基于竞争对手反击的电信客户流失挽留研究

首先分析了挽留激励、竞争反击、自然衰减和口碑传播这4种效应对客户保持率产生影响的动力学模型,并得到了客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着定义了挽留激励系数、竞争反击系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体刻画这4种效应的作用力.然后基于客户保持率的演进路径得到了客户挽留周期计算模型,分别基于竞争对手反击效应存在性的不同情况建立了3类客户挽留价值计算模型.最后基于客户挽留价值和挽留成本建立了客户流失挽留评估模型,基于挽留重要性指标建立了客户挽留顺序选择模型.实验结果表明所提出的客户流失挽留方法是可行且有效的.     

营销渠道客户流失风险研究

渠道是市场营销组合中重要的组成部分。渠道客户即渠道的组成部分,在很大的程度上影响着企业的利润。本文通过对营销渠道客户的界定,分析渠道客户流失的风险以及类型,总结渠道客户流失对企业的影响三个方面来写研究营销渠道客户流失风险。     

浅议A餐馆的客户流失

本文通过了解A餐馆的优势及其客户流失的现实情况,分析了导致客户流失的内在因素,并提出相应的措施,进而给企业防止客户流失提供建议。     

自我网络特征对电信客户流失的影响

近年来,随着移动通信行业的蓬勃发展,市场饱和度越来越高,企业获取新用户的成本也越来越大。随着中国三大运营商竞争的加剧,产品和服务的同质化程度也越来越高,这使企业在老客户的保留上变得异常困难,客户流失率也在逐年上升,如何识别高风险流失客户并有效防止客户流失已经成为该行业管理者普遍关心的问题之一。 着眼于客户流失影响因素研究,运用社交网络分析方法,通过构造与网络结构相关的变量进行影响因素的探讨,运用逻辑回归方法构建客户流失预警模型。从社交网络的视角出发,利用客户的通话详单数据建立客户之间的通信网络,在自我网络的相关理论框架下,构建个体的度、联系强度、个体的信息熵3个自我网络特征变量。运用中国某移动运营商公司的月度客户数据(包括基础通信数据和通话详单数据),通过逻辑回归构建基于社交网络变量的客户流失预警模型。 研究结果表明,个体的度、联系的强度和个体的信息熵都对预测客户流失有显著效果。具体的,个体的度越大,联系强度越强,个体的信息熵越大,客户越不容易流失。外样本AUC值平均可以达到0.75以上,模型具有良好的预测精度。 研究结果对企业实践具有非常重要的意义,合作企业应用客户流失预警模型进行高风险流失客户的识别,预测精度可以达到70%,达到了企业的实践预期。客户流失预警模型可以帮助企业提前识别高风险流失客户,极大地降低企业维系客户的成本。建议企业管理者在未来更加关注与客户社交网络有关的变量,从网络结构的视角理解消费者行为,更好地进行客户关系管理。     

基于客户流失预测的特征选择

特征选择是数据预处理的一个重要手段,本文介绍了特征选择的几种常用方法：过滤法,封装法及这两种方法的混合,最后结合客户流失预测这个特定的问题提出适当的方法。     

基于综合业务的商业银行客户流失预警模型

随着我国国内银行的竞争加剧,商业银行客户流失现象越来越严重。而大量的统计数据表明,获取新客户的成本是维护现有客户的五倍。因此,从海量的客户交易记录中挖掘出对流失有影响的信息,从而建立有效地银行客户流失预警体系显得尤为必要了。本文结合我国商业银行业务现状,综合运用层次分析法和logistics回归分析方法,给出了基于综合业务考虑的商业银行客户流失预警模型。     

基于满意属性选择的客户流失预测

针对已有属性选择方法较少考虑属性获取代价和属性集维数的自动确定问题,提出一种满意属性选择方法(SASM),将样本分类性能、属性集维数和属性提取复杂性等多种因素综合考虑.给出了属性满意度和属性集满意度定义,设计出满意度函数,导出满意属性集评价准则,详细描述了属性选择算法.对某电信公司客户流失预测的实证结果显示,SASM获得的命中率、覆盖率、准确率和提升系数高于属性相关性选择法、一致性选择法、实例选择法和对称不确定性选择法.证实了SASM的有效性和实用性.     

基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能.     

基于CART和自适应Boosting算法的移动通信企业客户流失预测模型

客户流失问题一直以来都受到企业的重视,如何有效预测流失客户是一个重要课题。本文通过对某通信企业原始数据进行严格的数据预处理,以及利用直方图检验和卡方检验相结合的方法对模型变量进行筛选,同时采用抽样的方法选取出模型的训练样本和测试样本,并利用分类回归树算法和自适应Boosting算法生成相应的强分类器模型,仿真实验结果表明本文使用的模型在预测该通信企业的离网客户中具有较高的准确性,从模型的ROC曲线可知,该模型是一个比较理想的分类模型。另外,本文通过与其他两个模型的预测结果进行比较发现本文的集成模型具有更好的预测性能。     

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究

针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型.首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成.实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型.     

基于社会网络分析方法的顾客口碑意见领袖研究

本文以社会网络分析方法为基本手段,以大学生群体为代表对顾客口碑传播中的意见领袖开展研究。研究从意见领袖的特征出发,提出综合考虑点度中心度、点入度与点出度和结构洞等指标,可以利用社会网络研究方法对意见领袖进行测量。从顾客口碑传播网络的密度、节点测地距离、网络成分规模等角度所进行的分析发现意见领袖对顾客口碑传播网络的信息传播速度和传播范围有较大的影响,而且对传播范围的影响要大于对传播速度的影响。研究发现顾客口碑传播网络是一个密度较低的稀疏的网络。     

基于距离的客户群价值研究

本文从客户群的分类及计算角度研究了客户群价值,引入了基于距离的客户群价值计算方法,并通过一个实例验证了计算方法的可行性.本文研究方法及其相关结论对客户关系管理中的客户分类及价值计算具有一定的借鉴意义.     

基于粗糙集理论-神经网络-蜂群算法集成的客户流失研究

针对电信客户流失问题的复杂性,融合粗糙集理论、神经网络和蜂群算法的优势,提出了一种新的客户流失预测模型——基于粗糙集理论、神经网络和蜂群算法线性集成多分类器的客户流失预测模型。首先利用自组织神经网络(SOM)对连续属性值进行非监督离散化处理;接着使用粗糙集方法(RS)对离散属性进行约简;然后分别使用BP神经网络、RBF神经网络、ELMAN神经网络和广义回归神经网络(GRNN)在约简属性集上建立4个子分类器;最后使用模型集成法对4个子分类器进行线性集成,并采用人工蜂群(ABC)算法优化线性组合的权重。将该模型应用于某电信客户流失,实验结果表明该集成方法是可行且有效的。     

客户空间行为的空间交互和离散选择模型研究

客户空间行为模型可以帮助解释空间竞争态势、提供管理建议、预测销售以及选址决策.在以往相关研究的基础上,深入研究空间结构对客户空间行为的影响,指出相对空间位置的重要作用,提出相对空间位置变量及度量方法.在离散选择模型的框架下,结合相对空间位置变量的客户空间行为模型更好地解释了空间结构对空间行为的影响,提高了参数空间无关性.在一个真实的城市空间中调查客户超市选择行为数据,并基于这些数据验证了模型有效性.     

基于事先信任和后续信任的顾客忠诚形成机理研究

顾客满意是顾客忠诚的必要非充分条件。根据承诺-信任理论,顾客从满意到忠诚是一个复杂的心理认知过程,需要中间因素的催化,并认为它们之间有信任和承诺的催化作用。为此,本文在借鉴前人研究成果的基础上,将顾客信任划分为事先信任和后续信任,以事先信任为源头,以顾客满意、后续信任和顾客承诺为中介变量,建立顾客忠诚的形成机理模型,并用寿险公司的调查数据进行了验证分析。我们发现事先信任是一个重要的影响因素,它对顾客满意有着显著的正向影响,通过后续信任和承诺间接影响顾客忠诚度等。     

我国家用汽车顾客感知价值及提升策略研究

本文通过构建顾客感知价值五要素模型,探索家用汽车消费过程中主要驱动要素与感知价值之间的关系。归纳了顾客感知价值及其驱动要素相关理论,从家用汽车产品质量感知、服务质量感知、品牌价值感知、绿色价值感知和价格感知五个方面构建顾客感知价值构成要素模型。通过SPSS18.0对2013年1月-2月收集的223份有效问卷进行信度、效度检验,运用AMOS17.0构建结构方程模型,并进行拟合度检验。结果显示产品质量感知、服务质量感知、品牌价值感知和绿色价值感知与顾客感知价值呈正相关关系,顾客对品牌价值、服务质量和绿色价值的感知对感知价值的影响略高于对产品质量的感知;价格感知方面:价格与汽车基本性能的匹配度、价格与同类其他品牌汽车比较的满意度、价格整体的合理性与顾客家用汽车感知价值呈正相关关系,且前两者对顾客感知价值的影响明显高于价格整体的合理性。最后,结合实证研究结果,提出提升家用汽车顾客感知价值的策略。     

基于天然气客户的消费波动特征与顾客分类研究

如何有效满足连续型消费且消费量呈周期性波动的客户需要,是生产供应商急需解决的现实问题。本研究对连续型客户日消费量的时间序列数据,首次利用谱分析方法进行消费量的波动特征分析,再根据客户不同波动指标经过分层聚类分析以及判别分析,构建了判别函数方程。基于WE销售公司在江苏省的用气客户的日消费量数据进行了分析验证,研究发现,客户消费的波动特征可以通过谱分析得出的13项指标进行刻画反映,并根据这些波动指标对广大客户进行分类,以便供应商针对不同波动类别的客户采取不同的调峰手段,为供应商优化调峰方案提供分析基础,特别是根据新用户未来用气波动需求进行判别归类,有利于生产供应商提前主动地采取有效措施解决新用户的消费波动问题。     

服务业中顾客参与对顾客价值创造影响的实证研究

本文从顾客与企业交互层面构建了包含影响顾客参与前因要素和顾客参与结果的整合模型,考察顾客参与活动对顾客价值创造的影响。在此基础上,以个人培训行业为背景,通过对484名中国消费者的问卷调查,运用结构方程模型开展实证研究。结果表明,顾客参与行为显著影响了顾客对实用价值的创造,顾客在参与活动中对实用价值感知与享乐价值感知正相关,实用价值在顾客参与和享乐价值之间起到了完全中介作用。同时,信息交换、情感承诺、交互公平作为顾客参与前因要素效应得到了证实。最后讨论了该研究的管理意义与未来研究方向。