基于数据挖掘的用户忠诚度分析.pdf

在当今互联网时代，用户忠诚度作为衡量企业市场竞争力的一个重要指标，已经成为众多企业竞相研究和提升的对象。特别是对于视频网络服务提供商而言，用户忠诚度的高低直接关系到企业的生存和发展。本文《基于数据挖掘的用户忠诚度分析》正是在这样的背景下，通过数据挖掘技术来分析用户的忠诚度，为视频网络运营商提供了有价值的研究方法和结论。 用户聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的手段，尤其在研究和分析用户行为时尤为关键。传统上，用户行为分析往往使用RFM模型，该模型基于用户的“最近一次购买时间”（Recency）、“购买频率”（Frequency）和“购买金额”（Monetary）三个维度进行分析，旨在区分用户的价值等级，进而指导营销策略。然而，视频网络服务的特殊性要求对RFM模型进行扩展和适配。因此，本文提出了基于视频应用特点的Video-RFM聚类法，它是对传统RFM模型的延伸和拓展。 Video-RFM聚类法依据用户的观看行为对用户进行聚类分析。本文作者刘芳和郭宇春以中国最大的网络电视运营商PPTV为例，利用Video-RFM聚类法对中国网络电视的客户端用户进行了聚类分析。这种方法能够识别出不同用户群的观看行为模式，通过分析这些行为模式，企业可以更有效地了解其用户，并据此制定相应的营销策略。 更进一步，本文作者提出了将Video-RFM聚类法中使用的用户行为指标映射到用户忠诚度指数的方法。通过层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）对不同用户群的用户忠诚度进行定量研究和评价。层次分析法是一种结构化的决策支持工具，通过建立层次结构模型，对决策问题的有关元素进行相对重要性的量化评估。在本文中，AHP被用于评估用户的观看行为对忠诚度的影响，以期找到最有效的用户忠诚度评价算法。 通过实际数据分析，发现Video-RFM方法能够有效地区分出行为差异较大的用户群，同时也能精准地识别用户忠诚度的高低。这表明，Video-RFM聚类法不仅能够为视频网络服务提供商提供用户行为分析的参考价值，还能为企业优化产品质量和提高用户满意度提供指导。换句话说，通过Video-RFM聚类法，企业可以更加精准地发现那些潜在的忠诚用户，从而在激烈的市场竞争中获得优势。 关键词“视频网络”、“RFM模型”、“用户聚类分析”、“层次分析法”和“用户忠诚度”突出了本文研究的核心内容。视频网络作为互联网上快速发展的领域，RFM模型的适用性和扩展性，用户行为的聚类分析，以及层次分析法在评价用户忠诚度中的应用，共同构成了一套全面的用户行为分析和用户忠诚度评估体系。这对于在线视频运营商来说，不仅在理论研究上具有创新性，在实际应用中也具有重要的指导意义。