基于经费约束和广义客户终身价值最大化的多客户流失挽救模型

提出并计算了基于单个客户的广义客户终身价值和挽救费用上限.在此基础上,提出了有挽救总经费约束条件下、为实现全体流失客户终身价值最大化的挽救模型,包括流失客户是否挽救的依据,如何确定各类客户的挽救比例、挽救费用、挽救次序等.最后给出一个算例.     

基于客户生命周期的客户知识价值变化趋势实证研究

随着客户关系管理逐步向客户知识管理发展,客户知识对客户价值的影响越来越显著.通过实证研究分析客户知识价值在客户生命周期内的发展趋势.收集某移动分公司的96户渠道客户的数据作为样本数据,通过分析客户知识价值的两个度量指标客户知识能力和知识交流意愿的变化趋势得出如下结论:客户知识价值是随着客户生命周期阶段的发展而不断提高,考察期最小,形成期次小,稳定期最大.     

B2C电子商务网站个体客户终生价值分析

相对于传统企业个体客户的价值计算，主要探讨了B2C电子商务网站个体客户终生价值的量化问题，在文献研究的基础上进行综合与改进，提出了一种新的简便建模方法，该方法将电子商务网站个体客户终生价值计算问题转化为对分类个体客户未来交易额和生命周期时间的预测，运用SMC方法得到B2C电子商务网站个体客户终生价值的解析式．该建模方法在实际的B2C图书电子商务网站客户关系管理系统中得到了较好应用．     

基于客户细分的电动汽车企业以旧换新策略

在电动汽车(EVs)企业广泛采用以旧换新服务的背景下,从EVs保留潜在客户并提高品牌忠诚度的视角出发,构建考虑客户细分和消费者效用的以旧换新模型,研究EVs企业最优以旧换新策略问题,着重分析客户细分下不同EVs以旧换新策略(即整个EVs以旧换新和混合以旧换新策略)与其他相关因素(如以旧换新折扣和残值)对企业收益的影响。同时在考虑政府补贴下,分析EVs企业在不同以旧换新策略下的最优生产决策。最后从消费者剩余和社会福利的角度讨论两种以旧换新策略的社会优势性。研究表明：若二手EVs的残值相对较高,则整车以旧换新策略是企业的最优选择,否则企业更青睐混合以旧换新策略;电池以旧换新策略由于具有相对较高的以旧换新返利而使置换客户受益,但可能对直接购买新品的客户不利;在整个EVs以旧换新情景下,客户从购买新品中获得的效用优于仅电池以旧换新,同时市场规模影响EVs企业的最优决策。此外,政府补贴下EVs企业及客户均获利,并且混合以旧换新策略下政府补贴能带来更优胜的社会福利。本文研究结论对EVs企业推行以旧换新策略以及政府补贴政策有一定的理论指导意义。     

基于SMC-RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型

为提高个体层次上客户流失预测的精度,建立了基于SMC-粗糙集-最小二乘支持向量机的电子商务客户流失预测模型.该模型首先利用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阈值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次应用粗糙集理论约简出重要的客户流失预测指标体系,然后将训练样本送入最小二乘支持向量机进行学习和训练,进而对测试样本的客户流失状态进行判别.利用某网上商场的2525名客户样本进行电子商务客户流失预测实证研究,结果表明:与SMC模型、BP神经网络模型、最小二乘支持向量机模型相比,该模型对测试样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的客户流失预测方法.     

商业银行客户流失预测模型研究

以某商业银行的客户流失为研究样本，使用数据挖掘及统计技术分析和识别影响商业银行客户流失的因素，并建立客户流失预测模型。实证研究结果表明所使用的扰动预测技术获得了满意的预测效果．     

OSN下的客户领袖声音在线识别方法

在线社会性网络(OSN)下的客户领袖声音容易形成电子口碑或舆论,直接影响企业营销决策规划与实施.旨在发现OSN下的客户领袖声音,引导其成为正向效用的电子口碑或电子舆论,以支持企业营销决策.通过在线检测客户日志数据,将各个代理软件所侦听到的表征客户声音的多重属性数据进行融合,完整、准确地表述客户声音;再采用基于距离的多指标离散和综合的统计方法,自动锁定、跟踪检测和在线甄别其中的客户领袖声音.经过实际算例数据验证,证明该方法科学、合理、有效.     

自组织映射神经网络(SOM)在客户分类中的一种应用

对自组织神经网络在客户分类中的应用进行了探讨 ,讨论了客户分类的概念、指标选取、分类方法选取、SOM(Self Organization Map)聚类方法 ,给出了一种基于 SOM的客户分类方法 ,即 :给出 RFM(近度 ,Recency;频度 ,Frequency;值度 ,Monentary)的指标 ,根据综合指标的计算和各个指标的相对学习结果变化趋势 ,将客户分类 .并进行了模拟计算 ,将模拟结果分类 ,以验证算法 .     

基于云计算的大规模定制客户需求响应模型及其节点的选择与分布

云计算为大规模定制解决个性化定制和模块化生产的融合提供了现实的依据和信息技术上的支持.通过分析云计算平台体系架构和大规模定制客户需求响应服务的特点,研究了大规模定制中为了有效处理客户需求信息该如何选择与分布云计算平台中的关键节点的问题,提出了基于云计算的大规模定制客户需求响应模型,并提出一种以客户需求关联度为衡量指标的关键节点确定算法.     

面向客户细分的空间数据分类研究

在数字城市的基础上,研究具有空间分析能力的客户关系管理系统,提出基于空间数据分类挖掘的客户细分方法.从数据模型、数据过滤、分类挖掘算法这三个阶段入手,设计了全新的CRM知识发现体系.首先提出了客户分类的数据模型,设计全新的空间谓词的过滤方法;然后,本文针对空间信息系统所特有的不确定性,设计基于不完备信息系统的粗糙集算法,以实现合理的空间数据分类;最后,提出了客户空间数据分类的软,硬分类规则,更好地指导CRM策略的制定.     

民航旅客忠诚度模型预测方法

结合现阶段民航企业的特点,重点研究如何利用忠诚度预测模型提高企业的服务水平方法,在此基础上,建立提高旅客忠诚度的决策服务体系.通过建立符合民航的旅客忠诚度模型,运用PLS-SEM方法量化忠诚度指标;由于调查数据量的限制,研究在小样本集下的偏最小二乘法预测方法,制定提高忠诚度指标策略.对实际采集数据的分析试验也验证了该方法有助于细化分析航空公司服务水平,操作性强,效率高,可为民航企业改进服务提供决策支持.     

顾客满意度测评的质量功能展开方法

把质量功能展开(QualityFunctionDeployment,QFD)方法引入到顾客满意度测评研究中,建立了顾客满意度测评的质量功能展开模型.通过多阶段的QFD模型将总体顾客满意度逐步展开为易于顾客判断的指标,进而,实施了顾客满意度指数的测评.利用分阶段的质量屋给出了一种直观、有效顾客满意度测评方法,并通过汽车维修行业的顾客满意度测评实例说明了这种新方法的实施过程.     

SVM方法及其在客户流失预测中的应用研究

客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容.针对客户流失问题,建立了支持向量机预测模型.针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,提出带有不同类权重参数的支持向量机算法CW-SVM,通过调整类权重参数改变分类面位置,提高算法分类准确性;将标准支持向量机训练问题转化为运算效率更高的核向量机问题,提出处理不平衡海量数据集的CWC-SVM算法.通过实际银行信贷客户数据集测试,该算法与传统预测算法比较,更适合解决大数据集和不平衡数据,取得较好的客户流失预测效果.     

基于顾客终身价值的电信套餐设计框架模型

电信套餐是电信企业通过电信产品的多样化来满足市场中不同顾客群需求的一种有效手段。在电信套餐的设计过程中,如何合理设计套餐的数量和定位细分市场,并选择套餐分档的属性值,是电信企业管理部门的一项重要任务,也是一个复杂的管理决策问题。提出一个基于顾客终身价值的电信套餐设计框架模型,主要分为市场调研、市场细分、联合分析、顾客购买选择行为分析、套餐评价和套餐设计优化等几个阶段。通过应用该框架模型,电信企业决策者可根据企业特点,建立一套量化的电信套餐设计方法,对于电信套餐设计的系统化具有重要意义。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

顾客有限理性对最后一公里配送服务系统的影响

最后一公里配送服务系统中存在不完备信息，顾客互相竞争，彼此造成拥堵，表现出有限理性行为。从顾客期望效用角度，考虑顾客取货距离和运费等因素，运用排队模型描述了顾客自提和送货上门两种配送服务。基于随机最优反应均衡，刻画了顾客无法准确计算他们的期待损失或者等待效用的有限理性，证明了最后一公里配送服务系统存在Logit均衡且均衡唯一，并分析了顾客理性程度、取货距离和运费对均衡的影响。从企业的视角，构建了顾客有限理性条件下企业利润最大化模型。仿真实验揭示了忽视顾客有限理性将对企业造成重大的利润损失。     

承载供应链管理的客户关系链管理分析与建模

指出了客户关系管理的概念不足,以实际例子引出客户关系链的概念,并分析指出客户关系链可以承载供应链的运作管理.利用Markov链对该过程建模,对简单的情况进行了分析和计算,并给出了如果忽略了客户下游信息,企业所受到的损失分析.并同供应链系统作了类比.     

顾客价值驱动的需求状态转移知识模型研究

构建顾客需求知识模型是供应厂商需求响应决策关键,论文从顾客价值角度,分析了顾客需求问题结构特性,提出需求目标、需求个体能力和需求环境是影响顾客显性与隐性需求形成,导致感知价值差异的主要要素.在此基础上,建立了顾客需求状态转移过程性知识模型,以及知识模型的"规则+框架"表达模式.     

基于质量屋的顾客需求权重确定方法

通过定义工程特性的计划改进水平、实际改进水平与工程特性修正权重等概念，提出了工程特性改进水平规划模型，并在此基础上建立了顾客需求权重评估模型。该模型能够从不同顾客的需求权重信息中提取统一的顾客需求权重，优化工程特性改进水平，使设计的产品能够满足或者超过目标市场中所有顾客的期望满意度，并利用同一资源实现多种设计目标。仿真研究表明，该模型有效的、可行的。