基于马尔可夫链的间歇性购买个体客户终生价值预测模型

随着市场竞争的日益激烈,客户的购买行为呈现出个体化和间歇性的特征,如何对此类间歇性购买个体客户的赢利性进行预测进而合理分配营销资源是当前亟待解决的一个重要问题.首先根据马尔可夫链的理论构造了间歇性购买个体客户的购买马尔可夫链,并利用马尔可夫链的转移矩阵得出该类客户全部剩余终生价值预测公式;其次,对终生价值预测公式中的参数(如个体客户在未来时间活跃度、个体客户在未来时间购买概率、个体客户在未来时间购买次数、个体客户在未来时间购买量等)进行了确定;最后,利用Matlab程序对济南市某IT分销商的客户交易数据进行了实证分析,从而证明了本预测模型的有效性和实用性.     

考虑风险因素的客户评价与选择研究

应用效用理论考虑客户终生价值的不确定性,根据客户的期望效用对客户进行评价,权衡价值与风险来优化选择客户组合.通过蒙特卡罗仿真方法得到客户终生价值分布样本,并以此计算期望效用;通过实际案例,揭示期望价值相近的客户可能表现出风险的巨大差异.对比期望价值和期望效用方法所得到的前30名客户组合,发现采用风险规避型期望效用方法得到的客户资产期望价值虽然有所减少,但风险大大降低.通过这种方法,管理者能体现自己对客户终生价值分布风险的偏好,根据当前的市场战略选择重点客户进行投资.     

随机模型在零售顾客未来经济价值估计中的应用

零售顾客的经济价值是由购买次数和平均购买金额共同决定的。本文采用NBD模型来拟合购买次数,用gamma-gamma模型来拟合平均购买金额。基于贝叶斯原理,在给定过去购买行为条件下我们可以计算顾客未来购买次数和平均购买金额的期望值,顾客的未来经济价值就是这两个期望值的乘积。本文应用上述随机模型对一家零售企业的顾客积分卡数据进行了实证分析,结果表明该模型不仅可以比较准确地拟合顾客购买次数和购买金额数据,而且可以对顾客未来价值进行较为准确的预测。该模型方法对于零售企业加强顾客分析,提高顾客管理水平有很大的价值。     

基于点击流数据的电子务企业客户识别研究

客户识别是企业进行客户关系管理的必要前提.在对电子商务企业客户的点击流数据收集和分类的基础上,以客户生命周期价值作为客户识别的指标,提出用客户点击流数据间接测算客户生命周期价值,进而通过Pareto的20/80定则对客户进行区分和识别,基于comScore Media Metrix收集的巴诺书店1 160位客户的点击流数据总量、客户在站点各子页面的点击频次及其比例权重验证了方法的可行性与结果的有效性.     

基于购买行为的客户细分方法比较研究

客户保持能有效的提高企业的盈利能力,但客户保持的目标不是追求零流失,而是管理客户的流失率和最大化客户资产.客户细分是实施客户保持的第一步,根据不同的细分客户群对企业的利润贡献,开展有针对性的营销战略/策略,对基于客户购买行为的客户细分方法作了比较研究.     

基于购买行为的客户细分方法比较研究

客户保持能有效的提高企业的盈利能力,但客户保持的目标不是追求零流失,而是管理客户的流失率和最大化客户资产.客户细分是实施客户保持的第一步,根据不同的细分客户群对企业的利润贡献,开展有针对性的营销战略/策略,对基于客户购买行为的客户细分方法作了比较研究.     

基于客户视角的客户价值研究及其对CRM绩效的影响

客户价值研究是客户关系管理研究中的重要内容,本文基于客户视角对客户价值进行分析,提出客户价值应包含五个关键维度功能价值、社会价值、情感价值、知识价值和感知成本.同时建立了客户价值对基于客户行为的CRM绩效的影响理论模型并提出相关假设,然后通过实证分析验证该假设,最后讨论了实证结果及其对客户关系管理实践的指导意义.     

考虑客户风险修正的客户终生价值建模

客户终生价值(Customer Lifetime Value,CLV)建模中如何考虑客户风险是目前客户关系管理领域所关注而且有待解决的难题。本文旨在探讨如何通过客户风险修正CLV模型。首先将客户风险划分为包括波动风险、衰退风险、流失风险与信用风险,并提出前三者的度量方法;随后采用改良的贝叶斯网络方法,从条件概率的角度描述了风险之间的关系,同时计算客户风险值;最后,借鉴金融领域对资产进行风险修正的方式,通过贝叶斯网络输出的风险得分,计算客户的Beta风险,对传统的CLV模型中的折现率进行风险修正,得到RCLV模型。本文利用河北省某电信公司的中小企业客户的固定电话数据进行模型仿真和验证,说明所建立模型的合理性和应用价值。     

大数据环境下客户购买行为预测

大数据环境下,随着企业间的竞争加剧,企业越来越意识到客户购买行为预测的重要性。主要采用改进的决策树模型对客户购买行为进行预测,并通过对优化前后的效果对比分析,验证了改进后的算法在客户购买行为预测上的有效性和高效率。以Teradata软件为例,介绍了决策树模型在大数据背景下的应用,阐述了决策树模型在大数据情况下的用法和应该注意的问题。     

客户资产度量的状态空间模型

本文在客户生命周期分析的基础上,确立客户状态演进关系;试图采用状态空间模型,引入状态转移概率计算现有客户价值的数学期望,利用转入概率和输入控制决策变量计算潜在客户价值的数学期望。不但可以计算各个时期的客户价值(客户资产)的期望值,还可以计算客户终生价值,以便量化分析企业客户资产的投资收益率和流失率。