Resumen

El activo más valioso para una empresa es su base de clientes. Como resultado, la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) es una tarea importante que impulsa a las empresas. Al identificar y comprender los segmentos de clientes valiosos, se pueden utilizar estrategias de marketing adecuadas para mejorar la satisfacción del cliente y mantener la lealtad, así como aumentar la retención de la empresa. Predecir la rotación de clientes es una herramienta importante para que las empresas se mantengan competitivas en un mercado en rápido crecimiento. En este documento, utilizamos el boceto del nervio recurrente para predecir el rechazo basado en la serie temporal de la vida útil del cliente. En la anticipación, un aspecto clave para identificar los desencadenantes clave es apagarlos. Para superar la debilidad de las redes neuronales recurrentes, se ha utilizado el modelo de investigación de la combinación de LRFMP con la red neuronal. En este documento, se encontró que el agrupamiento por LRFMP se puede utilizar para realizar un análisis más completo de la rotación de clientes. En esta solución,

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Base de clientes; Gestión de relaciones con los clientes; Estrategias de marketing; Rotación de clientes; Redes neuronales recurrentes; Algoritmo LRFMP
• Keywords:Customers base; Customer relationship management; Marketing strategies; Customer turnover; Recurrent neural networks; LRFMP algorithm