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.     

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.     

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。     

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。     

客户资产减值与供应商企业投资

高效投资是产业链安全的重要保证,供应链信息溢出效应会导致客户信息对供应商企业投资产生影响。本文运用中国上市公司的供应商企业—客户关系数据,考察了客户资产减值如何影响供应商企业投资。研究发现,客户资产减值会降低供应商企业的投资水平,这验证了客户资产减值在供应链上存在溢出效应。进一步研究发现,客户资产减值通过使供应商企业的管理层产生悲观预期,以及加剧供应商企业的经营风险,进而降低供应商企业的投资水平,但未通过减少信贷资源供给影响供应商企业的投资。此外,对于非国有控股、较弱议价能力、较低行业资产流动性及较高客户媒体关注度的供应商企业,客户资产减值对其投资水平的负向影响更为明显。本文研究结论不仅为客户信息影响上游供应商企业投资提供了经验证据,而且还为监管层规范企业计提资产减值行为,进而提升供应链整体投资效率提供了政策启示。     

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。     

基于商机存在概率估测的赊销决策模型研究

借鉴SMC模型思想,使用威布尔分布函数有效地拟合出赊销产品的客户寿命时间变化特点,动态估测出企业商机存在的概率,并运用相关的收益估测方法及决策规则,建立了赊销动态决策模型,估测出不同调研阶段不同商机类型的客户总收益,使企业能够针对不同类型的客户在有限的时间内做出最优的赊销决策。企业商机估测模型有效克服了原SMC模型通过指数函数及伽玛函数拟合客户寿命时间特点时存在的计算复杂程度高、适应性差等缺陷。     

移动客户价值评价方法研究

评价客户价值是客户关系管理核心基础.传统价值评价方法基于专家评分,过于依赖专家的主观判断.因此,针对移动运营商的客户特点,本文提出一套综合评价移动客户价值的指标体系,并且设计出基于数据挖掘技术的客户价值评价方法.最后应用移动运营商的真实客户数据对该客户评价方法进行检验.     

Pareto/NBD模型实证与应用研究

对客户未来购买行为预测是客户终身价值评估、客户流失管理等研究领域的关键.近年来由于客户关系管理的兴起,Schmittlein等提出的Pareto/NBD模型作为在非契约条件下描述客户重复购买行为的基础模型得到关注和应用,但对该模型还缺乏实证检验.对Pareto/NBD模型的有关研究进行了简单的回顾,以某专业视频设备零售商近5年的客户购买数据作为样本,用最大似然法进行参数估计,对Pareto/NBD模型有关客户活跃度、客户未来购买期望等方面的预测性能进行实证检验.提出结合Pareto/NBD模型与购买金额期望模型计算有(无)购买历史客户的客户终生价值、根据客户终生价值设置客户流失预警点等方法.     

基于质量信息不对称度的消费者效用与企业利润研究

本文回顾并分析了国内外学者关于质量信息不对称以及质量信息不对称度的相关研究成果,通过比较产品质量真实信息与消费者预期质量信息对质量信息不对称度进行了定义.创造性地将质量信息不对称度引入消费者效用和企业利润的研究之中,基于质量信息不对称度、产品质量与产品价格构建了消费者效用模型与企业利润模型,讨论了质量信息不对称度变化对消费者效用与企业利润的影响,分析了质量信息不对称度和消费者偏好变化的经济意义,实例研究验证了本文定义及推理的合理性和有效性.获得了有意义的结论:企业可以通过调整发布的信息量来改变质量信息不对称度追求较大的利润,将产品质量信息不对称度控制在合适的水平才能获得较高的企业利润和消费者效用.     

客户生命周期利润变化趋势分析与应用研究

详细考察了客户利润四个决定因素,进而揭示了客户利润的变化规律:客户利润随生命周期阶段发展而不断提高,考察期最小,形成期次小,稳定期最大,退化期快速下降,整个利润曲线呈倒"U"形。据此,提出了最优客户生命周期模式和客户全生命周期利润预测模型,从而解决了客户保持的两个核心问题。     

需求学习下考虑顾客策略行为的供应链决策

顾客策略行为对企业的经营绩效带来了巨大的负面影响, 本文基于供应链背景, 探讨需求学习应对顾客策略行为的作用与价值。构建了由单一制造商、单一零售商和一组顾客群组成的两周期分散式供应链系统的博弈模型, 将顾客划分为短视型和策略型两种类型。采用数理模型和数值分析, 研究了需求学习对于供应链的定价决策、订货决策及整体绩效的影响, 得到如下主要研究结论:第一, 无论面对何种类型的顾客, 零售商均偏好需求学习获取需求更新信息;第二, 面对短视顾客时, 制造商偏好于不获取更新信息, 而当顾客为策略型时, 制造商偏好于获取更新信息;第三, 需求学习有助于提高零售商和供应链系统的利润, 特别当面对策略型顾客时, 需求学习带来的利润增值更大。以上研究结论表明, 需求学习可以有效地缓解顾客策略行为的负面影响, 提高企业的运营绩效。     

供电行业用户满意度模型构建及实证研究

在相关理论研究基础上,构建了供电行业用户满意度模型,模型数据采集于江苏省电力公司的800位客户,并采用SAS8．1统计软件包的CALIS功能模块对模型进行了验证分析。研究结果表明：用户期望对用户感知质量、感知价值和用户满意的影响不显著,故在模型中予以删除;企业形象对用户满意和用户忠诚的影响以间接为主,直接影响不显著;修正模型中5个内生隐变量R2的平均值为0．69,经综合考虑,修正后的模型有效可靠。最后,为供电行业提升客户满意度和忠诚度提出建议。     

顾客服务己化量表开发与验证

在相关文献回顾的基础上,进一步凝练顾客服务己化的概念内涵,并综合运用焦点小组访谈、开放式问卷调查、扎根理论的编码技术等方法,编制了顾客服务己化的初始测量题项。经过预调研和正式调研,结合信度分析及因子分析等统计方法,形成了包含8个问项的顾客服务己化概念测量量表。以顾客契合和顾客情绪作为校标,基于契合原理构建了“顾客服务己化-顾客情绪-顾客契合”概念模型,进一步验证所开发量表的效用,探讨顾客服务己化对顾客契合的效应机制。研究表明,顾客服务己化正向影响顾客契合,顾客情绪在其中起中介作用。     

考虑策略型消费者行为的零售商订货及忠诚计划联合决策研究

顾客忠诚计划是零售商的重要销售策略之一. 本文针对两期折扣问题中零售商的订货和积分回馈计划投入的联合决策问题,基于完全理性假设,并结合问题的实际情况,考虑了全价期单期以及全价期和折扣期两期的积分回馈计划,构建了基于这两种积分回馈计划下的策略型消费者决策模型. 分析了不同积分回馈计划对策略型消费者行为的影响,进而讨论了零售商在不同决策下的收益情况,探索了零售商订货和积分回馈计划联合决策的制定. 研究发现：(1)积分回馈计划会对策略型消费者行为产生影响,从而影响零售商的决策和收益;(2)订货和忠诚计划制定的联合决策有利于零售商提高收益;(3)对于单位成本低的商品,面向全价期的积分回馈计划的最优收益提升较大;(4)对于商品价值与实际价格差异较小的商品,积分回馈计划对最优收益的提升作用较大. 具体而言,如果商品单位成本小于等于折扣价,则面向全价期的积分回馈计划的最优收益提升较大,反之,则面向全价期和折扣期的积分回馈计划的最优收益提升较大.     

客户忠诚识别的神经网络方法及实证研究

首先对客户忠诚的内涵进行了分析,并介绍了SOFM网络的原理,然后通过研究某一保险公司客户忠诚识别案例,展示了S0FM在客户忠诚识别过程中的具体运用,同时也指出了该方法的局限性,从而为其进一步实用化指明了发展方向.     

多类顾客环境下报童模型中库存分配策略研究

考虑一个报童模型中多类顾客的库存分配问题,将顾客按照他们愿意支付价格的高低划分为不同级别。零售商在销售期初决定产品订货量,并在销售期内决定接受或者拒绝不同顾客的需求,以最大化销售期内的期望总利润。将销售期分成大量足够小的时间单位,通过建立一个反向Bellman动态规划方程,以优化每个时间单位内的库存分配策略,并得到了零售商最优的期初订货量。通过与没有库存分配策略下零售商的期望利润进行比较,算例分析得出库存分配策略可以大幅提高零售商的利润。这主要是因为通过库存分配可以使得零售商从高端顾客中获取更多利润,同时能够减小期初的订货量,以节约采购成本和库存持有成本。     

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.     

考虑顾客策略行为的易逝品定价与再制造柔性补货机制研究

本文将再制造作为一种柔性补货机制,研究了考虑顾客策略行为的易逝品定价和再制造柔性补货问题。研究表明顾客策略行为减少了零售商的期望利润,再制造柔性补货机制可以缓解顾客策略行为的影响,提高零售商的期望利润,最后分析了该机制对消费者剩余和社会福利的影响。