基于顾客维度的质量成本管理探讨

在运用平衡记分卡进行企业绩效评价时，顾客视角是一个重要的衡量标准。成本管理作为影响企业绩效的一个重要因素，更应考虑顾客对质量的经济性要求，在质量管理时应从产品提供者的质量管理转变为产品使用者的质量管理。本文从顾客角度出发，在分析传统质量成本模型局限性的基础上，提出了基于顾客维度的质量成本管理修正模型，并对优化企业质量成本管理的相关策略进行了探讨。     

潜在客户资产测量研究

客户资产由当前客户资产和潜在客户资产两部分组成，对潜在客户资产测量问题尚未有系统的研究。在客户购买行为建模研究的基础上，提出由客户获取预测分析、客户购买行为分析和客户费用分析组成的潜在客户资产测量方法框架，总结了可用的模型，并用实证案例说明；提出利用当前潜在客户资产分析矩阵分析指导投资和管理决策的方法。     

浅谈实行建设工程无标底招标利弊及建议

本文分析了无标底招标的特点和利弊,在肯定无标底招标的同时,建议不可盲目实行,提出加强法律、法规建设,规范建筑市场和参与各方的行为是解决问题的关键。     

顾客第一论

“顾客第一”有其特定的内涵,它充分体现社会主义企业的根本目的,因而是企业所有经营观念中的一个根本性观念,也是企业生产经营的一个根本指导思想。企业要实现其双重目的,促进物质文明和精神文明建设的发展,并树立各种现代经营观念,就必须坚持顾客第一。     

面向CRM的动态质量体系管理数据的模型

以ISO9000质量管理体系为背景,本文详细地分析了企业质量体系管理的信息层次结构与流程,针对质量体系的制定、改版以及质量持续改进,研究了质量体系管理对数据模型的复用性、可引用性与可回朔性的要求,讨论了现有质量管理信息系统的局限性,提出了动态质量体系管理数据模型,给出了模型的结构和功能,总结了所提模型的特点。最后,给出了实例分析。     

基于顾客退货的闭环供应链运作绩效研究

为了探讨顾客退货情境下的供应链运作绩效问题,采用动态建模方法对产品正向物流和退货逆向物流为一体的闭环供应链系统进行研究,构建生产-分销-市场-退货-再处理-再销售等多个环节的系统运作模型.通过计算机仿真方法模拟不同情境下系统的动态行为规律,着重从产品生命周期视角探讨顾客退货对供应链系统运作绩效的影响;以系统总利润为指标,评估退货率、退货处理时间、产品价格衰减等因素的影响效应.研究结果表明,无论是对长生命周期产品还是短生命周期产品,退货率和产品价格衰减均是影响系统绩效的关键因素,高退货率和高价格衰减会显著削弱供应链整体的盈利能力,导致系统总利润大幅下滑.对于陷入高退货、高价格衰减困境的企业,设定相对较短的退货期限可以在一定程度上改善盈利情况;此外,当加快退货处理速度不会引起额外的成本投资时,快速的退货处理方式对企业更为有益,特别是对短生命周期产品而言,缩短退货环节的处理时间具有非常显著的经济价值.     

服务人员互动风格对顾客忠诚的影响研究:关系利益的中介作用

在竞争性环境中,服务人员的有效互动尤其重要.基于此,应用关系营销理论,构建服务人员不同互动风格对顾客忠诚的影响模型,探索不同关系利益在其中的中介作用.以北京某品牌汽车4S店为背景展开调查,运用结构方程模型进行实证研究.研究结果表明,服务人员互动导向型风格既对顾客忠诚产生直接的影响,还通过顾客感知的信任利益和社会利益对其产生间接影响;任务导向型和自我导向型互动风格仅通过顾客感知的信任利益对顾客忠诚产生间接影响.     

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.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是数据挖掘技术的重要应用领域,也正是因为具有数据挖掘技术的支持才使CRM具有越来越广泛的市场价值和研究价值。本篇论文综述了面向CRM的数据挖掘应用的总体研究情况。包括面向CRM数据挖掘的体系结构;从客户生命周期的角度和行业应用角度分析了CRM中数据挖掘的应用状况;最后结合当前数据挖掘技术的发展指出了CRM中数据挖掘应用的进一步发展趋势以及我国在该领域的研究方向。     

中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究

随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的主要特征,并有望进一步发现客户对这些特征的意见和态度.在英文世界中已经有学者开始对这一研究进行探索,然而由于语言结构等方面的差异,英文的研究成果尚无法直接应用于中文客户评论的挖掘中.本研究针对中文的特点,提出了面向中文的客户评论挖掘方法.该方法基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘.本研究采用通过互联网获得的针对手机、数码相机、书籍等5种产品的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.