基于客户价值的电信客户细分研究

随着全业务竞争日益激烈。电信运营商亟需通过客户细分的支持精确把握用户需求,对客户进行差异化营销。为了更加精确地对不同的客户群设计营销策略,结合电信运营商用户的特点,构建了客户终身价值的评价体系,提出基于客户终身价值的客户分群设计,并对某运营商的电信客户细分进行了实证研究。     

基于SOM的商业银行客户细分研究

本研究探讨了银行客户细分方法的选取,确定了目前较为合适进行客户细分的维度,选用了自组织神经网络(SOM)作为客户细分的算法,在此基础上建立了银行客户细分的模型,并进行了实证分析研究.     

基于客户价值评价的客户细分

随着以客户为中心的商业模式出现,客户成为企业最重要的资源。然而,其在整个客户生命周期上有不同的客户价值。其中,客户当前价值决定了企业当前的盈利水平,客户长期潜在价值关系到企业的长远利润,因此,对客户价值进行正确评价并以此进行客户细分,对提高企业效益具有重要的研究意义。本文从客户的当前价值和潜在价值两个方面建立了一个客户价值评价指标体系,给出了客户价值评价流程,并应用该评价指标体系通过算例对客户价值进行计算,由此对客户进行了细分。     

基于客户商业价值的客户细分管理研究

客户作为企业一项重要的资源,其商业价值各不相同,企业应对之实施细分管理。本文首先分析客户商业价值的内涵与构成,紧接着给出了客户商业价值的评价方式,紧接着提出了商业价值区分方式,最后在前文研究的基础上提出了客户细分管理的方式。     

客户细分方法新视角

以往关于客户细分的研究大都是从人口统计、客户价值、客户行为、客户生活方式等单一维度进行细分,构建静态客户细分模型,且大多是描述性模型,较少有客户细分模型具备预测功能。本文在对已有文献进行评述的基础上,提出了客户细分方法的三个新视角:多维度、动态性与预测性。多维度,即是细分模型要能够满足企业从不同维度对客户进行细分的需求;动态性,即是细分模型要能够反映客户的动态变化过程,为企业提供更加及时、可靠的细分结果;预测性,即是细分模型不仅能够呈现出客户细分的结果,还可以预测客户未来的行为概率。     

粗糙集理论在客户分类中的应用

客户分类是客户关系管理(CRM)的重要内容,粗糙集理论应用于分类,可以将多个属性综合考虑提取规则,较之传统的决策树分类算法,通过粗集理论的属性约简,可以提取更全面的规则。     

基于K-Means算法的中小企业客户细分研究

本文将数据挖掘技术引入到中小企业客户细分中,探讨进行客户细分的可行性和有效性,并设计出一个基于K-Means算法的客户细分模型,将该模型应用于某个具体中小型企业的客户细分中,得到比较理想的结果。     

客户细分及客户关系策略研究

改革开放以来,我国社会市场经济体制下的各企业均得到迅猛发展,并在经济日益全球化趋势的影响下,逐渐成为提升国民经济的重要基础,尤其是中小企业的发展,日渐受到社会各界的广泛关注。近年来,企业在网络化信息时代下的发展逐渐呈现出多样化趋势,各企业都不同程度上提升自身的创新意识和能力。在企业生产经营中,对企业客户实施细分并促进与客户之间的关系,是企业能够得以生存和发展的重要前提。本文主要对客户细分的方法进行深入的探讨,同时着重研究客户关系的发展策略。     

基于客户价值的客户细分及保持策略分析

客户细分是企业竞争优势的主要来源,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础,保持有价值的客户应按照客户细分情况有效地组织企业资源,以客户为中心提高客户满意度,并以此为手段来提高企业获得利润的能力.     

基于不同视角的客户细分方法研究综述

客户细分方法是市场营销理论的重要组成部分。本文系统回顾了各类基于不同视角的客户细分理论,介绍了其应用范围,分析了各自的优缺点,为营销实践提供了可靠的依据。     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。     

基于数据挖掘的保险公司客户细分研究

文章针对A保险公司的客户数据,首先选取客户的细分指标,然后进行数据预处理,进而利用两步聚类方法建立模型,最后利用模型进行数据分析。实证分析结果表明,客户被分为三类,第一类为职业风险高,收入居中并且投保金额高的男性,第二类为职业风险低,收入较高且投保金额居中的女性,第三类为职业风险较低,收入较低并且投保金额低的女性。为保险公司实现精准营销提供了辅助决策依据。     

基于四象限划分的银行个人客户细分策略研究

随着我国商业银行个人业务的不断发展以及个人客户价值认知程度的不断提高,对个人客户进行细分就显得更加重要。本文引入四象限分析法的思想,设定了个人客户贡献度和信用度两个维度,对客户进行细分,并将各象限客户群体的特征分别定义,然后提出了信用度和贡献度的评价指标及评估方法,以期针对信用度和贡献度对个人客户价值进行综合评估,并根据评估结果细分客户,最后提出了商业银行对不同类别的客户应采取的差别营销策略。     

基于神经网络模型的商场客户细分

遗传神经网络模型具有快速学习网络权重和全局搜索的特点。本文基于遗传神经网络模型,将商场客户细分为四类,并对每一类客户群提出了具有差异性的营销策略。     

聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

基于常旅客数据库的航空公司客户细分方法研究

根据航空公司服务营销的具体特点及其常旅客数据库的信息,本文探讨了适用于航空公司客户细分的方法和参数,并对航空公司客户细分的具体步骤进行了分析,提出了相关的营销策略。     

基于K-means算法的数据挖掘与客户细分研究

本文主要利用企业历史数据,利用机器学习中的K-means算法结合客户关系管理理论中比较认可的客户细分模型RFM模型,进行客户细分研究。     

电信投诉客户细分及沟通策略

要维护客户的忠诚,很重要的就是和客户建立、维持良好的关系。维持关系不仅要提供高品质的产品和服务,还要处理好客户的投诉问题。因为一般来说,投诉的客户是对公司有好感的,或者说本意是不想放弃公司的,因此如果服务人员能够成功处理客户投诉,就能够挽回客户。     

电子商务中客户细分的研究

随着网络的普及和电子商务的深层次发展,客户关系管理已经引起了各行各业的关注。有效地进行客户细分,是实现客户关系管理目标的前提和保障。鉴于网络环境下客户的动态性和虚拟性,文章研究了传统的客户细分标准后,将传统的RFM(近度Recency、频度Frequency、值度Monetary)指标细化,作为客户细分标准,建立了符合电子商务特点的客户细分指标体系,得到了较好的结果。     

基于AHP的航空货运客户价值细分方法研究

在资源有限的条件下,企业必须将资源投放到那些有利可图的客户上,因此有必要进行客户细分,对于处在激烈竞争环境中的航空货运尤其如此。本文借鉴客户价值细分理论,以客户的当前价值和增值价值为细分依据,提出基于层次分析法的航空货运客户价值细分方法。