ОПТИМИЗИРАНЕ ЕФЕКТИВНОСТТА НА ПРОГРАМИТЕ ЗА ДИРЕКТЕН МАРКЕТИНГ ЧРЕЗ АНАЛИТИЧНО ИЗВЛИЧАНЕ НА ЗНАНИЯ ОТ ДАННИ

DSpace/Manakin хранилище

ОПТИМИЗИРАНЕ ЕФЕКТИВНОСТТА НА ПРОГРАМИТЕ ЗА ДИРЕКТЕН МАРКЕТИНГ ЧРЕЗ АНАЛИТИЧНО ИЗВЛИЧАНЕ НА ЗНАНИЯ ОТ ДАННИ

Показване на пълна информация на публикация

Заглавие: ОПТИМИЗИРАНЕ ЕФЕКТИВНОСТТА НА ПРОГРАМИТЕ ЗА ДИРЕКТЕН МАРКЕТИНГ ЧРЕЗ АНАЛИТИЧНО ИЗВЛИЧАНЕ НА ЗНАНИЯ ОТ ДАННИ
Автор: Кръстевич, Тодор; Смокова, Маруся; Krastevich, Todor; Smokova, Marusya
Резюме: В настоящото изследване, наред с конвенционалния RFM модел, са съставени и приложени няколко алтернативни модела за оптимизиране на ефективността на програми за директен маркетинг, базирани на техники за аналитично извличане на знания от данни. Въз основа на данни за годишните активности на електронен магазин, предлагащ няколко продуктови категории техника и електроника за бита, е доказано, че RFM анализът, въпреки широката си популярност като инструмент за генериране на “оптимални” списъци за избор на целеви клиенти, е далеч от изискването за оптималност. На практика всички експериментирани предиктивни техники за аналитично извличане на знания от клиентски бази данни го превъзхождат. In this article several data mining models, together with the conventional RFM model, are designed and applied for optimizing the effectiveness of direct marketing campaigns. Regardless of its popularity as a means for generating “optimal” target lists, RFM analysis is far from optimal solution. Applied on empirical data for one-year activities of an e-shop of electronic and home appliance technique, all data mining models surpass RFM model in predictive performance.
URI: http://hdl.handle.net/10610/1634
Дата: 2011


Файлове в тази публикация

Файлове Размер Формат Изглед
561_split_14_2011.swf 793.6Kb application/x-shockwave-flash Изглед/Отваряне

Тази публикация се показва в следните колекции

Показване на пълна информация на публикация

Търсене в DLib


Разширено търсене

Преглед

Моят акаунт

Стопанска академия "Димитър А. Ценов" - Свищов