基于集对分析的第三方物流企业客户满意度评价研究

在集对分析原理的基础上,结合第三方物流企业客户服务的特点,构建第三方物流企业客户满意度评价体系和评价数学模型,并以实例进行满意度评价。实例研究表明,集对分析评价模型涵义明确,计算过程较为简单,具有一定的推广和应用价值,是分析不确定性多目标决策问题的有效方法。     

基于GA-BP神经网络的第三方物流企业客户服务质量评价研究

在今天激烈的市场竞争环境下,客户服务质量是第三方物流企业生存的基础,而对客户服务质量的准确评价,是企业建立合适的服务质量体系、提高客户服务质量的基础.选取以客户为导向的第三方物流企业客户服务质量评价指标,采用具有高度的非线性映射的GA-BP神经网络对第三方物流企业客户服务质量进行评价,实验结果表明使用该方法能准确评价第三方物流企业客户服务质量.     

基于AHP-FCE方法的第三方物流企业客户满意度研究

以某第三方物流企业J公司为案例,对第三方物流企业顾客满意度进行了定性定量研究。构建了一个能够用图表等分析方法对各个指标进行测试的计算模型,考虑了顾客满意度与顾客类型的关系,并进行了基于顾客满意度的生产优化。     

基于遗传BP神经网络的第三方逆向物流企业选择

分析了客户企业在评价第三方逆向物流企业时要考虑的影响因素,构建了评价指标体系,并提出了基于遗传BP神经网络的评价模型,通过仿真算例描述了对第三方逆向物流企业的评价过程。     

提升第三方物流企业客户满意度的探讨

客户满意度理念已日益受到企业界和学术界的认可和重视。对第三方物流企业而言,只有尽快调整经营目标和策略．推行客户满意理念,实施客户满意经营,才能树立新的竞争优势,实现企业、客户的双赢：文章从营销学的角度出发,分析了第三方物流企业客户满意的特点以及客户满意的含义,提出了提高客户满意度的策略。     

基于客户价值和满意度的第三方物流服务模式分析

首先综述和探讨了物流企业客户价值和满意度的相关理论,接着从顾客抱怨管理系统、顾客流失评估系统和顾客满意度调查机制三个方面构建了第三方物流服务模式中客户价值和满意度评价系统,最后重点研究了客户价值和满意度管理在第三方物流企业物流服务中的应用模式,构建了第三方物流企业客户价值和满意度创造模型,并提出了第三方物流企业客户价值和满意度的测量评价方法.     

第三方物流企业顾客满意度测评研究

以中远物流天津分公司为研究对象,建立了顾客满意度测评指标体系,将层次分析法与模糊综合评价结合起来,对第三方物流企业顾客满意度的测评进行了研究,实现了顾客满意这种心理状态评价指标的定量转化。     

第三方物流企业客户价值评价指标体系构建

做好客户资源管理,维系良好的客户关系,是我国第三方物流企业建立自身核心竞争力的有效方法。企业应对客户价值评价指标进行细化,从客户当前价值、潜在价值和客户单位特征等三个方面对客户价值进行可量化的价值评估,才能有效区分客户,制定正确的客户管理策略,将有限的资源用到最有价值的客户上。     

基于客户价值和满意度的第三方物流服务模式分析

阐述顾客价值和满意度的重要性,分析哪些因素影响着顾客的价值和满意度,分析影响因素寻找出提升第三方物流服务质量的方法。     

第三方物流企业顾客满意度研究

第三方物流是一个服务过程，同样需要研究顾客满意度。它服务的顾客对象是企业而不是个人顾客，因而满意度不同于一般企业。第三方物流企业要通过顾客满意度的提升来培育竞争优势。     

第三方物流企业顾客满意度影响因素研究

针对第三方物流企业顾客的特殊性和顾客服务的特点,在分析影响第三方物流企业的顾客满意度指标及权重的基础上,建立起多层次顾客满意度指标体系,并通过重要性-满意度分析,找出顾客满意的关键因素,为第三方物流企业深入把握影响顾客满意度的影响因素,有针对性提出对策提供了新的思路和方法。并展望了今后的研究方向。     

基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究

本文在阐明企业绿色竞争力内涵及特征的基础上,构建企业绿色竞争力评价指标体系,给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型,以期为企业构建绿色竞争力,实现可持续发展提供支持和参考。     

基于BP神经网络的物流需求量预测模型研究

本文利用神经网络理论，建立了时间序列对象的反向传播（back-propagation，BP）预测模型，运用于物流需求量预测。并通过实例分析，验证了本模型的科学性与正确性。     

企业创新能力的BP神经网络评价研究

论述了BP神经网络模型的原理，在此基础之上，应用B神经网络模型对企业创新能力进行评价。模型建立之前对相关评价指标进行了归一化处理，使其更好的适用于BP神经网络评价模型。最后通过实例验证该评价模型的可行性与准确性。     

基于BP神经网络的物流需求分析与预测

从宏观角度、经济发展的层面提出了我国物流需求的界定和衡量方法,并利用BP神经网络构建了物流需求预测模型。该模型不仅揭示了经济发展水平与物流需求之间的非线性映射关系,同时也为我国物流基础设施网络规模的确定和物流基础设施网络的规划与布局提供了一种新的思路和方法。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性。借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系。对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的。     

基于BP人工神经网络的绿色施工模糊综合评价研究

发展绿色施工促进施工企业节约能源和资源、保护环境,是全球应对气候变化挑战、实现可持续发展的重要手段,而绿色施工评价对于建筑业落实可持续发展起到一定作用。本文在介绍BP人工神经网络基本原理的基础之上,分析了与其它评价方法相比,BP人工神经网络在绿色施工评价中的优越性。通过建立模糊评价矩阵,利用BP人工神经网络处理数据,较客观地对绿色施工进行评价。最后将此评价模型应用于实例,取得了令人满意的结果。     

基于模糊可拓层次分析法的物流客户满意度研究

对物流行业客户满意度影响因素进行了分析,建立了客户满意度评价指标体系。结合具体物流企业的问卷调查统计结果,利用可拓层次分析(EAHP)和模糊综合评价相结合的方法对客户满意度进行综合评价,并提出了相应的改进方案。