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.     

客户分类在移动套餐推荐中的应用

随着客户资源竞争的加剧,客户分类成为企业管理客户的重要内容。在考虑各种客户分类方法的基础上,详细介绍套餐推荐的具体内容,最后利用数据挖掘的决策树技术,进行客户分类,并通过某手机资费软件公司的数据进行验证,结果表明,客户分类有助于企业运营成果的提高。     

基于客户数据平台的客户数据管理

客户数据是企业的生命线,是企业具有竞争价值的资产,高质量的数据是企业开展业务、赢得效益的基础,而客户数据管理是企业具有高质量数据的唯一保证。本文从客户数据价值出发,介绍了客户数据管理的重要性和方法,详细阐述了基于客户数据平台,形成企业级的360度全方位客户视图的客户数据管理方案,为企业改善客户关系、获取效益,提高企业的可持续发展能力提供借鉴。     

基于客户价值的客户序位评价研究

客户关系管理是目前管理研究的热点,企业对客户价值的序位评价是其基础问题之一,其有效性是实施客户关系管理的基础.基于价值的客户序位评价是根据客户的价值大小来定位客户.本文首先在现有的客户价值评价体系的基础上结合客户生命周期理论设计了一种新的客户价值评价指标体系,从客户的生命周期阶段和客户发展潜力两个方面来评价客户价值.然后根据该指标体系的指标特性,选择神经网络作为评价方法.最后根据客户价值评价结果进行客户序位,并对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行了分析.     

B2C电子商务企业的物流模式研究

随着我国电子商务的飞速发展,尤其是B2C模式在人们日常生活中的占比不断增加,但是电子商务与物流配送之间的矛盾也日益凸显。尤其是各个B2C企业的配送模式对自身发展的发展和客户体验之间的联系需要一个清晰的认识。本文将从各种物流模式下的配送体系对企业自身前景的需求,和客户的最终体验做出合理分析,并详细的挖掘在企业物流自建,外包,联建等现有比较成熟的操作模式的规律,最后会在现有成熟发展的配送模式基础上对未来的可能出现的模式进行预测。     

我国商业银行公司客户终身价值评价体系研究

客户是商业银行生存与发展的基础,是其主要利润来源,如何对客户进行取舍、管理,与客户终身价值研究密不可分。本文在前人研究的基础上结合商业银行公司客户的自身特点建立一套科学合理的客户终身价值指标评价体系,丰富了客户终身价值的研究领域,为商业银行的客户分类、客户关系管理提供了依据。     

基于价值的客户序位评价应用研究

企业对客户价值的序位评价是客户关系管理的基础问题之一,基于价值的客户序位评价是根据客户的价值大小来定位客户.在现有客户价值评价体系的基础上,结合客户生命周期理论设计了新的客户价值评价指标体系,从客户的生命周期阶段和客户发展潜力两个方面来评价客户价值,根据该指标体系的指标特性选择神经网络作为评价方法,最后根据客户价值评价结果进行客户序位,并对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行了分析.     

C2C电子商务服装产品客户评论要素及其对满意度的影响

以C2C电子商务产品的在线客户评论为研究对象,从淘宝网收集服装类产品的在线客户评论7 481条,应用内容分析软件Nvivo 8.0进行编码分析,识别出服装类产品的在线客户评论包含的内容要素,并通过多元回归分析得出评论内容要素与客户满意度之间的关系,给出客户满意度影响因素模型。     

基于客户识别的客户保持决策模型与定价策略

建立了以客户识别为基础进行客户保持决策的理论框架和决策模型,提出了客户识别的三维框架模型,认为客户识别需要在包含客户生命周期价值、客户感知价值和竞争可得性3个维度的框架下进行;随后通过建立客户识别模型,定量分析了客户识别对于客户保持的重要意义;接着阐述了以客户识别为基础进行客户保持决策的过程和方法,并综合考虑客户忠诚度因素,通过建立客户保持的决策模型,分析了统一定价和差别定价2种模式下客户保持的企业产品定价策略。     

数据挖掘技术在客户分类管理中的应用

本文从数据挖掘技术在客户关系管理中的应用入手,分析了客户分类的必要性,研究了客户分类的数据挖掘系统架构。通过对客户进行分类,获取有助于企业营销决策的大量有价值的信息,使企业能及时、准确掌握客户资源及变化趋势,有效地对客户资源进行管理,赢得更多客户,从而获得竞争优势。     

基于动态分类器集成选择的不完整数据客户分类方法实证研究

在管理决策的制定中,分类已经成为一种十分重要的方法和技术。由于现实客户数据常常是不完整的,因此,研究不完整数据的客户分类问题具有重要意义。通过分析以往分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了一种基于动态分类器集成选择的不完整数据分类方法DCES-ID。分别在UCI客户分类数据集以及某券商客户数据集上进行分类的实验和实证分析。结果表明,与已有的6种分类算法相比,DCES-ID算法具有更高的分类准确性及稳定性,能够更有效地进行客户分类。     

基于动态客户保持的企业客户生命周期价值模型研究

在客户生命周期价值模型及研究现状分析的基础上,以客户保持率为切入点,探讨了动态客户保持率的研究方法及客户生命周期价值模型的改进策略,提出了基于动态客户保持的企业客户生命周期价值扩展模型,并通过实例分析验证了研究方法的有效性.     

基于客户价值的客户细分及保持策略研究

保持有价值的客户是客户关系管理的核心任务之一,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础.在讨论客户价值定义及评价方法的基础上,结合客户生命周期理论提出了改进的客户价值预测模型,建立了三维客户价值细分模型,根据客户细分的结果对每类客户的特征及相应的客户保持策略进行分析.     

基于AHP与聚类分析的信用卡客户细分

近年来,优质客户资源的争夺已成为信用卡业务竞争的焦点。因此,如何通过有效的客户细分,全面掌握客户信息,了解客户的用卡特征,有的放矢进行营销,成为信用卡运营商研究的关键问题。本文首先用AHP法对个人信用指标体系的各指标进行分析,确定指标体系中各指标的重要程度,并根据一定精确度要求对指标进行精简;然后,运用Clementine软件对经过指标精简后的数据进行聚类,并对每个子类中的客户特点进行分析,并提出了相应的营销策略。     

电子商务环境下快递企业的客户忠诚度研究

在社会经济不断发展的大背景下,电子商务和物流快递之间的关系日益密切,并且属于两个相互支撑的行业。电子商务借助物流快递实现了快速发展,同时电子商务也促进了物流快递的发展壮大。随着物流快递服务行业的迅速发展壮大,快递企业之间的竞争也越来越激烈,客户忠诚度成为制约快递企业发展的重要因素。本文对电子商务环境下快递企业的客户忠诚度进行了研究和探讨。     

基于价值链的客户价值分析

本文分别从客户和企业的角度讨论了客户价值的涵义,对客户感知价值、客户让渡价值、客户价值等式、客户资产、客户终身价值等概念和度量进行了探讨;在此基础上,构建了将企业价值和客户价值联系起来的价值链。     

客户回报率：度量客户盈利性的指标

客户回报率是衡量公司通过客户创造价值能力的惟一现有指标由于越来越多的企业争夺有限的客户群,精明的企业逐渐将关注点转向客户——如何维系及培养高价值的客户。近来,客户管理专家唐·佩勃斯与玛莎·罗杰斯提出了一个新指标:客     

基于在线客户评论的客户细分研究

针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架.在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类数识别的聚类流程,基于模糊C均值聚类方法,对客户进行聚类.     

应用数据挖掘方法分析客户价值综述

客户价值认识和研究已成为营销学者研究的热点领域,并被视为企业发展竞争新优势,而数据挖掘技术的兴起有效解决大数据下知识发现和信息提取问题,运用逻辑回归、决策树、神经网络、遗传算法和支持向量机等数据挖掘技术能够有效完成客户获取、客户发展和客户保留等客户价值管理内容。本文回顾了过去20年不同学者应用不同数据挖掘算法在客户价值分析方面的研究,总结了不同算法的适用性,并结合现有研究不足给出未来研究展望。     

个体客户全生命周期价值的模型和实证研究

从企业的角度出发把隐马尔可夫与动态规划技术有效地结合起来,对任意单个客户的终生价值的量化、决策以及优化进行了探讨和分析,提出了个体客户全生命周期价值动态模型,并对所提模型进行了验证。该模型能以通过观察到的客户购买决策序列作为动态最优化问题的解来进行参数评估,而且还能以用所产生的客户状态序列对客户进行动态的评价和分类,判断客户与企业所处关系阶段,从而为企业进行一对一的动态客户关系管理提供了一种定量的方法,并为公司实施最优的营销策略打下基础。