基于客户价值的期货业客户聚类细分方法

针对目前国内外学者较少重视的期货业客户细分问题,提出了可操作的期货业客户细分方法。通过对中国期货业面临的市场服务问题和客户特点的分析,认为解决问题的关键是对期货客户进行有效细分,支持期货企业差异化服务的实现。依据期货业客户管理特点构建了期货业客户价值预测模型,提出基于客户当前价值和增值价值的两维聚类细分方法。以某期货公司为案例描述了方法的实际应用,证明了所提方法可行性。     

一种基于数据挖掘的零售业客户细分方法研究

针对零售业客户细分指标粗糙和方法精准性低的问题,提出一种基于数据挖掘聚类分析的零售业客户细分方法;方法构建了一套基于RFM的多指标客户细分指标体系,采用熵值法赋予指标权重,进而使用K-Means算法进行客户细分;实证研究结果表明:方法在客户行为特征区分能力和聚类紧凑性方面均优于传统基于RFM的细分方法,方法可行、有效,能够更好地解决零售业客户细分问题,提升客户关系管理和营销决策质量.     

基于网络环境的电力客户服务呼叫系统的实现

通过对电力客户服务中心业务的分析，结合呼叫中心技术发展的现状，具体实现了基于网络环境的电力客户服务呼叫系统，并深入讨论了自动语音应答、人工座席自动通知服务等实现技术。     

基于人工蜂群算法的现场服务调度问题研究

现场服务调度问题是一类极为复杂的NP难题,是影响现场服务效率的关键问题。针对现有研究中未考虑客户满意度的问题,综合运用前景理论与模糊理论,以降低客户平均不满意度为目标,建立了有时间窗约束的现场服务调度问题模型;并借助改进的最廉价插入法与人工蜂群算法结合的方法对该问题进行优化求解。最后,通过算例仿真发现,与传统的贪婪算法相比,人工蜂群算法在优化质量和鲁棒性方面的优势更为明显。     

基于人工蜂群算法的现场服务调度问题

现场服务调度问题是一类极为复杂的NP难题,是影响现场服务效率的关键问题。针对现有研究中未考虑客户满意度的问题,综合运用前景理论与模糊理论,以降低客户平均不满意度为目标,建立了有时间窗约束的现场服务调度问题模型;并借助改进的最廉价插入法与人工蜂群算法结合的方法对该问题进行优化求解。最后,通过算例仿真发现,与传统的贪婪算法相比,人工蜂群算法在优化质量和鲁棒性方面的优势更为明显。     

基于密度信息熵的K-means算法在客户细分中的应用

为解决企业客户价值体现问题, 提出一种TFA客户细分改进模型, 以客户发展空间T、 购买频次F和平均购买额A为指标, 充分体现客户的价值和发展空间. 首先, 引入局部密度值ρ和信息熵H, 改进K-means聚类算法, 以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题；其次, 通过搭建机器学习框架, 对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验, 验证模型的有效性. 实验结果表明, 该模型能有效分类客户, 充分反映客户价值及其发展空间, 并通过改进聚类算法提升了算法效率.     

基于数据挖掘的用电客户信用评价系统的研究

客户信用评价是供电企业深入实施客户细分和差异化服务的基础,对于市场体制下的供电企业提升客户满意和企业品牌形象,提高企业竞争力具有重要意义。本文对该系统建立的必要性、系统功能模型、数据挖掘技术应用进行了详尽的阐述,具有一定理论基础和实用价值。     

综述客户细分的方法与技术

本文以客户为导向研究各种细分方法与技术。先简要介绍各种细分方法的特点，并比较了它们之间的差异：再以细分技术为主要内容对基于客户统计学的客户细分、基于客户行为的客户细分、基于客户价值的客户细分和基于客户生命周期的客户细分四种主要的细分方法进行了详细的叙述；最后指出了现有细分方法的不足和发展方向。     

用Socket API实现客户服务中心数据网关

介绍客户服务中心中呼叫与数据集成的三种形式 ,描述客户服务中心数据网关的实现流程 ,并给出用SocketAPI和标准C语言实现客户服务中心数据网关 (含客户机代理程序和服务器代理程序 )的详细程序 .     

基于智能语音情感分析的天津移动家庭宽带语音质检系统

针对外呼语音的质检目前大多使用传统的人工方式，通过录音听取判别客户满意度，费时费力，效率低下。服务热线投诉语音情感分析是运营商客户服务和客户感知质检的关键环节，为实现面向家宽外呼语音的智能服务运营，提出了一种智能语音情感质检分析技术，通过挖掘投诉语音文件的价值，并基于识别的客户情绪、语义信息等进行质检，可提前获知客户的潜在不满意倾向，进而进行针对性施策，以持续提升用户的服务体验。     

供电客户评价细分系统的设计方法

随着供电市场需求多元化发展,为了更好的满足电力客户的需求,以个性化服务不断提升客户体验,必须对客户进行细分。本文论述了通过评价实现细分的体系建设需求和原则,为个性化服务策略的实施和制定提供依据。     

商业智能在电信市场细分中的应用

竞争激烈的市场以及客户需求的差异性,要求电信运营商进行市场细分.传统的市场细分方法不适用于具有庞大客户、大量细分变量的电信市场.文章介绍了商业智能的核心技术,数据仓库、OLAP及数据挖掘等技术在电信市场细分中的应用.     

因特网应用新方式

电话、浏览两不误当我们通过电话线与因特网联网时，这条电话线就不能用于打电话了。电信设备制造业巨头爱立信公司于去年8月批量上市的电话倍增器快速呼叫产品（PDQC）解决了这一问题。这种产品允许因特网用户在访问因特网的同时与销售代理商或其它客户支持人员直接交谈，而无需第二条电话线。该服务面向ISP（因特网服务提供商）、WWw环球网）站点托管公司以及电子商务企业。使用此项技术，用户可以在创览WWW站点的同时呼叫钮图标，向客户服务部门拨打免费电话，而无需第二条电话线或断开因特网连接。客户服务部门可以回答客户的问题…     

基于目的-价值的客户需求建模研究与实证

针对客户需求行为问题,运用需要理论和客户价值理论等,提出基于方法目的链的客户目的价值模型及建模方法,将客户期望的效用价值与体验价值置于同一分析系统,给出了客户目的价值模型定义,论述了无监督多目的分群、期望价值维度萃取和目的与期望价值映射分析,并以构建的反映移动通信服务客户多目的驱动特性的4类目的价值模型作为实证支持。基于目的客户细分方法以及客户目的价值模型的应用,为企业的品牌定位、业务推介、服务提供和营销活动提供了决策支持。     

基于粗糙集的客户市场细分算法

针对客户市场细分问题进行了研究。依据粗糙集理论,以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以超立方体、扫描向量为数据计算对象,进行数据离散化和连续型属性约简,实现了数据预处理;在此基础上,以集合差异度指标为约束条件,运用集合特征向量加法法则最终实现客户市场细分。在实验中,连续属性离散化和冗余属性约简有效地减少了计算数据,便于客户市场细分的实现,提高了客户市场细分的效果。研究结果表明该客户市场细分算法是有效可行的。     

客户细分呼唤农信社个性化服务

金融竞争的不断“白热化”要求金融机构必须进行客户细分和市场分层，从而以“个性化”服务实现自身的持续发展，中国移动“全球通一动感地带．神州行”式市场分层为农信社客户细分提供了有益借鉴。本文旨在思考在金融市场客户细分背景下农村信用社侬村商业银行／农村合作银行（以下均简称“农信社”）如何为客户提供个性化、专业化服务。     

生物疫苗企业客户价值及客户细分研究

客户是企业最重要的资产,客户价值是企业最核心的价值,是客户分类管理的基本依据。运用客户生命周期理论,结合生物疫苗企业客户关系管理的特点,分析和研究了生物疫苗企业基于客户价值的客户细分模型、方法和服务对策。     

基于数据挖掘的客户分类应用研究

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户分类显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,提出了套电信行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案,并对电信公司小灵通客户进行了应用分析。     

基于满意度的可持续物流设施选址问题的多目标优化方法

【目的】为了研究可持续物流设施选址问题研究对企业供应链管理和物流配送服务中心的可持续性发展的影响。【方法】基于传统的无容量物流配送服务中心选址问题，引入满意度函数衡量客户对物流配送服务中心提供服务水平的平均满意程度，建立了以经济成本最小化、客户平均满意度最大化和二氧化碳排放量最小化为目标的一个多目标优化模型。【结果】基于多目标优化问题经典的ε 约束标量化方法和贪婪算法思想提出了多目标优化模型的一个求解算法。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的满意度下获得更优的经济成本和碳排放量，为更好地解决无容量物流配送服务中心选址问题提供了一个新的方法。     

建造呼叫产业的乐园——北京呼叫中心产业基地创新型开发模式探索

建造呼叫产业的乐园 目前，国内大部分企业的营销仍基于传统的4P营销模式，即产品、促销、渠道和价格四大要素。在产品这一环节中，国内多数企业还是以生产者自身的计划、设计为导向，而忽略了客户对产品的需求取向。正如现今，国内大多数呼叫产业基地的开发模式仍采取传统运营模式——投入巨资进行基地硬件建设、设备购置、安装、实施和升级，但却忽略了招商对象——入园客户的实际需求，