数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

基于BP神经网络的电信客户流失预测的研究

电信业务客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法,其中最为关键的就是对客户流失行为做出预测.提出了一种基于BP神经网络的客户流失预测模型.根据业务经验和统计数据分析筛选出关键指标,对客户的可能流失进行预测,给出预测结果,使企业做出有效决策,挽留客户.     

浅析数据挖掘在客户流失预测模型中的应用

本文分析了客户流失问题产生的原因及几种主要的表现形式,阐述了运用数据挖掘技术建立客户流失预测模型的必要性,介绍了几种主要的数据挖掘分类方法,最后简单论述了数据挖掘流程中的数据准备步骤。     

旅游业客户流失管理方法研究

在竞争不断加剧的买方市场条件下,旅游企业争取新客户的成本不断上升,客户的忠诚度却在不断下降,因而企业在注重新客户争夺和现有客户保持的基础上,有必要加强对流失客户的管理。针对旅游业客户流失现状,详细阐述旅游业客户流失管理的具体策略,从而为旅游业的流失客户管理工作提供一种新思路。     

决策树在寿险企业客户流失分析中的应用

保险业拥有众多有关客户的数据,正确地挖掘与分析隐含在这些数据中的知识,找出客户行为模式,可以有效地留住客户,向客户提供更好的保险产品与服务,从而在竞争中获胜。本文运用决策树的分析方法,结合某保险公司客户的实际数据,从理论和实证两个角度研究了客户流失分析,证明了决策树技术在寿险客户流失分析中的可行性。     

随机森林模型在客户流失预测中的缺陷

本文基于某酒店平台的脱敏用户大数据,利用Python编程对源数据进行挖掘和分析,发现在常用机器学习算法中总体准确率最高(88.3%)的随机森林模型(Random Forest, RF),在特征群体中的预测效果存在缺陷,即在测试集中实际流失率为极值与中间值(0%、50%、100%)的流失群体预测性能较好,平均误差率在1%以下;而在其余流失群体(10%~40%以及60%~90%)中预测效果较差,平均误差率高达12.5%以上。通过进一步计算发现,总体预测率稍差的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)学习模型在某些细分群体中反而具有更高的预测性能,平均误差率在7%以下。综合两类学习模型在不同群体中的优势,可进一步将总体预测的准确率提高至92.3%。该研究结果对于酒店行业具有非常重要的启发意义。相关企业在构建客户流失预警模型时应根据不同的用户群体使用不同的机器学习方法来提高预测的性能;或结合多种方法构建混合预测模型从而更好地理解消费者行为,进行客户关系管理。     

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。     

客户流失的相关理论探析

能否有效地挽留客户、避免客户流失已成为企业成功的关键。本文主要介绍了有关客户流失的相关理论,以供企业挽留客户提供理论上的指导。     

服务质量对中国联通客户流失倾向的影响

随着技术的不断发展和体制的改革,我国通信市场的垄断局面已经被打破,各通信企业间的竞争进入白热化阶段。企业为了提高市场占有率,不断通过各种促销活动来吸引新客户。而在企业夺取新客户的同时,往往会忽视了原有的客户,造成已有客户的流失。现以联通用户为研究对象,以服务质量对中国联通客户流失倾向的影响进行研究,通过对理论研究结果的整理,提出假设及设计问卷,并且运用spss19.0软件对调查问卷获得的相关数据进行统计分析,得到服务质量的响应性和移情性都对客户流失倾向有明显影响的结论。并针对此结论,提出给予一线员工授权以满足客户的个性化需求;制定合理的薪酬体系和激励机制;树立独特的服务企业形象等建义。     

基于BP神经网络的客户满意度评价模型

在以客户满意为中心的营销环境下,客户满意度是衡量企业核心竞争力的一项重要指标,那么客户满意度测评就成为了关注的焦点。本文采用BP神经网络算法建立客户满意度评价模型,并通过实例证实了该方法的有效性和实用性。     

基于神经网络的商业街区满意度模型

从世界经济发展态势看,上海商业街区面临新的机遇和挑战。基于神经网络,构建了上海市商业街区的满意度模型,对徐家汇、淮海路等商业街区进行了满意度测算和分析,并提出了有关政策建议。     

基于客户知识能力的客户响应能力演化机理研究

在动态变化的复杂环境中,客户快速响应能力是企业获得持续竞争优势的基础。客户响应能力的形成来源于对企业客户知识的管理。综合采用知识管理中"对象观"和"过程观"的观点,深入分析客户知识管理对客户响应能力演化的促进机理,并研究企业的客户知识能力对客户响应能力提升的保障作用。     

手机银行顾客满意度模型的研究

手机银行是一个新兴的移动电子商务应用,它是一种融合了新技术的业务启用。目前关于手机银行的研究主要集中在技术改进和顾客采纳其服务的影响因素方面,然而,采纳手机银行服务之后,其顾客满意度的研究较少。本文以手机银行作为研究对象,选取了ACSI(美国顾客满意度指数)模型作为参考模型,并加入感知风险变量,在此基础上构建出手机银行顾客满意度的概念模型,为银行提高竞争力提供参考建议。     

运用顾客金字塔模型有效管理顾客

我国已有一些企业转变经营思想,以"顾客"为中心,并已取得一定的绩效。然而,目前我国众多企业尚未能做到对顾客实行有效管理。有必要以顾客金字塔模型为指导,提出如何对顾客分类管理的措施,从而对核心顾客和非核心顾客分类进行管理。     

不确定条件下客户关系管理策略的可靠性分析

与客户保持持久的关系是企业客户关系管理的重要目标。目前的CRM理论所强调的基于价值的客户细分和客户忠诚培养的策略,在不确定的市场环境、客户需求和企业能力的条件下不一定有效。通过对客户关系的本质内涵和客户关系管理的主观意图的比较,概括了客户关系中不确定性的三方面表现形式和四种体现类型,并分析了在不确定条件下客户价值循环、客户忠诚理论和企业营销资源投入的可靠性。     

技术类无形资产利润分成率评价模型的研究——基于改进BP人工神经网络的评价模型

在技术类无形资产价值评估中,利润分成率是一个复杂和难以准确计量的参数,目前国内外还没有统一的计量方法。运用AHP原理建立技术资产利润分成率评价指标体系,并基于改进的BP神经网络,提出一套能够模拟专家思想的智能型综合评价方法,实例分析表明,采用该方法所获得的评价结果是令人满意的。     

商业CRM中的顾客满意度优化模型探讨

摘要：顾客满意度分析是商业CRM(customer relationship management，简称CRM)的重要内容，它不仅反映了商业企业实力与效益，而且反映了商业企业经营管理的本质和服务的核心。本文以商业CRM中的顾客满意度为研究对象，提出了最佳成本条件下的顾客满意度分析与评价体系，包括顾客满意度的描述与评价、质量成本的构成要素、基于质量成本的顾客满意度优化模型等，并结合零售商业企业的实际运行数据对顾客满意度优化模型进行了实证分析。     

一种商业银行客户分割的多维方法——基于客户期望收益和态度的分割模型

客户分割与资源分配是企业一直在努力解决的问题,但目前,空前巨大的客户数据量使得准确进行市场细分和寻找目标市场变得复杂和难以有效实施。通过数据挖掘技术从大型数据库中抽取隐藏的预测信息,利用层次聚类分析建立了一个根据客户的多个态度维度进行客户分割的多维方法。结果表明,以这一方式产生的聚类在同质性较好并且通过参考人口学特征的差别能够获得客户细分市场的轮廓。此外,识别了四个有特色的、表明对信息服务和技术有特殊偏好的客户群。     

基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型

在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。     

论顾客资产管理的实施模型

随着“以顾客为中心”的营销理念的深入人心,顾客资产管理悄然兴起。顾客资产管理的实施模型秉承了客户关系管理的基本思想,紧紧围绕顾客资产管理的基础、核心和目标,通过对顾客资产管理过程的深入分析,建立起顾客资产管理实施过程的基本框架。