基于客户价值的商业银行客户聚类细分研究

文章从我国商业银行的实际出发,构建了一个兼顾实用和适用的商业银行客户价值综合评价模型,提出基于客户当前价值、潜在价值和忠诚度的三维聚类细分方法,为银行客观评价客户价值、科学细分客户、更有效地实现分层营销与差别服务提供支持。     

基于聚类—神经网络的客户价值分类方法及应用

本文从价值客户管理角度出发,建立了一种基于聚类——神经网络的客户价值分类模型。阐述了客户价值分析与评价指标设计、分类建模原理与网络学习算法选择、网络学习的前导原理与聚类算法、建模流程设计,并以某地区小灵通客户价值分类预测模型的使用及客户管理策略为应用实例。提出了研究的框架与方法,为企业客户价值管理决策系统的开发提供了重要模型依据。     

服装企业客户关系管理研究

构造了针对服装企业客户的价值评价指标体系,在此基础上构建了以当前价值、潜在价值为指标的服装企业客户细分模型,对企业客户进行细分,并提出了相应的客户管理策略。     

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.     

优化的聚类分析在企业客户细分中的应用

使用K-means聚类可以用来解决客户细分的问题,然而常用的统计分析软件如SPSS等内置的k-means算法存在一定的缺陷,而且由于版权原因,spss在公司中的普及率不高。为此,本文通过研究改进后的K-means算法,并参照RFM模型设立指标来对客户进行细分,最后以EXCEL VBA编程语言制作了优化的k-means算法宏程序,以SE公司的快速消费品的销售历史数据来验证分类的有效性,以期将程序的投入实际应用,帮助公司实现资源的最优化配置。     

个体优势识别多指标综合评价方法及其应用

提出了一种识别行为个体优势的多指标综合评价方法,并通过实例表明了该方法的有效性。该方法包含了自评和他评的思想。基于该方法的最终评价值的集结权重受数据驱动,较客观,最终排序结果易于被行为主体所接受。     

灰色聚类方法在创业板股票投资价值评估中的应用

由于客观条件约束,在进行股票投资价值分析时,有时只能获得少量的不完备信息。鉴于此情况,文章将灰色理论的"小样本"、"贫信息"思想引入股票投资价值的评价研究中。采用灰色系统理论中的灰色聚类方法,对创业板中的11支股票按照6项聚类指标进行灰聚类分析,通过计算不同指标的灰色聚类系数,最后以聚类类型来定性评价股票的投资价值。实证结果表明,灰色聚类方法不仅降低了对数据量和信息量的要求,而且能有效区分出具备不同投资价值的股票。     

商业银行客户信用评价的历史与现状

客户信用评价是评价机构运用科学、规范、统一的评价方法,对某一客户一定经营期间内的信誉状况、偿债能力和发展前景进行定量与定性分析,从而对客户的信用水平做出真实、客观、公正的综合评价。众所周知,信用风险是商业银行经营活动中面临的主要风险,而客户信用评价则是商业银行确定贷款风险程度的依据和资产风险管理的基础,同时它还有助于将客户进行细分,选择适当的市场定位,从而制定正确的营销策略。因此,关于客户信用评价的研究,对商业银行的实际工作具有巨大的指导意义和实践价值。一、客户信用评价的产生背景客户信用评价是市场经济的…     

基于客户特征分群的银行客户流失分析

银行客户流失分析是银行精细化经营的重要组成部分,对银行客户流失进行系统性的分析是一项涉及领域广泛的复杂工作。文章基于对商业银行大量实际经营数据的细致梳理和整理研究,通过对银行传统客户细分模式与基于客户特征分群细分模式的比较分析,提出了基于客户综合特征进行客户分群的新研究方法。在客户价值分群模式下,对银行客群基于价值分群模式细分为七个客群,并以此为基础,,运用客户流失分析方法,在实际的银行客户数据集上进行实验,通过对价值分群细分客户进行流失观察,全面了解和掌握银行实际经营中不同价值客群流失的客户流失动因、程度和去向等具体行为特征。文章的分析研究在实际运用中取得了较好的预期效果,为系统性分析商业银行客户行为提供了新的思路和手段,为各级管理人员基于客户流失分析的结果,采取针对性处理措施进行干预提供了基础性的支持和建议。     

客户关系价值的企业市场细分模型与新方法

为客户创造价值是现代企业获取自身价值和价值优势的重要基础。客户价值与客户关系价值的研究中,方向界定是重要前提。从企业视角界定的客户关系价值,是企业在客户关系管理过程中所获得的关系价值和回报,可分解为关系赢利性、关系生命周期、客户能力价值、推荐价值及潜在价值。企业的客户关系价值分布符合帕累托定律,呈现出正态分布和价值集中的特征。按照客户关系价值进行客户筛选是现代企业进行市场细分的新策略。客户金字塔模型的扩展和客户关系价值区间化方法是这种新策略的有益尝试。     

基于灰色系统理论的软件工程监理研究

本文将灰色聚类评价理论应用于软件工程监理的验收阶段,建立了定量评价软件产品质量的灰色白化权函数聚类模型。在灰色聚类综合评价过程中借助于AHP层次分析法进一步提高了分析评价的准确性,使评价结果更加客观。     

基于因子聚类的电信客户细分研究

文章将数据挖掘技术引入电信行业客户细分研究,在电信客户样本集中提炼出有价值的信息,为电信企业客户个性化及差异化服务设计提供依据。首先采用因子分析的方法实现电信客户样本集的维度约减,然后采用K-均值聚类的方法,将客户样本划分为互不相交的6个大类,在此基础上,分析归并形成三个特征消费群,最后,从资费套餐设置、客户保有策略、新客户挖掘的三个维度分析并给出具体的实施策略。     

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。     

基于客户价值细分的中小企业市场营销策略

客户是企业利润的来源和经营成功的关键,细分客户能使中小企业针对不同客户设计不同的营销策略.本文基于客户价值理论,从客户当前价值和客户增值潜力两个维度对中小企业客户价值进行了细分,分析了细分客户的特征,提出了中小企业针对不同细分客户的营销策略.     

基于全生命周期利润的客户细分方法

客户当前价值和客户增值潜力是客户全生命周期利润的两个构成部分，据此可对客户进行价值细分。本文给出了客户全生命周期利润、客户当前价值和客户增值潜力的计算模型，讨论了客户价值细分的方法，并针对每类客户提出了相应的资源配置和保持策略。     

基于客户价值的企业市场营销策略研究

企业营销策略的制定是基于企业对客户进行有效的细分.本文通过对客户价值概念的分析,建立客户价值量--客户价值增长性矩阵,从动态角度对客户进行了细分.在此基础上,研究了不同类型客户的特点及对企业营销的影响,提出了针对不同类型客户企业应采取的营销策略.     

基于隐变量分析的企业信息系统评价实证研究

提出了一种新的基于隐变量分析（Latent Variables Analysis）的企业信息系统评价模型。模型综合运用了定量与定性指标,并在指标间加入相互关联约束的基础上进行隐变量分析建模,解决了系统评价部分指标不可定量测算及指标的相互关联等问题。利用上述模型对某企业资源计划（ERP）系统的137个客户调查数据进行实证研究,结果显示该方法可对评价指标体系进行有效建模,克服了传统评价方法孤立分析各评价指标的缺陷,能够实现客观的系统评价。     

基于云模型的客户细分研究——以中国电信业为例

本文尝试探讨基于云模型的多维度客户细分方法,试图找到一种更好的识别客户需求、细分客户类型的应用办法,以为动态顾客关系管理提供依据。本文引用云模型来探究电信业的客户细分,重点从横向层面对客户进行了动态细分,并阐释了潜在价值对客户细分的作用。     

基于多维评价模型的农业多功能性价值评估

农业多功能性理念有助于重新全面认识农业诸多功能并为其评价提供分析框架.文章在考虑农业各项功能间相互独立但冲突关系的基础上构建多维评价模型.结合数据可获得性、评价方法与指标选取原则,应用三维评价模型对我国农业的食物生产、经济和生态功能进行定量评价.应用因子分析法对三大功能的主要影响因子进行提取;根据三大功能的价值间不同组合类型,用分层聚类法将我国农业分为九类情景模式.研究结果显示,多维评价模型能够在充分利用现有统计数据的基础上,对农业的生产、经济和生态功能进行较准确的价值评估,模型模拟结果及情景聚类基本符合我国农业发展现状.该多维评价模型具有很大的灵活性,可用于其他领域中不同尺度的多目标价值评估.     

基于客户终身价值的客户细分研究

一、引言 客户关系管理（customer relationship management,CRM）是电子商务时代企业制胜的关键,其中认知客户价值并保持有价值的客户是CRM的核心活动。客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。客户细分是客户关系管理的核心概念之一,是实施客户关系管理重要的工具和环节。通过客户细分,企业可以更好地识别不同客户群体对企业的价值及需求,以此指导企业的客户关系管理,达到吸引客户、保持客户、建立客户忠诚的目的。