数据挖掘在投资理财意识调查分析中的应用

金融机构对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策.将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于挖掘购买股票、美金和期货的客户,同时用其分析被访者对不同金融产品的交叉购买行为,为金融机构的交叉营销提供依据.     

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。     

浅议农信社优质客户培育战略

国有商业银行快速发展，银行业竞争越来越激烈，而竞争的实质就是优质客户的竞争，谁赢得了优质客户资源谁就赢得了生存发展。因此，客户是金融企业赖以生存发展的重要资源，对任何一个金融企业都是至关重要的，如何加强对客户资源的开发，培育优质客户群体，对正在深化改革的农村信用社具有紧迫性、必要性和战略性。     

制造企业与客户价值感知差异的影响因素及偏差距离研究

以扎根理论为基础,卡车制造企业一线销售服务人员和行业客户为研究对象,探讨了两者间产品价值感知差异的呈现状态与构成情况。借助内容分析方法自下而上编码生成了客户价值影响因素框架模型,并对影响因素的概念内涵、权重及优先序、感知偏差距离等指标进行了定性与定量相结合的分析。研究结果表明,编码生成的38个影响因素中,客户与一线销售服务人员在其中17个因素的价值感知上存在显著差异,其差异主要体现在:企业一方面高估了购车成本、制造质量、品牌、产品形象、配件保障等传统销售及售后功能相关的因素在客户价值感知中的重要性;另一方面,企业低估了运营成本、盈利能力、盈利方式、智能物流等与未来收益水平相关的因素在客户价值感知中的重要性。同时,企业对成本费用、增值服务、收益能力等维度的影响因素概念定义与客户存在较大差别,这可能导致企业产品与客户价值诉求的脱节。首次在中文环境下采取定性与定量相结合的方法识别出制造企业与客户价值感知的影响因素并进一步计算得到价值感知差异点与偏差距离,为制造企业服务转型背景下的产品开发和改进、营销策略制定提供了实证数据支持,也为后续价值感知差异理论研究的发展提供了新思路。     

企业价值评估指标体系的构建与运用

一、企业价值评估指标体系的构建企业价值是由企业盈利决定的,而企业盈利即包括企业现有盈利又包括企业未来盈利。企业价值评估指标体系应从企业价值的本质和决定因素方面设置指标,并根据这些指标对企业价值进行评估。因此,企业价值评估指标体系由企业经营业绩指标、核心能力指     

证券投资意识调查分析 —基于数据挖掘的视角

 证券公司对于客户的挖掘和分类有利于挖掘潜在客户和做出适当的营销决策。本文将决策树、逻辑斯蒂回归和贝氏机率分类算法用于判断被访者是否购买股票,以此挖掘潜在客户,用K-means聚类法将股票购买者划分不同的类型,并建议采取不同的服务和营销方式,提高客户的忠诚度。     

电信客户生命周期价值模型和价值评价体系的关系研究

客户价值评价模型和评价体系建立是客户关系管理中的核心问题。文章依据客户生命周期价值理论和电信企业的行业特点,对电信客户生命周期价值模型和评价体系之间的关系进行了研究。首先根据电信行业高流失、多业务等特点,建立了基于当前价值、增量价值和存量价值的电信客户生命周期价值模型;以此为依据,构建了电信客户价值的三维评价指标体系;最后利用AHP法,对某电信企业的客户价值进行计算,并在三维空间中给出了相应的营销建议。     

商业银行客户满意度模型及其求解方法

0引言激烈的市场竞争强调企业必须对客户资源给予足够的重视,由此导致了客户关系管理理论的产生和迅速发展。作为现代管理科学与先进信息技术结合的产物,客户关系管理(Custom er R elationship M anagem ent,CR M)是企业在新的市场环境(高度扰动的市场环境)下,通过对企业—客户     

基于粗糙集的游戏核心竞争要素与购买模式挖掘

消费者偏好是游戏企业获得竞争力的源泉。文章基于粗糙集理论,对影响玩家行为的核心产品竞争要素进行挖掘,探讨不同要素组合对产品购买的影响,最终提取出玩家购买产品的决策规则。结果显示,共存在11项产品核心竞争因素,可将其分为三类:角色信息、任务与成就、金币获得与消耗,其中由角色信息判断玩家是否购买产品的确定性最高,且在90%的置信水平下,共存在67条产品购买规则。     

商业银行客户细分模型的建立与应用

文章尝试利用层次分析法(AHP)建立商业银行基于客户价值的客户细分模型,通过对已有客户数据分析、挖掘,将客户进行细分,从而确定银行的核心客户和主要客户群体,并制定相应的营销策略。