När dot-com-bubblan sprack 2002 har ett oräkneligt antal små köpcentra på nätet dykt upp varje dag på grund av många goda egenskaper hos online-marknaden, inklusive avsevärt minskade sökkostnader och menykostnader för produkter eller tjänster och lätt att få tillgång till produkter eller tjänster i världen. Men alla köpcentra på nätet har inte hela tiden blomstrat. Många av dem försvann till och med på grund av bristen på kundrelationshantering (CRM) strategier som passar dem. Målet med detta dokument är att föreslå CRM-strategier för små online köpcentrum baserat på föreningsregler och sekventiella mönster som erhållits genom att analysera transaktionsdata i butiken. Vi definierade först VIP-kunderna i fråga om aktualitet, frekvens och valutavärde (RFM). Sedan utvecklade vi en modell som klassificerar kunder till VIP eller icke-VIP, med hjälp av olika data mining tekniker såsom beslut träd, artificiella neurala nätverk, logistisk regression och baging med var och en av dessa som en bas clasfier. Sist identifierade vi föreningsregler och sekventiella mönster från transaktioner av VIPs, och sedan dessa regler och mönster användes för att föreslå CRM strategier för online shoppingcenter.
Shim m.fl. REF utveckla CRM-strategi med hjälp av föreningsregler och sekventiella mönster för en liten storlek online köpcentrum.
CRM Strategies for A Small-Sized Online Shopping Mall Based on Association Rules and Sequential Patterns.
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}