基于RFM的客户分类及价值评价模型

激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素.正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源,针对性地加强客户联系、改善客户关系、增强客户忠诚度,使得企业获得核心竞争力.基于此,本文分析了客户分类与客户关系管理的关系以及神经网络技术在客户分类中的应用情况,利用自组织神经网络研究客户分类问题,以RFM为分析变量建立客户分类模型;比较输出层构造分别为“2×2”、“3×3”和“4×4”的自组织神经网络模型分类结果,确定最佳的自组织神经网络模型;利用层级分析法对“4×4”型自组织神经网络模型划分的16类客户进行价值分析、价值排序,得到每类客户具体的相对价值大小,为企业准确认识客户价值、合理分配资源提供依据.     

基于DEA方法的物流公司客户有效性分析

文章利用DEA方法,对某物流公司的12个客户进行了有效性分析.分析中运用C2R模型和BCC模型,成功得出有效性客户和非有效性客户,同时进一步研究导致非有效性客户的原因,并给出相应的解决方法.     

基于客户生命周期的客户价值分析

客户价值的评价是客户关系管理的一项重要工作。本文运用客户生命周期理论．分析客户价值的建立机理,在现有研究的基础上提出了一个基于客户生命周期的客户价值模型,该模型描述了计算客户价值的3个主要方面,即客户利润、动态客户保持率和客户生命周期时间长度,分析了客户利润的变化趋势和影响客户利润的4个主要因素(交易量、价格、成本和间接收益)在不同生命周期阶段的变化情况,并对威布尔寿命分布模型用于确定客户保持率进行了探讨。     

基于全生命周期客户价值的客户细分研究

在分析客户价值构成要素的基础上,构建一个全生命周期客户价值模型,并通过实际算例对该模型进行了验证,由此说明,全生命周期的客户价值的经营有利于企业的客户细分,而且优异的客户价值能够对客户满意和客户忠诚产生明显的提升作用,从而提升客户关系绩效,延长客户关系的时间。     

客户价值分析与客户价值细分模型研究

文章认为市场是客户价值实现的基础,而现有的客户价值的研究忽略了这一基础。文章以此为基础研究构造了客户潜在价值空间和潜在价值能力两指标来衡量客户的潜在价值,并进一步提出了客户价值立方体模型,该模型可以更准确地衡量客户价值,适用于经销商客户的价值分析与市场细分。     

粗糙集在客户细分系统中的应用

利用不完备信息系统的粗糙集有关方法实现客户细分系统中客户个性化需求的挖掘过程,并对建模过程的主要步骤和关键问题作详尽的阐述,通过对客户个性化需求的分类进行分析和归纳可以发现影响企业实施销售战略的关键需求及其相关知识,企业可以根据挖掘结果,调整其经营策略,提升企业竞争力。应用实例表明:该模型是合理和可行的。     

基于主成分分析法和BP神经网络的电力客户信用评价

为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类.确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略.本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系.引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型.通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级.实例研究表明.利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用风险有较强的实际指导意义.     

SNA模型在银行零售信贷风控中的研究

文章在商业银行借记卡资金交易大数据的基础上构建了银行零售客户的金融核心复杂社交关系网络模型.通过社交网络模型既能可视化分析风险客户的复杂社会关系,也进一步开发出具有复杂社交网络指标的量化风险预测模型来与传统的行为评分模型进行交叉验证.并将模型应用在贷前审批的风险识别、贷后交易行为的风险预警以及集中性客群风险的前置评估管理等真实场景,在深入研究社交网络模型应用的同时,有效提升了商业银行大数据风险控制的能力.     

基于数据挖掘技术的AFH客户分类应用研究

客户分类是客户关系管理(CRM)的重要研究内容,是企业开展一对一营销的重要基础。文章在分析传统的RFM模型和Marcus模型的基础上,提出了以客户平均购买额(Average monetary)、购买频率(Frequency)和客户保持时间(Hold time)作为客户价值细分变量的AFH客户分类模型,实例化构建了面向AFH客户分类主题的数据仓库,并从客户的贡献度(当前价值)和忠诚度(增值潜力)两个维度对客户AFH值进行Two-step和k-mease双重聚类分析,形成了基于客户生命周期利润(CLP)的客户价值矩阵,并提供了针对不同客户群的商业策略。应用结果表明,AFH客户分类模型具有很强的表征性,能充分反映客户的当前价值和增值潜力,能为企业提供有效的决策支持信息。     

面向大规模定制服务的客户需求处理研究

定制策略实施的前提是了解客户需求差异,了解客户需求差异就必然需要对客户需求获取、分析、处理的相关问题进行研究.本文构建了大规模定制服务客户需求处理模型,并分别介绍了需求处理模型中客户需求获取分解、有效性分析、重要度分析、需求聚类、相关性分析及技术需求转化六个环节.     

商业银行贷款企业类客户价值评价研究

本文综合考察现有的客户价值评价模型,分析总结各自的优缺点。在此基础上,以商业银行的贷款企业这一类客户为研究对象,提出商业银行客户价值评价模型。并用重庆市某商业银行数据进行应用研究,结果证明本文提出的评价模型合理有效。     

基于CRM的客户交互体系研究

CRM是当今研究和应用的热点领域,良好的客户交互体系是实施CRM的关键部分。通过对呼叫中心、无线应用等方面的分析,提出了集成客户交互体系的模型,希望能对CRM的研究和应用提供帮助。     

基于CRM的客户交互体系研究

CRM是当今研究和应用的热点领域,良好的客户交互体系是实施CRM的关键部分。通过对呼叫中心、无线应用等方面的分析,提出了集成客户交互体系的模型,希望能对CRM的研究和应用提供帮助。     

保险行业客户满意度的实证研究——以中国人寿温州分公司为例

客户满意度可以衡量一个企业的产品质量和信誉度,是制约当代企业盈利和发展的重要因素。文章应用客户满意度理论,结合保险业的自身特点,探讨了保险公司客户满意度评测模型及评测指标体系,以中国人寿为例,对客户满意度进行了调查和分析,并进行了实证分析,最后对保险公司在提高客户满意度方面提出了政策建议。     

保险业在线客户细分与忠诚度研究——基于SOM神经网络模型

在网络环境下,如何培养客户忠诚度、提高续保率,成为保险业发展需要解决的重要问题.笔者结合网络保险业的特征,根据客户的基本特征与交易行为,采用RFM分析方法构建客户细分指标体系,利用SOM神经网络模型将客户聚类为黄金客户、重要发展客户、重要挽留客户、重点维持客户、普通客户和其他无价值客户6类,然后从中选取最有价值的前两类客户,利用客户忠诚度评价模型对其忠诚度进一步分析,针对各类客户群分别提出相应的营销策略.     

企业电子商务与Web日志挖掘系统

介绍了Web挖掘模式在电子商务中的四大应用方向,建立面向电子商务的Web挖掘应用系统模型,并提出一种改进站点设计的算法,实践证明,通过该方法可以改进网站的设计和布局,方便用户访问站点,为用户提供方便、快捷的服务,实现为客户的个性化服务.     

聚类分析在电信客户细分中的应用

电信企业掌握着大量的客户数据,需要将企业的数据优势转化为企业的竞争优势,使客户收益最大化.本文以CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)方法论为基础,探讨聚类分析技术在电信客户细分领域的应用,并结合电信业的基础数据应用Clementine挖掘工具建立了客户细分模型,对电信市场进行有效地划分.     

基于客户内部化的客户忠诚提升模型研究

企业通过实施客户内部化将客户引入企业内部,与客户共创价值已成为企业争取竞争优势的必然选择.本文通过客户内部化与客户忠诚模型的建立来分析客户内部化在提升客户忠诚中所起的作用,进而研究沟通、专属知识、情感投入、互动评价等因素对于促进客户内部化和客户忠诚所起的作用.     

煤炭企业战略客户选择模型构建研究

针对煤炭企业战略客户合理确定的问题,文章构建"四性两度"评价指标模型,将评价指标进行量化,利用关联矩阵法确定评价指标权重,给出煤炭企业指标评价尺度表,最终确定煤炭企业战略客户。文章最后通过分析案例,表明该模型有效地帮助煤炭企业确定合适的战略客户,值得煤炭企业在确定战略客户时进行借鉴。     

风险基础审计应用模型之研究

本文归纳了建立风险基础审计应用模型的要求,建立了风险基础审计应用模型,分析了该模型符合建模的要求.该模型将风险基础审计理论和实践很好地接合在一起,可为理解和指导风险基础审计实务提供有益的帮助.