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.     

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。     

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。     

证券业客户细分方法及其定制营销策略

客户细分是实施关系营销和定制营销的前提条件。文章首先提出了证券业客户细分的四个维度及相应的定量指标。以一家证券营业部为例探讨了客户细分的具体数字标准。并提出了进行定制营销的策略建议。     

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。     

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。     

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。     

基于客户生命周期价值的客户管理策略

本文基于客户生命周期的客户关系管理研究,侧重于企业策略角度,并将CRM界定为选择和管理客户的业务策略。从客户生命周期角度在将客户价值细分的基础上,提出了企业客户关系投入及客户保持策略,旨在为企业经营决策提供指导。     

基于客户生命周期价值的客户管理策略

本文基于客户生命周期的客户关系管理研究,侧重于企业策略角度,并将CRM界定为选择和管理客户的业务策略.从客户生命周期角度在将客户价值细分的基础上,提出了企业客户关系投入及客户保持策略,旨在为企业经营决策提供指导.     

基于价值考虑的流失客户选择策略研究

客户忠诚是实现客户不断重复购买的保证,拥有长期忠诚客户的公司比拥有低单位成本、高市场份额但客户流失率高的对手更有竞争优势。衡量客户忠诚的指标有两个,客户占有率和客户流失率。要保持一定的客户占有率可以通过两个方面:不断强化公司内客户的忠诚度,避免客户流失;采取多种方法,挽回流失的客户。     

基于改进型RFM卷烟消费者价值细分模型的精准营销策略研究

大数据时代,商业企业越发注重依据海量消费信息制定精准营销策略,卷烟消费者类别的精确识别则是制定精准营销策略的关键。文章构建了包含多指标的改进型RFM模型,采用组合赋权法确定指标权重,以T城市A公司卷烟消费者(会员店)电子数据为基础,并运用K-means聚类方法进行卷烟消费者细分。实证结果表明,利用此方法可将目标消费者细分为五种类型,烟草公司可根据细分消费者类型特征,制定精准营销策略。     

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。     

基于防范客户流失的关系营销模式

本文以防范客户流失为切入点 ,将传统营销在防范客户流失方面的战术性方法与关系营销理论相结合提出了防范客户流失的策略与方法 ,有助于解决企业经营中的现实难题     

如何找到高价值客户

尽管很多公司都在采用CRM来管理客户，但是最有效的客户分析还是来自于基础的三个方面——细分特性、时间和盈利能力[编者按]     

物流企业客户保持策略研究

物流行业是我国近年来发展最快的行业之一,过低的行业进入壁垒导致了更多的无序化竞争,这使客户保持成为物流企业必须面对的课题。为了应对物流客户流失,文章从提升客户的满意层次、合理设定客户服务水平、提高客户流失预测能力、提高客户转移成本及铸造持续创新能力五个方面阐述了客户保持的策略,旨在推动物流企业利用自身服务优势和手段创新来增加客户保持的成功几率,向着建立良性的客户关系、提高企业核心竞争力的可持续发展模式迈进。     

基于模糊神经网络的客户分类方法研究

随着电子商务的深层次发展,客户关系管理(CRM)已经引起了各行各业的关注。有效地进行客户分类,是实现客户关系管理目标的前提和保障。文章将传统的RFM(近度Recency、频度Frequency、值度Monetary)指标细化作为客户分类标准,从而不但衡量客户价值等静态因素,还分析客户行为等动态因素。运用模糊理论和BP神经网络建立客户分类模型,得到了较好的结果。     

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.