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。     

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。     

现代商业街区开发模式

近年来，商业街区的改造和开发正在成为城市新的投资热点，一个地区的商业街区往往成为该地区的“城市名片”。因此探究其开发模式具有十分重要的现实意义。     

商业街区的规划

规划现代商业街区，是一项系统工程，涉及城市规划、城市管理、市场研究、经济分析、商业策划、景观规划、建筑设计、招商管理、营销统筹等诸多专业。近年来，本所在研究城市商业规划的实践中，考察和参与了许多商业街区的开发，形成了些许认识，以期与业界交流。     

城市特色商业街区游憩功能研究——以成都市特色商业街区为例

城市特色商业街区集中展现城市魅力,对于城市商业和旅游活动具有巨大的促进作用,同时肩负着展示和传承城市特色文化的任务。而游憩功能是城市特色街区重要的基础功能之一,具有统筹协调特色街区其他功能的重要意义,直接影响特色街区的发展。     

基于功能演化的商业特色街区管理模式探析

商业特色街区是城市商业展示特色的"名片",著名商业特色街区更是城市商业的标志与象征。商业特色街区的建设与管理是城市商业发展中的重要内容。本文以浙江杭州商业特色街区为例,对特色街区进行了分类与功能分析,并在此基础上,对特色街区管理模式的内涵和所存在的问题展开了探讨,最后提出优化商业特色街区管理模式的对策。     

商业街区发展模式及启示

本文通过对历史商业街区及现代商业街区开发模式的研究,以牛街为例进行实证分析,提出围绕牛街商业街区的开发模式和政策措施。     

城市商业特色街区的功能演化研究

本文基于文献与调研成果,对城市商业特色街区的内涵与分类进行了探讨。从城市发展的角度论述了商业特色街区的主要功能,并对城市商业特色街区的功能演化路径进行了全面地探讨与分析,认为功能复合化发展将成为我国商业特色街区发展的客观规律。     

层次分析法在商业街区改造决策中的应用

本文以重庆市解放碑商业街的改造为案例,针对商业街区改造所面临的难点,引入了层次分析法来确定影响商业街区综合实力的各因素的相对权重,以便于商业街区的管理者根据因素的排序先后采取相应的措施,为商业街区改造决策的定量化提供了一种较为全面而且适用的方法。     

企业知识资本对企业绩效影响的BP网络模型研究

在实际企业系统中,企业知识资本对企业绩效的影响关系可能是非线性的、复杂的。为了探讨知识资本对企业绩效的影响,设计企业知识资本对企业绩效影响的BP神经网络模型,包括网络结构设计、网络学习与泛化能力检验和网络应用等内容。     

基于顾客满意度的企业业务流程优化模型研究

顾客满意度已经成为评价企业经营绩效的重要指标。依据顾客满意度来再造企业内部的经营管理是企业界面临的迫切问题。质量功能展开,也称为质量屋,能够将顾客满意度与企业运营过程的优化系统结合,是一种有效的企业过程优化方法。以质量屋为基本原理,确定基本因素,采用分层序列法构建基于顾客满意度的业务流程优化模型,不失为一种科学有效的企业过程优化方法。     

神经网络在客户流失模型中的应用研究

针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。     

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。     

零售业的全面顾客满意

零售业的顾客识别，包括内部顾客—员工的识别及外部顾客—消费者的识别；提高顾客满意度的途径。应从对员工的定期培训、与其经常沟通、灵活的用人机制、适当的激励措施、创造良好的组织氛围等几方面来提高员工的满意度；从树立企业形象、提供超值服务、信息公开化、降低商品价格、建立服务品牌、迅速化解顾客的不满意、生产ＰＢ产品等几方面来提高顾客的满意度。     

基于BP神经网络的企业物流服务外包风险预警系统

从管理风险、信息风险、信用及财务风险、市场风险这几个方面构建企业物流外包风险预警指标体系;依据BP神经网络原理,建立用于评估企业物流外包风险水平的BP神经网络风险预警系统,并结合算例进行仿真模拟,证明该模型具有良好的预警精度。     

基于BP神经网络的出口产品价格监测预警模型

根据反倾销理论,当出口商品的价格低于其正常价值、进口国同类商品的价格降幅明显且其生产者遭受到严重损失时,进口国政府将进行反倾销诉讼。基于此,以我国出口至美国的棉纱为例,利用BP神经网络建立了出口产品价格监测预警模型,旨在提高我国出口棉纱生产商及政府在面对美国反倾销诉讼或实施贸易保护政策时的反应能力。实验结果显示:该模型具有较高的训练和预测精度,可以起到预警的效果。     

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。     

一种基于孪生神经网络的深度异构网络嵌入算法

针对现有异构网络嵌入方法导致的捕获关系冗余和模糊的问题,提出了一种基于孪生神经网络的深度异构网络嵌入模型。首先,基于面向关系的深度嵌入(Relation-Oriented Deep Embedding,RODE)框架构建了异构网络嵌入模型,以区分同型节点和异型节点之间的关系;其次,将同型节点与异类节点之间的相似性近似到低维空间,通过构建多任务的孪生神经网络来实现节点之间结构和语义关系的深度嵌入;最后,选取四个数据集执行典型网络挖掘任务,并与其他六种算法进行实验对比分析。实验结果表明,保持相同类型节点之间的相似性有助于提高节点分类效率,且损失函数在提高异构网络嵌入质量方面具有良好的优越性;RODE模型能够有效提高稀疏网络的嵌入质量,且具有良好的稳定性和鲁棒性。