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.     

期货公司客户风险管理的模糊聚类分析

期货公司客户信用风险的控制和管理对期货公司发展与进步有着举足轻重的作用,聚类分析可以作为客户分类方法之一为期货公司所用,而模糊聚类是聚类分析的新方法之一.本文基于期货公司客户的实际交易数据,首先提取若干特征指标作为聚类分析的基本变量,然后分别运用K-均值聚类算法和改进的模糊聚类分析方法对期货公司的客户进行分类,最后将两...     

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。     

基于自适应竞争的均衡优化电力系统客户分类

对电力系统客户的精确分类可为客户提供良好的差异化管理和个性化服务.针对客户分类问题,提出了一种基于均衡优化与极限学习机的分类方法.该方法中提出了一种自适应竞争机制来平衡均衡优化的全局探索与局部挖掘能力,从而有效提升了均衡优化搜索最优解的性能.之后,将提出的均衡优化集成极限学习机对电力系统的客户进行分类.通过真实数据集上的实验表明,在不同的分类指标下,所提出的均衡优化集成极限学习机都具有良好的预测效果,可为电力系统客户管理与服务提供有效的技术手段.     

基于K-means聚类的电信企业客户分群决策

数据挖掘应用开发对电信企业的发展有重要意义,其中客户分群可以准确认识客户总体构成,使得服务和营销更具针对性。以常州市电信企业为例,采用K-means聚类分析技术,利用商业数据挖掘自动化软件KXEN给出了一个电信客户分群的解决方案。实践表明,该方案是有效的。     

数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用

基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平.     

客户需求层次的结构模型研究:以汽车销售为例

利用营销学的原理,在九层次需求结构的基础上,根据归纳和综合,首次提出了四层次的客户需求结构。该四层次需求层次结构模型具有可操作性、准确定位性及动态性,通过对客户进行分析,不仅能够通过了解目前客户需求的层次为客户提供需求设计服务,而且可以追踪客户需求层次的变化,为汽车销售中的客户管理提供重要的支持。     

聚类分析在客户细分中的应用

客户细分是客户关系管理的核心功能。本文根据零售业客户信息建立数据仓库,运用聚类分析技术对零售业客户进行细分。最后对结果进行了分析。     

基于数据挖掘技术的网络营销策略的实证研究

目的 在大数据背景下,研究销售者运用交易数据挖掘有效客户,认识、评价和提升个人客户的忠诚度.方法 本文根据淘宝某皇冠卖家的客户数据进行实证研究,运用分类树模型、聚类分析等进行分类研究,应用Logistic模型进行预测.结果 识别了有效客户及其特征,并获得有效客户发生购买行为的概率.结论 实践证明,数据挖掘技术能够精确高效地应用于匹配客户营销策略,提升线上销售业绩.     

汽车销售企业客户投诉管理研究

随着我国汽车市场的不断发展壮大,汽车销售及服务呈现多元化趋势,且竞争也变得日益激烈,然而,国内很多的汽车销售企业仍然漠视客户需求。为此,本文对汽车销售企业如何开展有效的客户投诉管理工作进行了系统研究。     

RFM模型在客户投诉管理中的新应用

客户是企业的生存之本、营运之基和力量之源。失去客户,企业便失去了市场,失去了利润的源泉。如何建立和维护客户的关系是每个企业的根本,客户关系管理中一个重要的问题是客户投诉问题。有市场就有服务,有服务就有投诉,客户投诉问题是每个企业无法避免的问题。本文借鉴在客户关系管理领域广泛使用的RFM模型评分方法,以M酒店为例,建立了适合该酒店的RFM模型,并以此模型为基础,分析了该酒店客户投诉管理方面存在的问题和解决对策。     

基于客户价值分析的客户发展战略

市场经济的发展,使客户成为了企业最应关注的因素之一.客户关系管理为企业与客户之间的互动提供了强有力的支持.运用价值分析的方法,对客户的当前价值、潜在价值和终身价值做出定量化的分析与研究,以便企业做出更好的经营决策.企业在进行客户关系的管理时,应重视客户的一体化,找出顾客最关注的价值领域,分析企业的竞争状况和提高市场反应速度.     

基于模糊综合评价的客户知识管理绩效评价研究

以客户知识管理绩效评价为研究对象.对企业知识管理绩效评价和客户知识管理进行了分析.建立了基于CMAT的客户知识管理绩效评价指标体系.给出了模糊综合评价的评价过程模型.为企业有效实施客户知识管理绩效评价提供了一个研究框架.     

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.     

基于支持向量机的互联网金融客户信用风险研究

在分析支持向量机原理的基础上提出了利用Clementine软件预测和分析互联网金融客户信用状况的方法.利用RBF核函数、poly核函数、Sigmoid核函数和line核函数分别对信贷历史样本数据进行建模分析,研究结果显示:在运用支持向量机(SVM)方法对互联网金融客户的信用状况进行评估的实践中,RBF核函数与poly核函数在预测信用状况分类方面相较其他两种核函数具有更高的准确率.为互联网金融机构评估客户信用状况,进行相关风险管理提供了理论参考依据.     

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.     

基于生命周期的客户知识管理策略

同行业中相似的客户关系管理的解决方案导致企业间服务的差异趋同,客户的保留成本正在上升,保留老客户的商业策略不再具有早期节约客户成本的效果．在分析客户关系管理的新思路——客户知识管理的基础上,通过分析不同客户生命周期中购买决策过程的不同阶段客户流向企业的信息,提出了5种风格的客户知识管理应用方案．     

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。     

客户服务与管理人才培养趋势分析

客户经济时代摆到了中国企业面前，企业渴望大量的高素质的客户服务与管理人才。在对我国现阶段客户服务与管理的人才供求现状进行深入调研的基础上，分析归纳了客户服务与管理职业岗位特征，明确了客户服务与管理人才的市场需求持续旺盛、前景广阔，而培养现状却是根本性的滞后，提出了在高等职业院校开设客户服务与管理专业的建设性意见。     

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.