针对传统电子商务客户流失估计模型对RFM数值分析不准确,估计误差大的问题,提出基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型。利用改进神经网络分析历史数据,完成数据挖掘,分析客户活跃度以及再交易的可能性,考察客户潜在价值,建立贡献分析评价流程,采用RFM模型确定权重,建立基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法对RFM数值分析更加精准,使电子商务客户流失估计误差明显缩小,由此证明所提出的基于改进神经网络的电子商务客户流失估计模型更加有效。
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