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。     

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。     

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。     

基于客户消费行为细分的营销决策分析

客户细分基础上的营销决策日益凸现其重要性,在实际应用中客户细分的标准多以企业产品、客户地区分布、客户特征等居多,而以客户消费行为作为细分标准的还比较少见。我国的移动通信市场正在向管制条件下的充分竞争状态发展,企业的营销能力越来越成为运营商竞争的利器。本文建立了一个基于客户消费行为细分的营销决策模型,根据作者长期的行业经验,以湖南移动作为案例具体应用了该模型,取得了有意义的结论,这说明该方法能够为企业的营销决策者提供一种新的思考问题的视角。     

客户订单解耦点定位中的冲突消解研究

客户订单解耦点的定位是一个群决策过程,涉及客户,供应商和制造商等.在其定位的过程中,由于客户、制造商各功能部门对定制的考虑角度、评价标准、领域知识的不同,从而导致冲突的产生.本文在分析解耦点定位冲突产生的原因和特点,并对其进行形式化描述的基础上,提出了分段式冲突消解策略.即首先将多个客户需求聚类,然后基于系统论,将群体需求作为一个参与方与制造商各功能部门统一决策,给出决策了模型.     

CRM中客户满意度分析

本文在提出CRM中客户满意度概念的基础上,分析了影响客户满意度的几个因素,并提出如何来分析评价客户的满意度、提高客户的满意度,并建立CRM中客户满意度测评模型。该模型的应用结果可以让企业找到自己的问题之所在,有针对性地改善服务质量,通过持续质量改进,增加企业的经济效益,从而促使企业的服务质量上升到一个新的台阶。     

客户关系管理中的动态客户细分方法研究

在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分过程表示为一个C过程与一个P过程,并将描述非确定关系的云模型理论引入到客户细分的P过程中,从而实现了客户细分的动态性,提高了模型对客户行为描述的客观性.文章采用来自UCI的合成数据及来自银行的实际客户数据进行了数据实验,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于预算限制和客户挽留价值最大化的电信客户流失挽留研究

在分析电信行业中挽留激励效应、自然流失效应和口碑传播效应对客户保持率的动力学机理的基础上,得到客户保持率在客户挽留周期中的演进路径;接着提出了使用挽留激励系数、自然衰减系数和口碑影响系数来具体描述这3种效应的作用力。然后基于客户保持率的演进路径推导出了客户挽留周期模型和客户挽留价值模型。最后建立了2种不同类型的客户挽留模型:基于挽留激励效应建立了单个客户挽留费用模型,并推导出了单个客户挽留费用的有效范围、挽留激励的高效率区域和低效率区域;基于定义的挽留收益函数和挽留边际收益函数建立了一对一客户挽留策略模型,并推导出了在挽留预算限制条件下的客户挽留顺序选择原则。实验结果表明,所提出的电信客户挽留方法是可行且有效的。     

基于消费行为的市场细分模型构建与验证——以移动通信行业为例

针对客户偏好和客户需求开展市场营销活动是每一个移动运营商最为关注的问题.为此,分析了移动通信行业现行的以人口统计变量和ARPU值为划分维度的市场细分方法,并在此基础上提出了以消费行为作为划分维度的市场细分模型,该模型将客户按照"当前价值"、"发展性"和"忠诚度"3个维度进行细分,并从数据库中分别提取相应的变量对各个维度进行有效测量.同时采用了K-means聚类算法和相关的数据挖掘和统计方法对模型进行了验证,进一步确定了模型的实用价值.     

一种面向客户的知识推送模型

研究了面向客户的知识推送问题,首先分析和归纳了客户需求的知识内容,包括公司说明、产品信息、流程操作、业务能力和客户满意等5类知识,并给出了面向客户的知识推送的概念认识;然后通过面向客户的知识推送过程分析,提出了一种面向客户的知识推送模型,模型分为客户层、通讯媒介层、分析/推送层、服务组装层和知识资源层5层;最后通过一个实例说明了该模型的实际意义。     

客户忠诚决定因素实证研究

在现有研究成果的基础上提出了一个描述客户忠诚与其决定因素之间关系的综合理论 模型. 选择中国IT 分销行业为背景,聘请专业调研公司以上门走访的方式收集了367 个企业 客户的样本数据,然后利用结构方程建模(SEM) 软件EQS5. 7b ,对该模型作了检验. 检验结果 表明:客户认知价值、客户满意、客户信任和转移成本是客户忠诚的四个决定因素,其中客户认 知价值是核心决定因素,对客户忠诚有着最大的影响. 讨论了实证结论对企业CRM 实践的指 导意义.     

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。     

企业形象对顾客态度忠诚与行为忠诚的影响模型——来自零售银行业的证据

企业形象在学界与业界已经成为一个重要议题,但企业形象与顾客忠诚之间的确切关系尚未得到深入研究。本文探讨了企业形象通过顾客价值和顾客满意对顾客忠诚的作用机理。以零售银行业为刺激物的实证研究结果表明:(1)企业形象不但直接正向影响顾客态度忠诚,而且通过顾客价值和顾客满意间接地正向影响顾客态度忠诚;(2)企业形象是最重要的顾客态度忠诚决定因素;(3)顾客态度忠诚是联结企业形象、顾客价值、顾客满意与顾客行为忠诚的唯一中介因素。本研究对于推动我国零售银行业用心塑造积极的企业形象具有重要启示。     

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。     

道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的影响——基于顾客多样情绪调节效应

O2O模式下，众多学者和商家都关注何种在线管理反馈策略能提升顾客满意度，然而多数研究仅针对顾客负向情绪，忽略了顾客多样情绪对在线管理反馈策略影响的调节作用。实际上顾客在接受在线管理反馈时带有矛盾情绪，表现为多种情绪。因此本文针对消费者多样情绪，研究不同情绪调节下道歉承诺类管理反馈策略与顾客满意度之间的关系。通过梳理在线管理反馈策略、顾客满意度、顾客多样情绪等相关研究，提出代表顾客多样情绪的在线评论类型包括：积极评论、偏积极评论、消极评论、偏消极评论，研究不同类型评论（顾客多样情绪）对顾客满意度有不同影响；道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极影响；不同类型在线评论（消费者多样情绪）对道歉承诺类管理反馈策略的积极影响有调节作用等假设。本文以国内某旅行网站99027名顾客二次入住酒店数据为样本，用机器学习的方法对顾客评论和管理反馈策略进行分类，通过多元线性回归模型进行实证分析，结果表明：（1）偏积极评论、偏消极评论、消极评论对顾客二次满意度有负向影响；（2）道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度有积极作用；（3）顾客偏消极、消极情绪能够加强道歉承诺类管理反馈策略对顾客二次满意度的正向影响，即道歉承诺在调节顾客的消极情绪方面具有一定的积极作用。研究结果丰富了在线管理反馈策略理论和方法，为服务商进行在线管理反馈时应采取的措施提供了一些参考，对服务商通过第三方平台加强顾客关系管理具有一定的指导意义。     

客户关系对企业技术创新的影响

基于2012~2019年我国A股制造业企业数据,从静态客户集中度及动态客户波动性两个维度,结合地区可持续发展,深入考察客户关系对企业技术创新的影响及其作用机制。研究发现:客户集中度与客户波动性均会弱化企业技术创新,而地区可持续发展水平能够显著缓解客户集中度对企业技术创新的负面影响;通过作用机制分析发现,客户集中度所引致的融资约束水平上升,以及客户波动性所引致的存货周转效率降低,均抑制了企业技术创新。     

中国IT服务外包企业能力研究

基于企业能力理论与价值链分析,建立了适合我国国情的中国IT服务外包企业能力评价模型;通过对北京市近40家IT服务外包企业的实地访谈与问卷调查,分析了中国IT服务外包企业的能力现状及存在问题;结合理论研究与实证分析,提出了提升中国IT服务外包企业能力的对策建议。     

动态营销范式下中国服务业顾客满意形成机制研究

尝试分析两大营销范式涉及的多个变量:服务质量(硬质量、软质量)、顾客信任(销售员信任、服务商的信任)、感知价值、顾客承诺和总体满意,并展示它们之间的关系.同时,提出了一个整合模型并建立了反映以上变量关联的一系列假设,通过实证研究验证了消费者满意的结构方程模型(SEM).最后,为企业赢取顾客满意提出了建议.     

基于客户需求的移动数据产业生态系统研究

围绕移动数据业务的发展,立足于移动数据业务价值网络的研究,从产业生态系统的角度分析了价值网络各环节价值增值的原理.按照马斯洛的需求层次理论,提出了在有效运作客户资源的基础上,对移动数据业务市场需求进行分析的方法.根据移动数据业务的服务对象,对市场需求进行了分类.提出了以移动运营商为核心,包括网络设备供应商、系统集成商、终端设备制造商、内容及服务提供商、虚拟运营商和用户在内的移动数字产业生态系统的基本架构.     

基于SC-RS的我国工业电力用户价值画像模型研究

电力用户价值画像对于提升我国供电企业的营销服务资源配置效能,提高智慧营销管理水平,从而最大化撬动供电企业的综合效益具有重要的现实意义。现有工业电力用户价值画像模型评级指标体系未能反映国家最新能源政策对我国工业企业的发展要求、无法良好应对现实电力用户用电数据的稀疏性,以及对于新用户价值等级预测的准确性存在提高空间。针对以上问题,本文集成数据挖掘技术中的谱聚类算法(Spectral Clustering, SC)与智能算法中的粗糙集理论(Rough Set, RS),构建了一种优化的数据驱动型工业电力用户价值画像模型,简称SC-RS模型。新模型构造围绕“知识萃取-知识推理-知识服务”的逻辑脉络展开,首先,在“知识萃取”部分,结合我国“碳达峰”目标与“碳中和”愿景,构建优化的我国工业电力用户价值评级指标体系,此外,采用谱聚类技术,并联合网格搜索策略,提炼用户价值等级信息情报;然后,在“知识推理”部分,应用粗糙集理论,继承已有三维规则挖掘框架,构建基于ChiMerge离散法与变异系数的行约简、基于系统依赖度的列约简、基于对象确定性因子的格约简,以及基于规则强度的规则提取方案这一拓展的四维规则挖掘模型,生成用户价值等级规则库;最后,在“知识服务”部分,一方面运用用户价值等级信息情报,构造价值决策系统,以及描摹群体用户价值画像,另一方面运用规则库,呈现可理解的价值知识,以及构造价值等级规则软分类器,实现新用户价值等级预测与个体价值画像描摹。为了展示模型的应用路径与具体步骤,采用实际工业电力用户数据,对模型开展实证研究。结果表明,SC-RS模型构建的评级指标体系紧跟我国电力行业最新发展动态,具有较强先进性;模型能够兼容稀疏性数据,对数据要求低;构造的粗糙四维规则挖掘模型可行有效,且对新用户价值等级的预测准确性高。综上,SC-RS模型能够对电力用户大数据实现价值情报挖掘与利用,是为我国电力企业智慧营销管理赋能的有力工具。