1. 本选题研究的目的及意义
随着市场竞争的日益激烈，企业越来越重视精准营销和客户关系管理。
传统的营销方式往往依靠大规模的广告投放或促销活动，难以准确识别目标客户，导致营销成本高、转化率低。
而客户行为分析作为一种新兴的营销手段，能够从海量的客户数据中挖掘潜在客户，为企业提供精准营销的决策支持，因此具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据技术的快速发展和应用，客户行为分析和潜在客户挖掘已经成为学术界和工业界共同关注的热点研究领域。
1. 国内研究现状
国内学者在客户行为分析和潜在客户挖掘领域取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：1.客户行为数据分析:研究如何收集、清洗和分析客户的交易数据、网站浏览数据、社交媒体数据等，构建客户画像，识别客户行为模式。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将综合运用客户行为分析、数据挖掘、机器学习等理论和技术，构建基于客户行为的潜在客户挖掘模型，并开发相应的系统，以实现对潜在客户的精准识别和挖掘。
1. 主要内容
1.客户行为数据收集与预处理:研究如何从企业内部数据库、网站日志、社交媒体平台等渠道收集客户行为数据，并对数据进行清洗、转换、整合等预处理操作，为后续分析奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法。
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解客户行为分析、潜在客户挖掘、数据挖掘等领域的理论基础、研究现状和发展趋势，为本研究提供理论指导。
2.案例分析法：结合具体的企业案例，分析企业在潜在客户挖掘过程中面临的挑战和问题，为模型构建和系统设计提供实际依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于多源客户行为数据的潜在客户挖掘模型，综合考虑客户的交易数据、网站浏览数据、社交媒体数据等，构建更加全面和准确的客户画像，提高潜在客户识别的准确率。
2.结合深度学习技术，构建基于深度神经网络的潜在客户识别模型，挖掘客户行为数据中的深层特征，进一步提高模型的预测精度和泛化能力。
3.开发一个功能完善、易于使用的潜在客户挖掘系统，为企业提供客户分析、潜在客户识别、营销活动推荐等功能，帮助企业实现精准营销和客户关系管理。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘畅，李琳，王东。基于用户行为分析的精准营销策略研究[J].现代营销(下旬刊),2023(07):53-55.
[2] 李峰，朱凌燕，刘重，等.基于客户行为的太阳能热水器企业潜在客户识别[J].太阳能学报,2022,43(11):103-111.
[3] 吴越，张吉军，刘明.基于客户行为和深度学习的潜在客户挖掘[J].计算机应用研究,2021,38(11):3314-3318 3324.
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