CART算法在银行CRM中的应用研究

客户关系管理已从以前的以"产品为中心"的营销模式转变为以"客户为中心"的营销模式。自从我国加入WTO以来,各行各业都遭到了严峻的挑战。尤其是在银行业方面,随着外国银行的步步紧逼,我国银行业的客户将不断减少,收益将日益紧缩。因此引进国外银行先进的管理经验和技术就显得日益紧迫。论文论述了数据挖掘技术在银行业中的应用现状,并介绍了用于决策分类的CART算法,最后使用该算法对银行个人信贷数据进行分析,得出一些重要的决策规则。     

基于二阶聚类分析的客户管理分类研究

根据市场上企业管理的要求,利用二阶聚类分析方法结合SPSS软件对某汽车信贷客户进行分类,又对每种变量进行分析,聚类分析结果表明汽车信贷面对的客户类型分类为年龄在35～45的为优质客户,服务优先级最高;其余的应为企业的一般客户,应该提供该类别客户的长久服务.该分析结果有利于企业更加有效地管理客户,并制定相应的操作策略.     

谈如何加强供电企业客户关系管理

随着市场经济迅猛发展和电力改革的不断深入,客户对电力服务的要求越来越高,供电企业的经营理念开始变以产品为中心为以客户为中心,客户关系管理因此得到了不断的重视和加强。供电企业通过客户关系管理,在满足广大电力客户对日常电力消费的需求同时为客户提供个性化、差异化服务,改进客户价值以及客户满意度、忠诚度,保持和吸引更多的客户,最终实现社会效益企业利益＂双赢＂。     

基于改进K-means算法的RFAT客户细分研究

为了解决传统K-means算法对初始聚类中心敏感和聚类数目事先难以确定的问题,提出了一种改进的K-means算法。改进算法利用最大距离等分策略来选取初始聚类中心,并利用一种评价函数来自动确定聚类数,减少了算法结果对参数的依赖。将改进算法应用到某企业客户分类中时,为提高分类结果的表征性,提出了以客户最近购买时间(Recency)、购买频次(Frequency)、平均购买额(Average Monetary)和购买倾向(Trend)作为客户价值细分变量的RFAT(Recency,frequency,average monetary and trend)模型,对客户RFAT值进行了聚类分析,并提供了针对不同客户群的营销策略。实证研究表明,该文所提出的改进算法和模型可以有效地对企业客户进行分类,能充分反映客户的当前价值和增值潜能。     

基于Kraljic矩阵的制造业供应链订单管理

以制造业为核心的供应链与Kraljic矩阵的结合,对制造企业供应商和客户进行分类.再用Kraljic矩阵对订单进行分类并制定管理策略,从而使分类的结果更加符合实际、清晰明了、管理更加准确和高效.不但提高订单准确率,同时对供应链响应速度和企业竞争力也有显著改善.     

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.     

粗糙集知识约简在RFM分析模型中的应用

阐述了客户关系管理中的一种行之有效的客户价值分类方法——RFM分析模型,并运用粗糙集知识约简对商业客户数据进行数据挖掘,获得客户价值分类的决策规则,确定具有相似需求和价值趋向的客户群体,最大限度地提高客户满意度。     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类.研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合.以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题.     

基于信息化的电力企业营销服务研究

随着人们生活水平的不断提高,电力客户对用电可靠性及电力营销服务水平不断提出更高的要求,为适应市场的不断变化,电力企业作为基础设施产业,也需要转变观念,从过去的以生产为中心转向以客户为中心,建立起一个全新的以市场为导向,全面开展电力的售前、售中、售后的一条龙服务,进行现代化管理的新型电力营销服务体系。     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类。研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合。以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题。     

客户生命周期价值模型扩展及在客户细分中的应用

在分析客户生命周期价值模型研究现状及模型参数变化影响的基础上,通过引入动态客户保持率及相关的客户生命周期时间,探讨了客户生命周期价值模型的扩展,并将扩展模型应用于企业客户细分,提出了基于客户价值的企业客户细分及客户关系管理策略。     

Data Mining-Based Maintenance Management Framework of Multi-component System

Complex repairable system is composed of thousands of components.Some maintenance management and decision problems in maintenance management and decision need to classify a set of components into several classes based on data mining.Furthermore,with the complexity of industrial equipment increasing,the managers should pay more attention to the key components and carry out the lean management is very important.Therefore,the idea"customer segmentation"of"precise marketing"can be used in the maintenance management of the multi-component system.Following the idea of segmentation,the components of multicomponent systems should be subdivied into groups based on specific attributes relevant to maintenance,such as maintenance cost,mean time between failures,and failure frequency.For the target specific groups of parts,the optimal maintenance policy,health assessment and maintenance scheduling can be determined.The proposed analysis framework will be given out.In order to illustrate the effectiveness of this method,a numerical example is given out.     

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。     

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。     

基于数据挖掘方法的中小型企业客户细分的案例研究

以中小型商业批发企业为例，基于企业的日常销售数据结合数据挖掘的方法，设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型，并进行了实际的挖掘。目的是探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下，进行客户细分方法的可行性及有效性。通过分析研究可以看到，只要设计出合理的细分模型仍然可以实现客户细分。     

消费者的时尚生活方式对于顾客忠诚度的影响

在不同的细分方法下,影响顾客忠诚度的要素及差异是最近市场营销领域研究的热点.本研究将讨论如何使用时尚生活方式对消费者细分以及时尚生活方式对于顾客忠诚度的影响.采用问卷调查法收集数据,对时尚生活方式量表的信度和效度进行检验,并进一步验证时尚生活方式的属性对于顾客忠诚度的影响.结果表明在全球市场中存在着跨国界的市场细分方法;消费者购买时尚产品时考虑的产品属性以及他们对于时尚产品的忠诚度均存在显著差异;时尚生活方式对于顾客的忠诚度有着显著的直接影响.     

Multi-Dimensional Customer Data Analysis in Online Auctions

In this paper, we designed a customer-centered data warehouse system with five subjects： listing, bidding, transaction, accounts, and customer contact based on the business process of online auction companies. For each subject, we analyzed its fact indexes and dimensions. Then take transaction subject as example, analyzed the data warehouse model in detail, and got the multi-dimensional analysis structure of transaction subject. At last, using data mining to do customer segmentation, we divided customers into four types： impulse customer, prudent customer, potential customer, and ordinary customer. By the result of multi-dimensional customer data analysis, online auction companies can do more target marketing and increase customer loyalty.     

我国商业银行优化CRM的理论研究

从客户关系管理的概念及其核心思想入手,提出了商业银行发展的整体构想,建立用于管理客户关系信息的有效机制和程序。     

基于数据挖掘的电信企业客户细分研究

结合数据挖掘技术研究电信企业的客户细分,提出了客户细分的模型和客户细分的流程,以提高电信企业的竞争力。