客户价值的综合评价

本文提出客户利润贡献率、客户投资回收期和客户潜在价值三个评价指标 ,分别对客户过去、现在和未来的价值进行静态与动态以及定性和定量的综合评价 ,并在此基础上提出客户价值总值的评价方法     

一种改进的供电企业客户价值综合评价算法

针对供电企业用电客户,从客户价值的内涵界定入手,基于对现有分析评价方法的研究,提出了供电企业客户价值评价指标体系,建立了客户价值综合评价模型。模型对传统的灰色关联法进行改进,采用层次分析法给指标赋权,使指标权重更科学合理。通过邢台供电分公司用电客户的实例证明了模型的有效性。     

一种知识服务客户满意度的评价方法

针对知识服务客户满意度问题,提出一种评价方法.首先,分析了知识服务内涵、特点并回顾了已有的关于服务质量评价的研究成果;然后,构建了知识服务客户满意度评价指标体系;在此基础上,考虑到评价指标的主观性和模糊性,给出了一种知识服务客户满意度的模糊评价方法.该方法通过处理和集结客户给出的语言评价信息得到知识服务客户满意度的综合评价值.最后通过一个实例说明了该评价方法的应用价值.     

基于数据挖掘的客户价值预测方法

提出了一种利用聚类和分类等数据挖掘技术预测客户价值的新方法.通过对客户历史交易数据的分析,获得能够综合反映老客户忠诚度和价值度的指标.基于该指标对老客户进行聚类,将老客户划分为若干个不同价值的客户群,即为每个老客户赋予一个价值等级标号.利用朴素贝叶斯分类方法来预测新客户(或潜在客户)的价值,并依据预测结果来制定相应的重点客户发展战略.实例验证了该方法的有效性和可行性.     

上海移动集团客户信用评价模型研究

随着3G时代的来临,电信运营商在集团客户市场上的竞争更趋激烈。较之个人客户,集团客户虽能为电信运营商贡献更多的业务收入,但却比个人客户存在更大的欠费风险。如何对集团客户的信用情况进行判别和认定,以便更好地控制运营风险,已经成为电信运营商亟需解决的问题。本文从集团客户信用评价模型提出的背景、企业信用评价常用分析方法谈起,重点介绍上海移动基于Logistic回归分析的集团客户信用评价模型,并对基于此模型建立的集团客户分级服务标准进行了简要阐述。     

基于随机森林与RFM模型的财险客户分类管理研究

基于客户价值的财险客户分类管理能够帮助公司更有效地节约成本,创造收益。通过在RFM(近度、值度、频度)模型中加入财险客户理赔额指标,将模型扩展为RFMP模型,综合考虑了财险客户的利润贡献度及其风险因素,从风险和贡献两个角度更有效的衡量客户价值。同时,将随机森林分类算法应用到客户分类管理中,并与神经网络分类模型进行比较,实验结果显示随机森林分类具有更小的误差。进一步分析了各客户类群的人口统计学指标,避免了复杂的客户指标量化计算过程,有利于财险公司对庞大的客户群进行分类管理,也有助于公司对新入客户进行风险价值评估,提供具有针对性与个性化的产品与服务。     

移动通信领域中的集团客户价值分级模型

本文主要阐述了搭建一种在移动通信行业对集团客户进行价值评估的合理模型的必要性和研究方法。     

完善集团客户价值评估体系的研究

集团客户是上海移动新的利润增长点以及主要收入来源,其所占的市场份额非常大,因此,让集团客户选择中国移动也是一项非常重要的工作。做好集团客户价值评估,既有助于提高集团客户满意度,又能带来二次营销的机会。为此,上海移动自2008年起纷纷通过组建"移动e家人"集团客     

面向客户知识管理的动态SOM客户分类方法

提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法.该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM 行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根据客户分类结果判定各类客户对企业的价值,从而使企业能够有针对性地对不同客户实施差别化服务策略,为企业的客户战略提供了有效的支持和决策.     

商业银行客户关系管理策略分析

在银行业激烈竞争的今天,客户关系成为银行发展的重要动力之源。本文针对目前商业银行在客户关系管理方面存在的问题,提出树立“重要客户才是上帝”的经营意识,尊重个性,广拓沟通渠道,设立恰当的客户价值评价体系与根据客户需要设立特色银行机构四个建议。     

供应链管理视角的客户服务满意度评价方法

在吸取客户服务评价的优秀经验的基础上,通过分析影响客户满意计算评估的诸多因素,从供应链的角度研究了客户服务评价的原则,探讨了面向供应链终端客户的评价方法和面向供应链伙伴的客户服务评价方法,构造了两套客户满意评价指标体系, 用改进的AHP法确定各因素和因素项的权重, 对评价指标进行无量纲处理形成单因素评价矩阵, 运用模糊决策理论构造评价模型进行综合评价.这种评价方法具有科学性、全面性和客观性,减少了评价的盲目性,增加了评价的可靠性,便于企业在实践中应用.     

利用遗传算法优化客户价值评估模型

提出了一种利用遗传算法对海量客户数据的评估模型进行参数优化的方法,使用已知样本客户的计算价值与实际价值的误差作为评价函数.针对精度要求较高的情况,我们采用了分步进化的方式以实现快速收敛.     

基于客户点多重特性的车辆路线优化

针对传统车辆路线优化研究在对客户点商品需求特性方面存在的不足,提出了先基于客户点多重特性进行聚类分析后进行线路优化的思想.首先,将语言变量值用梯形模糊数表示,对客户点和二级准则指标进行综合评价;其次,采用模糊集成方法将二级准则指标集成到一级准则指标上,将集成后的一级指标属性值拆分为4个分属性值参与聚类算法计算,并通过设计的聚类有效性指标选取合理的聚类结果;然后,应用模糊TOPSIS方法计算各类内的客户点优先级权重;最后,构建了客户点被选择服务的评价函数式,并与动态规划方法结合进行线路优化.文中还通过实例对所提方法的有效性进行了验证,并与现有方法进行了对比.结果表明,文中方法优于单纯以距离和客户点优先级权重为测度单位的方法,线路优化结果合理,并能应用到存在大规模客户点的车辆路线优化问题中.     

电信运营商如何提高ARPU

介绍了客户价值和客户终身价值的概念,分析了电信运营商客户流失的原因,提出了电信运营商提高ARPU的方法。     

复合渠道中价值导向的客户知识获取研究

客户价值与客户知识是供应商争取和保持客户的两个关键因素,将两者有机结合起来进行研究,提出了复合渠道中价值导向的客户知识获取模型,分析了供应商在为客户创造价值的过程中以直接和间接两种不同渠道获取客户知识的机理,并描述了以供应商为核心的复合渠道中价值导向客户知识获取的支持系统。     

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。     

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.     

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。     

建筑施工企业客户满意指数研究

随着建筑市场的竞争增大,客户满意直接影响施工企业的发展。基于客户满意研究理论,本文主要以影响施工企业客户满意度的影响因素,建立建筑施工企业客户满意数学模型,采用偏最小二乘法回归线性分析和主成分分析法,构建隐变量与观测变量之间的线性关系。通过对成都某建筑施工企业客户满意指数评价,得出各隐变量对企业客户满意正相关影响的结论,其中感知价值是客户满意的重要指标,最终从结论分析中为建筑施工企业客户满意提供有用的信息。     

基于粗糙集__神经网络的客户价值预测

首先找出对客户价值有影响的一些因子,然后利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,构建基于粗糙集-神经网络的客户价值预测模型,并依据此模型进行了验证评价,结果表明,本文提出的模型用于客户价值预测是有效的.