Đề tài nghiên cứu khoa học Nghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm mờ trong phân loại khách hàng dựa trên mô hình LRFM đã tiến hành ứng dụng các thuật toán phân cụm mờ kết hợp với mô hình LRFM nhằm phân loại khách hàng dựa trên những thông tin quan trọng như khoảng thời gian giữa lần mua đầu tiên và cuối cùng, lần mua gần nhất, tần suất và tổng số tiền mua hàng. Qua đó, nghiên cứu sẽ xây dựng nền tảng cho việc phân nhóm khách hàng một cách hiệu quả, từ đó đề xuất các chính sách kinh doanh phù hợp và tối ưu hóa trải nghiệm cho từng nhóm, giúp doanh nghiệp gia tăng lợi thế cạnh tranh và nâng cao giá trị dịch vụ. Từ đó vận dụng, xây dựng nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán phân cụm để giải quyết bài toán phân loại khách hàng dựa trên mô hình LRFM. Phân loại khách hàng là một vấn đề quan trọng trong lĩnh vực tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng (CRM), giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và nâng cao mức độ gắn kết với khách hàng.. Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan đề tài và khảo sát bài toán phân loại khách hàng; Chương 2: Thuật toán phân cụm mờ, mô hình LRFM và bài toán phân loại khách hàng dựa vào thuật toán phân cụm mờ và mô hình LRFM; Chương 3: Kết quả thực nghiệm thông qua quá trình phân tích, đánh giá và so sánh các thuật toán.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Dương Thị Lan Phương, GVHD: Đặng Trọng Hợp
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu ứng dụng thuật toán phân cụm mờ trong phân loại khách hàng dựa trên mô hình LRFM
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	55tr.
Năm xuất bản:	2025