基于CLV要素的信用卡客户细分模型

文章采用某商业银行信用卡客户数据,在CLV(客户终身价值)两个要素:客户当前价值和客户流失预测的基础上构造客户细分模型.我们提出一个信用卡客户当前价值模型,用于计算客户当前价值;对于客户流失,我们采用多种模型的组合方法来预测客户流失.通过分析对所有客户实施交叉销售后成功的客户比例在各细分群中的分布情况,表明若采用此细分模型,再着重对交叉销售成功比例较大的细分群实施交叉销售,可以大幅提高成功率,节约成本.     

知识服务业背景下客户市场细分的聚类方法研究

知识服务业所面对的客户需求具有知识化、专业化及问题解决为导向等特征.在服务过程中客户具有高度的参与性和交互性.文章指出客户市场细分不再局限于事前细分方法中常见的客户行为特征变量,提出了基于态度变量的客户市场事后细分策略,介绍了传统聚类方法K-means和SOFM方法在市场细分中的应用,以及支持向量机聚类方法(SVC)进行知识服务业的客户市场细分的过程.应用SVC方法于具体行业实施客户市场细分,并对比三种方法的聚类效果,说明了该方法对于提高判别分类效果的能力和优势.     

基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究

从客户的当前价值、潜在价值、忠诚度价值三个方面出发,建立适用于线上企业的会员客户价值评价指标体系。同时,在传统RFM模型的基础上构建了新三维的客户细分模型,并根据改进的客户价值细分维度进一步细分客户,利用主成分分析法计算每个客户群的价值得分。最终选取某网站的会员客户数据进行算例分析,通过识别不同客户群体、价值和状态,为企业实施精准营销提供更加细致的客户细分依据。     

基于商业智能的航空货运客户细分

在资源有限的条件下,企业必须将资源投放到那些有利可图的客户上,因此有必要进行客户细分,对于处在激烈竞争环境中的航空货运尤其如此.文章借鉴客户价值理论,并结合航空货运客户管理特点构建航空货运客户价值预测模型,基于此,结合商业智能技术,提出基于商业智能的航空货运客户细分方法,并分析各细分层次的构成要素.     

客户生命周期价值中客户潜在价值估算的新方法

为了提高客户潜在价值估算的准确性和实用性,为客户生命周期价值的计算提供直接的帮助,本文提出一种新的计算客户潜在价值的方法:首先根据客户忠诚度对客户进行细分,得到若干客户分区,且每一客户分区中的客户忠诚度具有较高的同质性,然后再分别估算各个细分客户分区的客户潜在价值.     

移动通信业的客户细分和保持策略

文章在考虑到客户的过去利润贡献、未来收益和客户流失率的情况下,针对电信运营商的客户特点,给出了客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度的计算方法和过程,提出一个基于客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度三维移动客户细分模型,并针对不同的细分群体提出相应的客户保持策略,为电信运营商有针对性地开展客户维系和新业务开拓工作提供科学的方法。     

细分群体佣金价值随机模型的蒙特卡罗模拟求解

文章以过度自信和处置效应作为细分维度,用K-means聚类对客户按照投资心理细分后,以证券市场收益率为随机变量,分别采用GARCH模型和线性模型对各细分群体的资产周转率和投资收益率建模,得到各细分群体佣金价值随机模型。由于模型无解析解,采用蒙特卡罗模拟法求数值解。实证结果表明,相对于确定性模型,基于投资心理细分和GARCH的客户价值随机模型能够更准确地识别不同投资心理特征群体的长期价值。     

基于CLV的制造商客户评价与细分研究

本文介绍了制造商客户的定义,阐明了基于CLV对制造商客户进行研究的必要性;分析了制造商CLV的内涵,提出了制造商客户内生潜在价值与外生潜在价值的概念;建立了基于CLV的制造商客户评价体系,综合采用了层次分析法、模糊评判法、精确值评判法对制造商CLV值进行评估;在此基础上,建立了基于CLV的制造商客户三维细分模型,并针对各客户细分类型提出了相应的关系发展策略。     

数据库营销团队的建立与管理

数据库营销是指企业在业务开展过程中,把各种与客户相关的数据采集整合起来,在数据库的基础上形成对客户更深的理解与洞察,有针对性地对不同细分群体的客户策划执行差异化的营销沟通,从而实现客户价值的最大化。     

工业品市场细分中的投射法应用

导言 对于很多工业品企业来说,都希望能通过合适的市场细分来锁定目标客户群,并且根据该类客户所表现出来的特征来有针对性地提供产品和服务,并采取精准化的营销手段。     

大数据背景下的商业银行个人客户关系管理探讨

大数据对于商业银行的个人金融业务既是机遇也是挑战,文章提出商业银行可以运用大数据细分客户提供差异化产品与服务,构建“三位一体、上下联动”的新型客户关系管理体系,并建立大数据个人客户关系直管营销模式.     

数据挖掘在保险业中的应用

在现代保险业中，通过数据挖掘技术的应用，从大量纷繁复杂的保户资料中，分析保户特性，进行市场细分，甄别高风险理赔人群，为保险公司选择目标客户提供决策依据。以保险资料为基础，应用数据挖掘技术进行聚类、决策树分类、类神经网络建模以及Logistic回归，划分客户群体，分析高风险理赔保户群体特征，为保险公司规避理赔风险提供决策依据。     

论强化客户在营销中的中心地位

市场营销是通过市场调查、市场细分、市场优势、市场定位的结合,建立营销战略组合;通过产品、价格、分销、促销的结合,形成企业的战术组合;最后还采取有效措施保证营销计划的执行。企业营销决策的重要依据来自于企业对市场、客户、企业营销状况等信息的综合性分析,来自于对营销发展方向的准确预测和正确把握。而客户是营销中的主体单元,因此建立以客户为中心的营销关系是我们工作的中心。     

基于购买行为RFM及评论行为RFMP模型的客户终身价值研究

在Web2.0时代,越来越多的消费者在购物网站、点评类网站以及社交类网站上发表自己对产品或服务的相关看法,由此对企业产生了巨大的影响。针对用户在线评论行为所产生的价值,以传统的RFM模型为基础构建了基于评论行为的RFMP模型。同时将购买RFM和评论RFMP模型进行结合,提出了适用于线上企业的客户终身价值评价方法,采用熵值法进行了指标权重的确定,并最终选取大众点评网的实际用户数据进行了传统客户终身价值与改进客户终身价值的对比。通过对用户群进行细分,为企业提供了更加精准的营销决策及管理建议。     

多元统计分析在市场细分中的应用

企业的生命在于它的产品或服务能够为市场所接受。在如今世界经济一体化、市场国际化的大背景下，如何适应不同需要的消费者，在竞争日趋激烈的市场上站稳脚跟成为各大企业越来越关注的问题。但是，由于企业自身实力的限制，不可能对所有的客户付出相同的努力，而市场细分作为市场营销决策中不可或缺的部分在今时今日也就显得尤为重要。     

决策树技术在手机市场细分中的应用

市场细分的概念是美国市场学家温德尔.史密斯于20世纪50年代中期提出的,指按照消费者欲望与需求把一个总体市场划分成若干个具有共同特征的子市场的过程.因此,分属于同一细分市场的消费者,他们的需要和欲望极为相似;分属于不同细分市场的消费者对同一产品的需要和欲望存在着明显的差别.市场营销中市场细分的方法很多,笔者认为决策树技术在市场细分中有其独特的作用,本文将就决策树技术中的CHAID(Chi-square auomatic interaction detection)算法在手机市场细分中的应用进行探讨.     

如何进行市场细分变量的有效性检验

本文对市场细分变量有效性的检验方法进行了分析,并运用了一个旅游市场细分的例子进行说明.     

市场细分的统计分析方法

市场细分,就是根据消费者消费需求的差异情况,将整个消费市场按一定的标准划分成若干个“子市场”。在商品供应日趋丰富的买方市场条件下,消费者因收入水平、消费心理和消费行为的不同,消费需求呈现出多层次、多元化的特征,而企业又不可能满足所有消费者的需求;只有对市场进行科学、合理的市场细分,才能针对市场特征和本企业的实力选择合适的目标市场,并制定相应的营销组合策略去开拓、发展市场。本文结合我国农村彩电市场,探讨市场细分的统计分析方法。一、市场细分标准的选择市场细分的首项分析内容就是找出造成消费者需求差异的…     

市场细分的意义

市场细分是由美国市场学家温德尔·史密斯于20世纪50年代中期提出来的。市场细分指以顾客需要的某种特征或变量为依据,区分具有不同需求的顾客群体的过程。市场细分是企业成功的一大法宝,企业经营者必须通过市场调研,根据消费者对商品的不同欲望与需求、不同的购买行为与     

基于Logistic模型的市场细分——以手机为例

市场细分在战略营销中占据着极其重要的地位。营销大师Kotler等（1999）把市场细分定义为“将市场划分为有着显著需求、特征或行为差异的不同群体的消费者，每一群体的消费者对产品或营销组合有着同质的需求”。Dibb等（2001）认为，市场细分就是将具有异质特征的消费者进行聚类的过程，细分后的每一类消费者具有相似的需求或购买特征。企业则根据自身的资源和外部竞争情况从中选择自己具有比较优势或认为更具有投资价值的细分市场作为企业的目标市场。