客户流失危机分析的决策树方法

叙述了客户流失的基本概念,分析客户流失危机产生的原因,指出了传统的客户流失危机分析方法存在的问题,在ID3算法的基础上,提出一种加权熵的概念,并对ID3算法进行改进,提出了一种基于决策树的客户流失危机分析方法,通过一个客户流失危机的分析实验对该模型进行了验证.实验结果表明该方法是可行的和有效的,为客户流失危机分析和预警提供了一种新的研究思路和分析方法.     

5G技术应用下通信企业客户服务模式创新分析

随着5G技术的诞生和深度应用,通信行业迎来了全面的技术变革,这也必然导致通信企业客户服务模式出现改变。通信企业客户服务模式是以客户满意度为最高需求,借助先进的移动通信技术,为通信企业客户提供相应的服务,从而提高通信企业的客户服务质量。基于此,文章对5G技术应用下通信企业客户服务模式创新进行深入研究,通过分析5G技术应用对通信产业带来的影响以及目前服务模式存在的问题,深入探寻基于5G技术的通信企业客户服务模式创新路径,以期为提升通信企业客户服务质量提供参考。     

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.     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.     

基于态度和钱包份额两维度的客户忠诚度测量模型

客户忠诚的表现形式可以归纳为态度和行为两个方面,用钱包份额测量行为忠诚度有助于企业全面考察客户的忠诚行为和潜在价值,因此从态度忠诚和钱包份额两个维度分别测量客户忠诚度.对中国内地信用卡客户进行调查,采用结构方程和验证性因子分析方法建模,比较基于态度和钱包份额两因子的忠诚度测量模型和单一忠诚度因子模型.结果发现,在中国内地信用卡客户数据样本中,两维度的客户忠诚度测量模型拟合指标优于单一忠诚度因子模型,而且基于这两个维度进行客户细分有助于企业识别客户行为偏好的差异性,有针对性地实施客户关系策略.     

移动商务中面向客户细分的KSP混合聚类算法

数据挖掘技术中的聚类算法是解决客户细分问题的重要算法之一。为解决传统聚类算法在客户细分问题中分类精度较低、收敛速度较慢的问题,着重对比分析传统聚类算法中K-m eans、自组织映射网络和粒子群3种算法的不足,提出融合3种算法优点的混合型聚类算法,该算法利用K-m eans和自组织映射网络对初始聚类中心进行优化,结合粒子群优化和K-m eans优化聚类迭代过程,并在迭代优化过程中设计避免算法因早熟而停滞的机制。针对移动电子商务环境下的餐饮业客户细分问题,建立移动餐饮业客户细分模型,并利用混合型聚类算法、K-m eans、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-m eans等4种算法对实际案例进行对比分析。研究结果表明,混合型聚类算法的聚类精度分别比其他3种算法高,同时还具有最快的收敛性能,更适用于客户细分问题。     

企业客户知识管理研究

客户知识是企业一项重要的知识资源,客户知识管理是将客户与知识作为企业的核心资产,从而创造和维持企业的核心竞争力.研究客户知识管理首先需要分析客户知识的内涵,其次对客户知识管理的特性、意义和过程三个方面进行分析,从而为客户知识管理的有效实施奠定了理论基础.     

基于价值的客户序位评价应用研究

企业对客户价值的序位评价是客户关系管理的基础问题之一,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.在现有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,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.     

基于五力模型的集团客户市场4G业务竞争力研究

在介绍4G基本概况的基础上,运用五力模型分析法对集团客户市场4G业务竞争力进行分析,找出影响核心竞争力的因素,并提出相应的对策,为运营商角力4G集团客户市场提供指导。     

基于蚁群智能的客户群偏好分析方法

采用蚁群智能的数据挖掘方法,根据客户对产品属性的偏好评分,对客户进行有效的分类.将客户偏好作为n维空间中的一个点,运用基于蚁群智能的聚类方法,根据预先设定的群体相似系数和拾起或放下概率进行聚类分析,在空间中采用递归算法,以获得不同偏好特征的客户群体模式.     

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.     

一种基于Rough集的客户流失风险分析方法

为了对客户流失风险分析过程中的大量的冗余特征进行约简或压缩,本文利用粗集理论中的特征约简方法来研究客户流失风险分析,提出了一种基于粗集的客户流失风险的分析方法.通过一个客户流失风险的分析实例对该算法进行了检验,实验结果表明,在保证分类质量基本不变的情况下,该算法可以查找出对分类起主要作用的特征,从而达到了特征约简的目的,成功地将粗集理论应用到客户流失风险的分析和预警中,为客户流失风险的分析和预警提供了一条新的研究思路和方法.     

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。     

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.     

基于客户价值的客户细分及保持策略研究

保持有价值的客户是客户关系管理的核心任务之一,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础.在讨论客户价值定义及评价方法的基础上,结合客户生命周期理论提出了改进的客户价值预测模型,建立了三维客户价值细分模型,根据客户细分的结果对每类客户的特征及相应的客户保持策略进行分析.     

浅谈中国电信网格营销

3G时代,中国电信面对种种机遇机会与挑战,随着技术革新,客户业务类型多元化,传统渠道模式已难于覆盖到所有客户群体。基于网格具有其多维度管理的优势,从物理、行业等多维度划分客户,能够更有效的管理与分析客户,包括客户的分布、客户的共同价值特征。本文用于简述中国电信实施的网格营销概念。     

基于在线客户评论的客户细分研究

针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架.在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类数识别的聚类流程,基于模糊C均值聚类方法,对客户进行聚类.     

基于网络聚类算法的企业客户细分方法

本文首先介绍了客户细分在企业营运中的重要性,将聚类算法应用于企业客户细分。基于聚类可以找到数据集中未知的分类,本文介绍了一种可对客户多种描述特征进行综合聚类的客户细分方法。该算法不仅将网络概念加入到聚类中,还可以通过参数的控制,使客户的细分数量在可控范围之内。     

一种确定典型客户购买率的新方法

购买率是描述间歇性客户交易行为的基本变量,典型客户购买率是分析间歇性客户细分上客户购买行为的基础.目前,典型客户购买率的确定还比较繁复.本文利用不确定推理中的概率推理方法,设计了购买决策树回溯推理的模型和算法,有效解决了这一问题.     

客户体验维度识别的实证研究--以电信行业为例

客户体验管理是体验经济环境下提升客户价值、建立和保持客户忠诚的有力工具,而识别客户的体验需求是客户体验管理的先决条件.在分析客户体验管理概念多层次性的基础上,从企业战略实施层面提出客户体验需求可以归纳为多个维度,建立了客户体验维度层次模型.在此基础上以中国电信行业为背景,利用样本调查来获取客户的体验感受与重要性评价数据,由此识别出信任、尊重、便利、效率、知识、掌控、身份7个维度,并得出客户对各体验维度的需求呈现出层次性与阶段性的特征、客户对于各体验维度的感受水平普遍低于其期望水平、客户体验维度的感受水平与客户满意度之间具有一定的正相关性等结论,借助客户体验需求分析矩阵从实际操作层面为电信行业客户体验管理的实施提供了可行的建议.