客户重复购买的组合预测方法

• 作者: 舒方 马少辉
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: SMC模型 HIPP模型 组合预测方法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信息系统
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.05.014

摘要

SMC模型是由Schmittlein等人提出，用于描述非契约客户关系情景下客户的重复购买行为。该模型假设客户重复购买行为服从泊松过程，客户一旦流失则不会被赢回。 HIPP模型是由马少辉等人提出，该模型假设客户不会永久流失，而是在活跃和不活跃的状态之间转换。然而在现实中，永久流失和暂时流失的客户都是可能存在的。因此，SMC模型可能会低估重复购买的概率，而HIPP模型可能会高估重复购买的概率。本文提出一种客户重复购买的组合预测方法。该方法利用SMC模型和HIPP模型分别对客户重复购买进行预测，通过遗传算法寻找这2个模型的最优组合权值。通过实证分析，验证了组合预测方法的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马少辉	江苏科技大学经济管理学院	29	134	6.0	10.0
2	舒方	江苏科技大学经济管理学院	1	6	1.0	1.0