作者:于跃,李雷鸣
摘要:大数据技术推动了成品油零售行业客户管理模式的变革,但在加油站管理实践中仍存在"大而不精"的弊端。要实现对客户的精准管理,客户识别和定位是关键。本文构建了加油站持卡客户的基础分类树,通过改进RFAT模型对不同偏好客户进行K-means聚类,从当前价值和增值潜力两个维度勾画客户价值定位方格,并结合加油站个人卡客户数据进行测算。结果证明:加油站客户基础分类树模型对加油站的客户价值定位发挥积极作用,有利于更精确地实施对应的价格策略和其他营销管理手段。
发文机构:中国石油大学经济管理学院
关键词:RFAT模型改进成品油零售业客户价值分类精准营销策略定价模式RFAT Model ImprovementRefined Oil Retail IndustryCustomer Value ClassificationPrecision Marketing StrategyPricing Model
分类号: F713.50[经济管理—市场营销][经济管理—产业经济]