在全球網(wǎng)際賣方競(jìng)爭(zhēng)中，“客戶”已升級(jí)為如今買方市場(chǎng)激烈競(jìng)爭(zhēng)下企業(yè)興衰成敗的關(guān)鍵。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，以客戶為中心的銷售策略已經(jīng)成為企業(yè)和商家的共識(shí)。CRM是一種旨在改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理方法。包括的主要內(nèi)容有客戶識(shí)別、客戶關(guān)系建立、客戶保持，客戶流失控制和客戶挽留。企業(yè)通過(guò)對(duì)整個(gè)客戶群體進(jìn)行分類，并以此來(lái)獲取不同客戶群體的需求，并針對(duì)不同類型的消費(fèi)群體制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。發(fā)掘新客戶群和增長(zhǎng)迅速的客戶群體，以制定相應(yīng)的產(chǎn)品和銷售服務(wù)計(jì)劃，開(kāi)拓新的市場(chǎng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)獲得主動(dòng)地位，并提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

1 蟻群算法原理

    蟻群算法最早是由意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo，及其導(dǎo)師Colorni于1991年提出的。其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。蟻群算法是繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、免疫算法之后的又一種新興的啟發(fā)式搜索算法。模擬螞蟻群體智能的人工蟻群算法具有分布計(jì)算、信息正反饋和啟發(fā)式搜索的特點(diǎn)。最初的蟻群算法用來(lái)解決的是組合優(yōu)化問(wèn)題。在這十多年時(shí)間里，基本蟻群算法得到了不斷發(fā)展和完善，現(xiàn)在其應(yīng)用領(lǐng)域已擴(kuò)展到多目標(biāo)優(yōu)化、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、模式識(shí)別等各個(gè)方面。

2 聚類分析

    聚類是將一組對(duì)象分成若干個(gè)群體，每個(gè)群體構(gòu)成一個(gè)簇，使得簇內(nèi)對(duì)象盡可能具有最大相似性。簇間的對(duì)象盡可能有最大相異性。聚類分析是將數(shù)據(jù)分類到不同簇的過(guò)程，目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類。聚類分析被應(yīng)用于很多領(lǐng)域，在商業(yè)上，聚類分析為客戶關(guān)系管理提供了重要的分析手段，從客戶的購(gòu)買信息里找出不同的客戶群特征，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，從而有助于市場(chǎng)分析人員制定針對(duì)性的營(yíng)銷方案。

3 蟻群聚類算法在CRM中的應(yīng)用

    隨著蟻群算法研究的興起，人們發(fā)現(xiàn)采用蟻群算法模型進(jìn)行聚類，更加接近實(shí)際的聚類問(wèn)題。將蟻群算法用于聚類分析，其靈感源于螞蟻堆積他們的尸體和分類他們的幼體�；�于蟻群算法的聚類方法，從原理上可分為兩種：一種是基于蟻堆形成原理來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類；另一種是運(yùn)用螞蟻覓食原理，利用信息來(lái)實(shí)現(xiàn)聚類分析。Deneubourg等基于蟻群聚類現(xiàn)象建立了一種基本模型，Lumer E和Faieta B將該模型推廣到數(shù)據(jù)分析范疇，其主要思想是將待聚類的數(shù)據(jù)隨機(jī)地散布在一個(gè)二維平面內(nèi)。然后在該平面上產(chǎn)生一些虛擬螞蟻，對(duì)其進(jìn)行聚類分析。具體過(guò)程，首先將數(shù)據(jù)對(duì)象隨機(jī)地投影到一個(gè)平面上，然后每只螞蟻根據(jù)該對(duì)象在局部區(qū)域的相似性而得到的概率．決定是否“拾起”、“移動(dòng)”或“放下”該數(shù)據(jù)對(duì)象。經(jīng)過(guò)有限次迭代，平面上的數(shù)據(jù)對(duì)象按其相似性而聚集，最后得到聚類結(jié)果和聚類數(shù)目。

    算法描述過(guò)程如下：

    (1)初始狀態(tài)下螞蟻個(gè)數(shù)為n_ant；最大迭代次數(shù)為M；局部區(qū)域邊長(zhǎng)為s，參數(shù)為α，c等。

    (2)將數(shù)據(jù)對(duì)象投影到一個(gè)二維平面，即給每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象隨機(jī)地分配一對(duì)坐標(biāo)值(x，y)。

    (3)每只螞蟻初始化隨機(jī)地選擇一個(gè)對(duì)象。

    (4)參數(shù)v取三種類型值之一，常數(shù)、隨機(jī)數(shù)或遞減隨機(jī)數(shù)。當(dāng)v為常數(shù)時(shí)，所有螞蟻在任何時(shí)刻以同樣速度運(yùn)動(dòng)；當(dāng)v為隨機(jī)數(shù)時(shí)，螞蟻的速度為一個(gè)范圍從1～v_max的隨機(jī)數(shù)；當(dāng)v為遞減隨機(jī)數(shù)時(shí)，螞蟻剛開(kāi)始運(yùn)動(dòng)時(shí)的速度較快，以便迅速聚類，然后其值以隨機(jī)的方式逐漸減小，以使聚類結(jié)果更為精細(xì)。

    (5)For i＝1,2,...,M；For j＝1,2,...,n_ant

    ①根據(jù)式(1)計(jì)算對(duì)象的平均相似性；

    式中：SI(o_j)表示對(duì)象的平均相似性；α為相似性參數(shù)；v為螞蟻運(yùn)動(dòng)速度；v_max為最大速度；Neigh_gxs(r)表示地點(diǎn)，r周圍以s為邊長(zhǎng)的正方形局部區(qū)域；d(o_i，o_j)為對(duì)象o_i，和o_j在屬性空間中的距離。

    ②如果螞蟻未負(fù)載，根據(jù)式(2)計(jì)算“拾起”概率：

    P_p＝1－Sigmoid[SI(o_j)] (2)

    若P_p大于某隨機(jī)概率，而同時(shí)該對(duì)象未被其他螞蟻“拾起”，則螞蟻“拾起”該對(duì)象，隨機(jī)移往別處，并標(biāo)記自己有負(fù)載；否則，螞蟻拒絕“拾起”該對(duì)象，而隨機(jī)選擇其他對(duì)象；

    ③若螞蟻為有負(fù)載狀態(tài)，由式(3)計(jì)算“放下”概率：

    P_d=1－Sigmoid[SI(o_i)] (3)

    若P_d大于某一隨機(jī)概率，則螞蟻“放下”該對(duì)象，并標(biāo)記自己無(wú)負(fù)載，再重新選擇一個(gè)新對(duì)象。

    (6)For i=1,2,...,n

    ①如果某個(gè)對(duì)象是孤立的或其鄰域?qū)ο髠�(gè)數(shù)小于某一常數(shù)，則標(biāo)記該對(duì)象為孤立點(diǎn)；

    ②否則給該對(duì)象分配一個(gè)聚類序列號(hào)，并遞歸地將其鄰域?qū)ο髽?biāo)記為同樣的序列號(hào)。

    可通過(guò)以上描述算法對(duì)企業(yè)客戶信息進(jìn)行聚類分析。首先從客戶消費(fèi)基本信息表中取出主要屬性值，如年齡、性別、消費(fèi)金額等，其次將上述算法中的參數(shù)灌值。然后聚類分析，可發(fā)現(xiàn)比較突出的客戶群，從而市場(chǎng)分析人員可以進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷策略和制定操作方式，提供有針對(duì)性的服務(wù)，提高公司的綜合服務(wù)水平，并可以降低業(yè)務(wù)服務(wù)成本，取得更高的收益。

4 結(jié)語(yǔ)

    企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)，正在經(jīng)歷著從以產(chǎn)品為中心向以客戶為中心的轉(zhuǎn)移�？蛻絷P(guān)系管理作為一種全新的管理、經(jīng)營(yíng)理念，越來(lái)越引起商家的重視�，F(xiàn)代企業(yè)50％以上的銷售額來(lái)自一小部分的重要客戶，而其余的大部分客戶對(duì)企業(yè)是微利的。因此，企業(yè)要想獲得最大程度的收益，就必須對(duì)自己擁有的客戶進(jìn)行有效的差異分析，并根據(jù)這種差異來(lái)區(qū)分不同價(jià)值的客戶。通過(guò)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘正逐漸成為CRM中最核心的部分。用蟻群聚類算法解決CRM的客戶聚類分析問(wèn)題是可行的。這在支持企業(yè)決策方面有著極為重要的理論參考價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義，可以幫助高層管理者更好地管理企業(yè)，使企業(yè)得到更好的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)客戶資源價(jià)值和企業(yè)投入回報(bào)的同步最大化。

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本文標(biāo)題：蟻群聚類算法在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

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