基于数据挖掘的客户资产测量研究

由于单个客户消费行为具有极大不确定性导致预测客户资产比较困难,提出一种以数据挖掘技术为基础,在客户分类的基础上测算客户资产的动态方法,该方法使客户资产的测量更加准确并具有可操作性。同时通过实证分析证实该方法可以为企业实现精确营销提供有力支持。     

基于RFM模型的商业银行营销决策分析

客户关系管理(CRM)的应用帮助商业银行建立起现代化经营理念,打造其核心竞争力.文章的重点为CRM的核心问题:客户分类以及以客户为中心的营销体系.以解决商业银行营销决策问题为目的,首先利用RFM模型对客户进行分类,然后将营销问题转化为组合优化的($)0/1($)背包问题,最后利用遗传算法对该问题进行求解.     

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.     

电信企业客户价值评价及营销策略

本文对电信企业目标客户价值评价体系构建进行了探讨,对指标体系的结构和具体指标的选取进行了分析,建立了基于BP神经网络方法的目标客户价值评价模型,并根据模型对目标客户进行了分类,确定了不同客户群的营销方法.     

数据挖掘在理财产品营销中的应用——以CATI数据为例

金融机构对客户分类和特征识别的分析将有助于它们挖掘出潜在的客户,并做好相应的营销政策.利用聚类分析、决策树等常见的数据挖掘方法,对台湾投资者的投资意向进行详细的分析,归纳出投资者的偏好,为金融机构的营销政策提供参考依据.     

基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究

从客户的当前价值、潜在价值、忠诚度价值三个方面出发,建立适用于线上企业的会员客户价值评价指标体系。同时,在传统RFM模型的基础上构建了新三维的客户细分模型,并根据改进的客户价值细分维度进一步细分客户,利用主成分分析法计算每个客户群的价值得分。最终选取某网站的会员客户数据进行算例分析,通过识别不同客户群体、价值和状态,为企业实施精准营销提供更加细致的客户细分依据。     

RFM：客户价值掘金利器

营销管理人员经常会面临平衡公司预算与客户营销覆盖率的挑战。春节临近,正是商家的促销旺季,作为一家大型超市的市场经理,如果在既定的促销预算里,只能从60万交易会员中挑选20万人进行直邮目录营销,你会如何选择？     

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。     

知识服务业背景下客户市场细分的聚类方法研究

知识服务业所面对的客户需求具有知识化、专业化及问题解决为导向等特征.在服务过程中客户具有高度的参与性和交互性.文章指出客户市场细分不再局限于事前细分方法中常见的客户行为特征变量,提出了基于态度变量的客户市场事后细分策略,介绍了传统聚类方法K-means和SOFM方法在市场细分中的应用,以及支持向量机聚类方法(SVC)进行知识服务业的客户市场细分的过程.应用SVC方法于具体行业实施客户市场细分,并对比三种方法的聚类效果,说明了该方法对于提高判别分类效果的能力和优势.     

数据挖掘的任务之一:分类

一般说来,数据挖掘问题可以分为以下几类:分类、推估、预测、同质分组和关联分组。每种问题都有许多具体的数据挖掘或统计模型来加以解决。分类简介分类问题是数据挖掘中最重要的任务之一,很多数据挖掘问题都可以转化为分类问题。分类的目的在于运用分类方法构建一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型可以将输入数据(比如数据库中的数据项)映射到给定类别中的一个类别。比如根据个人资料预测客户是否会流失,这里就把顾客分为将流失与不会流失两个类别,再根据输入的个人资料将该客户映射到两个类中的一个里去。分类首先要做的工作…     

营销数据库的建立与管理

数据库营销是九十年代以来发展最快的营销方式,与传统的大众营销方式相比,数据库营销具有准确定位客户、短回应周期、方便测算营销效果的特点,可以极为便捷深度地追踪、了解和预测客户行为,开辟了交叉销售、重复销售、客户维系与客户挽回等一系列传统营销不能到达的新领域,企业的营销在深度和广度上都有了巨大的飞跃。中国大陆越来越多的企业开始发展数据库营销,可无一例外地会首先面临没有营销数据库的问题。虽然没有自己的营销数据库,但也能借助其它的数据资源开展数据库营销,     

引入营销效应的文本情感挖掘研究

大量的在线评论文本数据,对汽车制造业的产品创新、精准营销具有重要的实用价值.传统的文本挖掘多关注情感极性强度而忽视了情感营销效应,挖掘结果与企业需求差异较大.文章利用大连理工、中国知网等情感词典和丰富的汽车语料库,采取了基于CRF机器学习的情感词自动获取方法,构建了情感营销效应词库,并运用MATLAB对该词库情感营销效应进行了全面的统计分析,分类优化情感营销效应值,最后采用中科院ICTCLAS中文分词技术进行测试,结果表明,考虑情感营销效应的文本挖掘召回率达到80％以上,能较好地满足汽车厂商的应用需求.     

基于BP网络的客户价值分析

客户是企业最重要的资源之一,是市场竞争的焦点.现代企业之间的竞争主要表现为对客户的全面争夺,因此就必须进行客户关系管理.客户价值分析是客户关系管理的基础,而客户价值分析的一项重要内容是客户分类.文章针对移动通信业的经营实际,首先构建了移动通信业客户价值评价体系,在此基础上设计BP神经网络模型,进而利用MATLAB神经网络工具箱来进行客户价值计算.通过这种方式可以客观、公正地计算出移动通信业各公司客户的价值大小,移动通信公司可以根据各客户的综合评分值,制定有针对性的客户价值提升策略和客户维系策略.     

市场走访服务的程序化、细节化探索与实践——卷烟营销＂客户服务五步工作法＂简介

在市场营销过程中,涉及市场走访服务这一环节。平时的市场走访有工作量大、客户分散、程序不清、内容不详、难以跟踪的困难。烟草商业企业在这个方面的探索和实践可以说是先行了一步。现就烟草商业企业卷烟营销客户服务的创新方法及市场服务中的程序化细节化做以介绍．同时分析了应用后的效果。     

高科技工业品导入期的营销传播策略

在高科技工业品导入期的营销传播活动中,厂商常常会遇到寻找客户的困难、推广经费不足的困难、客户认知产品及使用产品的困难.为了克服这些困难,打开产品销路,必须选择正确的传播目标、营销信息和传播手段.高科技工业品生产厂家只有制定并实施正确的人员推销策略、直接营销策略、广告宣传策略和公关活动策略,才能成为市场的赢家.     

基于客户价值细分客户方法的探究

客户关系管理(customer relationship management) CRM能为企业选择和管理客户,以使客户的终生价值最大,从而获得市场竞争优势。客户分类是根据客户属性来划分客户集合,通过获得的客户类别来分析和预测客户的消费模式。但由于客户分类问题涉及的因素众多．许多因素带有模糊性,并且分类的标准因为分类目的的不同而有所不同,因此没有一种通用的方法适合各种客户分类问题。本文提出的客户分类是基于客户价值来分类。客     

基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究

近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法。相对于传统的二分类模型,该模型的特点是可以处理借贷客户被分为三类或三类以上的有序数据,估计系数的同时能从众多纷繁复杂的数据中自动筛选重要变量,并在变量筛选过程中考虑不同子模型系数的结构特征。通过蒙特卡洛模拟发现,本文所提出的稀疏结构连续比率模型在分类泛化误差和变量筛选上的表现都较好。最后将本文提出的模型应用到实际的消费金融信用风险分析中,针对传统征信信息不足的借款人,通过引入高频电商消费行为数据,利用本文提出的高维有序多分类模型能有效识别借款人的信用风险,可以弥补传统征信方法的不足。     

数据库营销团队的建立与管理

数据库营销是指企业在业务开展过程中,把各种与客户相关的数据采集整合起来,在数据库的基础上形成对客户更深的理解与洞察,有针对性地对不同细分群体的客户策划执行差异化的营销沟通,从而实现客户价值的最大化。     

满意度研究分析方法探讨与应用

客户满意程度是当前市场竞争的一个焦点。满意度研究不仅可以用来衡量企业的产品或服务质量，更为重要的是，它可以从客户的角度分析对企业产品或服务不满意的原因，以提高企业的竞争力。     

我国农产品的网上营销策略

市场经济条件下的农产品生产必须面向市场,农产品营销管理直接关系着农业发展的规模与方向.农产品营销管理必须有效地运用现代信息技术和手段,才能在瞬息万变的市场中敏锐地捕捉到消费者的需求信息,以恰当的方式为消费者提供合适的农产品,在满足农产品消费者需求的同时实现自身的发展.据农业部信息中心统计,截至2005年4月,网上展厅共发布2669家企业信息,4165条农产品信息,会员三维多媒体信息117条,会员视频信息47条,上载图片2729张.