• English
    • български
  • English 
    • English
    • български
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Студии
  • Алманах "Научни изследвания"
  • View Item
  •   Home
  • Студии
  • Алманах "Научни изследвания"
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

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

Thumbnail
View/Open
561_split_14_2011.swf (793.6Kb)
Date
2011
Author
Кръстевич, Тодор
Смокова, Маруся
Krastevich, Todor
Smokova, Marusya
Metadata
Show full item record
Abstract
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
Collections
  • Алманах "Научни изследвания"

Contact Us | Send Feedback
 

 

Browse

All of DSpaceSections & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Contact Us | Send Feedback