Segmentace zákazníků internetového obchodu pomocí RFM analýzy – Bc. Natálie Růžičková
Bc. Natálie Růžičková
Bakalářská práce
Segmentace zákazníků internetového obchodu pomocí RFM analýzy
Customer segmentation of an e-commerce business using RFM analysis
Anotace:
Tato práce analyzuje segmentaci zákazníků pro e-commerce firmu pomocí modelu RFM a shlukování K-means. Cílem je přizpůsobit marketingové strategie na základě nákupního chování a zvýšit tak angažovanost a spokojenost zákazníků. Práce identifikuje odlišné segmenty zákazníků, jako jsou „potenciální věrní zákazníci“, „nadějní zákazníci“, „šampioni“ a „hibernující zákazníci“. Zdůrazňuje potřebu cílených …víceAbstract:
This thesis analyses customer segmentation for an e-commerce busi-ness using the RFM model and K-means clustering. The goal is to tailor marketing strategies based on purchasing behaviours to enhance cus-tomer engagement and satisfaction. The thesis identifies distinct cus-tomer segments such as 'Potential Loyalists,' 'Promising,' 'Champions,' and 'Hibernating.' It emphasizes the need for targeted …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 7. 2024
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/bghq4/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 3. 9. 2024
- Vedoucí: doc. Ahad Zareravasan, PhD
- Oponent: M. B.A. Tuck Lloyd Crawford MacRae
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakultaMasarykova univerzita
Ekonomicko-správní fakultaBakalářský studijní program / obor:
Podniková informatika / Podniková informatika
Práce na příbuzné téma
-
Analýza zákaznické báze, segmentace a návrh personalizace v automotive e-commerce platformě
Miloš Nožička -
Customers Classification using Recency Frequency, Monetary value (RFM), and K-means clustering algorithm
Mark Azietaku -
Development of marketing strategies and plans based on clustering, cluster analysis and segmentation.
Anton Barinov -
Analýza hodnoty zákazníka pomocí data miningu
Terézia Ludhová -
Customers Classification using Recency Frequency, Monetary value (RFM), and K-means clustering algorithm
Mark Azietaku -
Využití nástrojů data miningu v hotelnictví a cestovním ruchu
Štěpán Chalupa -
Creating a prediction model for weather forecasting based on artificial neural network supported by association rules mining
Jakub Kadlec