大学,2012.[3]李彦萍.我国国际物流需求地域分布和客户群分析[J].中国物流与采购,2012(05):60-61.[4]黄超然. 基于数据挖掘的精准营销系统的设计与实现[D].华南理工大学,2013.[5]余磊,全晓春.浅析差异化服务的管理[J].江苏科技信息,2013(21):31-32.[6]彭显刚,赖家文,陈奕.基于聚类分析的客户用电模式智能识别方法[J].电力系统保护与控制,2014,42(19):68-73.[7]梁红波.大数据技术引领物流业智慧营销[J].中国流通经济,2015,29(02):85-89.[8]王献美. 基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究[D].浙江理工大学,2015.[9]周洋央.聚类分析理论的简单应用[J].科学中国人,2016(03):107-108.[10]王国祝.聚类分析及算法研究[J].现代商贸工业,2017(22):105-107.[11]张荣华.差异化服务谋共赢[J].中国电力企业管理,2017(17):62-63.[12]盛新宇.国内关于国际物流研究综述[J].武汉商学院学报,2017,31(03):65-69. [13]Fatos Xhafa,Leonard Barolli. Semantics, intelligent processing and services for big data[J]. Future Generation Computer Systems,2014,37. [14]C. Dobre,F. Xhafa. Intelligent services for Big Data science[J]. Future Generation Computer Systems,2014,37.[15]Amine Ghoumrassi,Gabriela ?igu. The impact of the logistics management in customer satisfaction[J]. Proceedings of the International Conference on Business Excellence,2017,11(1).[16]Danuta Janczewska. Marketing and Logistics Management as an Innovative Direction of Management in the SMEs Sector[J]. Przedsiebiorczosc i Zarzadzanie,2015,16(2).[17]Amine Ghoumrassi,Gabriela igu. The impact of the logistics management in customer satisfaction[J]. Proceedings of the International Conference on Business Excellence,2017,11(1).

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