Customer relationship management in

Customer relationship management in the hairdressing industry: An
application of data mining techniques
With the increase of living standards and the sustainable changing patterns of people’s lives, nowadays,
hairdressing services have been widely used by people. This paper adopts data mining techniques by
combining self-organizing maps (SOM) and K-means methods to apply in RFM (recency, frequency,
and monetary) model for a hair salon in Taiwan to segment customers and develop marketing strategies.
The data mining techniques help identify four types of customers in this case, including loyal customers,
potential customers, new customers and lost customers and develop unique marketing strategies for the
four types of customers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ในอุตสาหกรรมตัด: การ
ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล
กับการเพิ่มขึ้นของคุณภาพชีวิตและรูปแบบเปลี่ยนแปลงยั่งยืนของชีวิตของผู้คน ปัจจุบัน,
บริการผมได้ถูกใช้ โดยผู้ที่ กระดาษนี้ adopts เทคนิคเหมืองข้อมูลโดย
รวมแผนที่จัดการตนเอง (ส้ม) และ K หมายถึงวิธีการใช้ใน RFM (recency ความถี่,
และเงิน) รุ่นสำหรับร้านทำผมในไต้หวันกับเซ็กเมนต์ลูกค้า และตลาดกลยุทธ์การ
เทคนิคเหมืองข้อมูลช่วยระบุสี่ชนิดในกรณีนี้ รวมถึงลูกค้าที่ภักดี,
ลูกค้าที่มีศักยภาพ ลูกค้าใหม่ และลูกค้าที่หายไป และพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดเฉพาะ
สี่ชนิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าในอุตสาหกรรมผม:
การประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล
ด้วยการเพิ่มขึ้นของมาตรฐานการครองชีพและรูปแบบการเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืนของชีวิตของผู้คนในปัจจุบัน
การให้บริการผมได้รับการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยคน กระดาษนี้ adopts เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลโดย
การรวมตัวจัดแผนที่ (SOM) และ K-หมายถึงวิธีการที่จะนำไปใช้ใน RFM (ความใหม่ความถี่
และการเงิน) แบบจำลองสำหรับร้านทำผมในไต้หวันให้กับลูกค้าส่วนและพัฒนากลยุทธ์การตลาด
การทำเหมืองข้อมูล เทคนิคช่วยในการระบุสี่ประเภทของลูกค้าในกรณีนี้รวมถึงลูกค้าที่ซื่อสัตย์
ลูกค้าที่มีศักยภาพลูกค้าใหม่และลูกค้าหายไปและการพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่ไม่ซ้ำกันสำหรับ
สี่ประเภทของลูกค้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดการความสัมพันธ์ของลูกค้าในอุตสาหกรรม hairdressing : การประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล

ด้วยการเพิ่มมาตรฐานการครองชีพและยั่งยืน การเปลี่ยนแปลงรูปแบบของชีวิตของผู้คนทุกวันนี้
บริการผมได้ถูกใช้อย่างกว้างขวางโดยคน กระดาษนี้ adopts เทคนิคเหมืองข้อมูล โดย
รวมบนแผนที่ ( SOM ) และ k-means วิธีการที่จะใช้ใน rfm ( ลักษณะเป็นใหม่ ๆความถี่
และการเงิน ) รูปแบบร้านทำผมในไต้หวัน เพื่อกลุ่มลูกค้าและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด
การทำเหมืองข้อมูลเทคนิคช่วยระบุสี่ประเภทของลูกค้าในกรณีนี้ รวมถึงลูกค้าที่ซื่อสัตย์
ลูกค้า ลูกค้าใหม่และลูกค้าหายไป และพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดที่ไม่ซ้ำกันสำหรับ
สี่ประเภทของลูกค้า