基于K_means算法的房地产客户分类研究--以融创地产为例.docx

摘要：随着房地产规模的不断扩大，房地产市场也相应面临出一系列的问题，竞争对手变多，客户需求也不断多样化，使得房地产开发作为一个行业面临着巨大的考验。除了国家对房地产市场的调控，自身房地产管理者以及营销者也要做好明确客户的任务，做好定位与及时决策。对于房地产企业来讲，可以依靠大数据的集合及分析，客观评估出客户价值，从而有针对性地迎合客户的兴趣点和需求程度，有效的预判客户行为，创造新的营销定位和管理决策。因此，房地产相关客户的分类可以更好的设计产品以及售后服务，吸引和留住客户，构建并维持好相互间长久稳定的合作关系。

本文以融创中国控股有限公司为例，对房地产企业客户分类相关问题进行了深入探讨。首先，通过对融创中国控股有限公司实际客户信息进行深入分析，明确房地产企业客户的基本特征。其次，运用主成分分析与K-means聚类分析，对客户家庭结构特征、客户支付力水平和消费行为特征这些变量进行研究，构建客户分类模型。最后，结合我国政府颁布的房地产政策，给融创地产及相关房地产企业提出制定响应购房者需求和服务的策略方案、有效定位本行业的客户、房产与客户资源做到合理配置、提供个性化的产品服务、同时做到巩固核心客户市场，以期可以对企业利润最大化的目标提供帮助。

关键词 客户分类；K_means算法；家庭生命周期；客户关系管理

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景与意义-1

1.2国内外研究现状-1

1.3研究内容-2

2客户关系管理及数据挖掘相关理论-3

2.1客户关系管理相关理论概述-3

2.1.1客户关系管理-3

2.1.2客户分类概念-3

2.2数据挖掘相关理论概述-3

2.2.1数据挖掘概述-3

2.2.2聚类分析-4

3融创地产客户信息特征分析-7

3.1融创地产客户信息管理现状分析-7

3.2融创地产客户特征分析-7

3.3 主成分分析-8

4融创地产客户分类研究-13

4.1样本选取-13

4.2客户特征的描述性分析-13

4.3数据预处理-16

4.4基于K_means算法的客户分类-17

4.5融创地产客户分类模型的构建-20

5融创房地产客户分类实施建议-22

结论-24

致谢-25

参考文献-26

附录：房地产客户调查问卷-27