生存分析在电信增值服务行业客户流失分析中的应用

利用生存分析对一家电信增值业务提供商的客户流失数据进行了实证研究,提出了一个预测客户流失概率的模型.利用该模型能及时准确地掌握客户流失情况,以此可以提高企业决策的针对性,降低客户流失率.     

大客户流失原因及其影响因素分析

依据相关客户流失研究文献,通过分析具有顾客资产属性大客户特征,对这类客户流失的原因及其影响因素进行了系统分析,并进行了实证分析论证.本文的研究结果对于企业认清客户流失的主要原因,采取针对性措施以提升客户管理水平,进而增加顾客资产价值具有一定参考价值.     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

基于虚拟社区的网络出版企业运营策略的研究

本文针对网络出版企业运营中的客户流失问题，首先介绍了客户细分的相关概念及重要意义，然后引入虚拟社区，并以此为基础，从客户维系、个性化营销、企业规划等不同角度，对具有虚拟社区的网络出版企业运营策略进行了研究。     

向量空间模型在电信企业中的应用

本文提出了一种向量空间模型,利用TFIDF算法的基本思想,构造出了一种适合于电信企业的TFIDF算法。可以利用此算法找出流失的客户去向与新入网的客户来源,通过对比分析出客户的消费行为以及客户流失的原因,为制定营销策略提供了理论依据。     

电信客户流失的组合预测模型

针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及 Logistic 回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征.     

决策树ID3算法在客户信息分类中的应用

在现代企业,如何保留客户是企业客户管理的重要研究方向.使用决策树ID3 算法,分析客户的属性特征,实现客户信息的分类,找出各类客户的特征,有针对性地改善客户关系,从而避免客户流失,提高市场的占有率.     

结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.     

集成多分类器在客户流失预测中的应用

随着经济的发展,通讯行业的竞争也日益激烈,客户流失已经成为造成企业经济损失的重要原因。为了给企业决策者提供较为准确的客户流失预测分析,提出了基于集成多分类模型的预测方法。基础模型的构造上选择基于显露模式的算法,在训练样本上建立N个并列的基础模型,按投票的方式集成N个模型的决策能力,最终对客户流失进行准确的预测,为电信公司的决策层提供可靠的分析结果。实验数据表明,相对于单一模型,集成分类算法不仅有显著的分类准确率,还有较强的泛化能力。     

移动通信中V2．5．1流失预测模型的建立

V2.5.1流失预测模型是移动公司进行客户流失预测的模型.采用数据挖掘技术,从数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布等五个阶段,详细介绍了移动通信企业中客户流失预测模型的建立过程和方法.     

基于工作过程的会展英语教学模式研究

本文主要从教学目标、教学内容、教学方法和教学评价四个方面,研究基于工作过程的会展英语教学模式的构建。我们通过开展会展行业需求调查,与专业教师、毕业生、企业及行业专家进行座谈交流,在分析会展行业对英语人才需求的基础上,遵循基于工作过程的教学理论,将课程设定为会展邀请、安排参展、布置会议厅和展位、参加展会、接待客户、介绍产品、洽谈业务、商贸谈判、撤离展会、分析成效十个环节。     

决策支持系统在移动通信客户数据分析中的应用

在深入研究数据挖掘技术的基础上，针对电信企业话费流失及吸引新客户、保留大客户等问题构建了决策支持系统，以提高电信企业高管人员决策的质量和效率．     

基于RS_RBF的电信企业客户流失预测

针对电信企业客户流失的不规律性,提出以粗糙集（RS）_RBF神经网络作为电信企业客户流失的预测模型.首先利用粗糙集理论对客户属性约简,简化了网络结构.其次提出以约简后的决策表的规则支持度作为径向基函数的响应宽度基准,此种赋值方法相比传统方法更具合理性和科学性.最后利用正交最小二乘法（OLS）求得对网络输出贡献度较大的条件属性集和网络权值.把本模型与其它RBF预测模型应用于电信企业客户流失预测并且进行效果比较,实验结果证明了本模型的有效性和高效性.     

解迷客户流失

<正> 近段到张裕集团、森隆饲料、南阳红都等企业讲课,听到一些高层管理人员谈:“不久前与客户的关系还好好的,一会儿‘风向’就变了。真不明白为什么。”客户流失已成为企业面临的问题,失去一个老客户的损失,需要企业至少再开发十个新客户才能予以弥补。但当问及企业客户为什么流失时,很多企业老总一脸迷茫,谈到如何防范,他们更是所知不多。客户的需求不能得到切实有效的满足往往是导致企业客户流失的最关键因     

浅析通信行业客户流失与保持

中国自从加入世贸以后,移动通信行业竞争日益加剧,移动运营商正面临严重的客户流失问题,客户保持工作显得更为重要。本文分析了移动通信业客户保持的必要性及客户流失的原因。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

随着电信市场竞争越来越激烈,电信行业面临的一个严重的问题就是客户频繁流失.而数据挖掘技术是提取海量数据和分析数据的重要工具.以“陕西联通公司铜川分公司”作为研究对象,利用数据挖掘的技术,建立模型,分析流失客户的数据,制定相应的决策避免客户流失.     

优化的模糊决策树算法在体育健身俱乐部会员管理中的应用

在体育健身俱乐部管理中,对现有客户流失情况进行分析,对于提高俱乐部的竞争力具有战略意义。在分析了客户特征的模糊性的基础上,提出将优化的模糊决策树用于体育健身俱乐部客户流失危机分析的建议,为体育健身俱乐部客户保有研究提供了一种新的研究思路和分析方法。     

基于语言评估标度和OWA算子的酒店客户流失因素的分析

由于酒店行业的竞争激烈,酒店客户的分流越来越明显了.酒店的客户流失给酒店带来了严重损失,为了挽回损失,研究分析造成酒店客户流失的因素,并在基于语言信息理论的基础上,通过改进语言评估标度来提高两者评价之间的敏感度,以及改变有序加权平均的权重的计算方法,然后利用这两个的计算式子对酒店客户流失因素进行分析与综合计算,得出影响酒店客户流失的几个因素严重程度,通过改变这几个因素,来减少酒店客户的流失,为酒店带来可观的利润收入和良好的长期发展,最终使酒店在同行业中具有很强的竞争力.     

潜在流失客户的发掘模型探讨

提出了一个基于数据挖掘技术的解决方案，首先运用C4．5决策树算法识别客户的客观指标集合，然后对这些客观指标进行偏差分析，建立时间序列模型预测流失客户。     

基于客户关系管理的快递营销管理系统设计与实现

以客户关系管理思想为指导,整合运单、客户、潜在客户信息、销售人员档案、站点月指标、站点日指标、生产设施等快递企业营销相关的信息资源,结合数据仓库、数据挖掘等技术,构建了快递营销综合数据平台及营销管理系统.实现了客户细分,增强了客户预警分析,及时发现异常客户,防止客户流失;同时还可以进行客户满意度分析,提高客户忠诚度,实现营销员业绩考核等功能,并针对重点客户进行"一对一"的营销.