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。     

基于客户价值的客户分类方法概述

日益激烈的竞争压力促使企业越来越重视客户管理,合理的客户分类作为客户管理的重要基础和关键环节,成为了企业关注的焦点,本文把客户价值作为评价基础,对目前主要的客户分类方法进行了分析和总结,为企业管理提供借鉴。     

一种基于支持向量机的客户满意度评价方法

目前激烈的市场竞争环境迫使企业越来越多的关注客户的需求,因此客户满意度这一衡量客户对企业感知的评价指标就变得日益重要。本文提出了一种基于支持向量机的客户满意度评价方法,并且给出了一个客户满意度评价实例。实验结果表明,相对常用的人工神经网络BP算法,该方法提高了客户满意度分析的精度,能够帮助决策者更准确地了解客户对公司的评价,为客户关系管理的实施提供了良好的支持。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户分类

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析客户关系管理关系的基础上,通过对决策树方法用于公司客户群体分类的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

一种基于近红外光谱的常用塑料分类方法

塑料制品以其质轻、美观实用等特点广泛应用在日常生活及各行各业中,其大量使用给环境造成了严重污染,消除污染最积极的办法是对其进行回收再利用,但常用塑料的种类繁多,不同塑料制品的成分及可塑性不同,进行回收利用的价值也不同,只有对塑料进行分类收集处理,才能提高回收利用率.本文基于近红外光谱法提出了一种塑料分类的新方法.该方法选择测定了60个样本的近红外光谱数据,引入支持向量机算法对其进行训练预测:选用40个样本作为训练集,建立模型;20个作为预测集,优化模型;利用该模型对采集的未知样本进行分类预测,得到较高的准确率.新方法对快速处理废旧塑料具有积极的作用.     

客户分类方法综述

本文基于客户关系中的客户价值,对客户分类的方法也给出了归纳和分析,并给出了客户升级管理的过程分析。     

基于潜在语义分析的客户分类方法研究

本文旨在利用潜在语义分析方法和Matlab计算工具探讨对客户的分类研究,通过零售业的实证分析验证该方法的可行性和实用性.     

基于潜在语义分析的客户分类方法研究

本文旨在利用潜在语义分析方法和Matlab计算工具探讨对客户的分类研究,通过零售业的实证分析验证该方法的可行性和实用性。     

重构商业银行客户分类体系

随着外资银行的逐渐进入,国内商业银行面临的客户竞争将愈来愈激烈,本文就现有商业银行的客户管理体系一直是以客户信用风险评级为基础存在的不足,提出以风险和价值两个维度对客户进行分类,并结合客户分类实施不同的客户战略。     

基于客户价值的零售企业客户分类评价指标体系构建

在当今超强的市场竞争环境中,企业间客户争夺正如火如荼,随着客户关系管理研究的深入,客户成为企业生存的基础和利润的来源。如何识别有价值的客户,对客户进行分类管理,是企业急切需要解决的问题。本文从客户价值的当前价值、潜在价值和关系价值三个维度,重点构建了零售业基于客户价值的客户分类评价指标体。最后采用层次分析法赋权,并进行了有关对基于客户价值的零售业客户分类评价指标体系的权重分析。     

基于移动互联网形势下客户特点分类技术的分析

在科技快速发展的背景下,互联网业务也得到了迅猛的发展,尤其是近年来IP业务的逐渐普及,互联网客户的数量也呈逐年上升趋势。与此同时,客户对于互联网质量的要求也越来越高,这种形势下,就要求互联网必须具备更优质的性能,并根据客户要求的不同,为其提供差异化、个性化的信息服务,以便能在满足客户不同要求的同时,实现企业效益的最大化。文章就基于移动互联网形势下,探究客户特点分类技术,以便能确定基于客户特点的精确化、针对性营销模式,进而为促进我国电信产业的转型升级奠定基础。     

商业银行客户价值评价及客户分类研究

WTO开放以来,国外的很多银行都陆续进入我国,给我国的金融市场造成了猛烈的冲击。商业银行要想在激烈的市场竞争中存活,就要不断抢占客户和市场,对客户价值评价和客户分类进行研究,已经成为了一种必然的手段。通过对商业银行客户价值评价准则的描述,研究分析了商业银行客户价值评价和分类过程中存在的问题,并提出了合理的改进方法,即建立完善的客户价值评价体系;按需分类,更好地为客户服务;以客户满意为宗旨,创新产品种类;建立完备的数据库,让信息资源得以共享。进而增加银行的经济效益,推动我国金融市场的健康、稳定、可持续发展。     

基于性格区分的客户分类营销探讨

本文主要探讨客户营销与接触管理中的性格区分方法,指出性格分类研究的实用意义在于知己知彼,同时对现有性格分类方法加以梳理和比较,指出复杂性和文化适用性是限制性格分类研究的学术成果转化为实际应用的关键制约因素,最后以金融资产管理公司的客户群类型以及"PDP性格系统"的分类标准为例,进一步探讨了客户接触过程中分类营销的基本策略。     

一种新的基于SVM的文本分类增量学习算法

文本分类将自然语言文本按内容归入一个或多个预定义类别中,在许多信息组织和管理中都是一项重要的内容。不同算法的分类准确性各不相同。在文本分类领域,SVM分类器是一种常用且效果较好的分类器,具有较严密的理论基础。对SVM分类器进行了分析,提出了利用增量模式实现多类文本分类的算法。实验表明:增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法。     

基于客户满意度的中小型超市会员制营销研究

在当今竞争日益激烈的零售市场中,会员制营销被中小型超市广泛运用,同时随着"以顾客为核心"的经营理念不断深入,如何以顾客需求为出发点,逐步提高会员满意度成为零售超市关注的焦点。本文以顾客满意和顾客满意度相关理论为基础,从会员顾客角度出发,探讨会员制营销和会员顾客满意的关系,通过问卷调查搜集数据,结合定性和定量的分析方法,提出完善中小型超市会员制营销的策略。     

基于决策树的航空公司客户流失分析

客户流失问题在航空公司一直未被重视。运用决策树中的ID3算法对航空公司客户流失进行分析,并进行了实验,实验得出了航空公司客户流失的一些规则,这些规则是航空公司保留客户,进行持续改进的指南。实验结果表明该方法是可行和有效的,为航空公司客户流失分析提供了一种新的方法。     

基于概率观的客户满意度研究

网络购物作为互联网发展产物,用户规模迅速增长,不断推动着电子商务的发展。而顾客满意度作为对一种产品可感知效果与其期望值相比较后得出的重要指数,很大程度上影响着顾客的购买频率。基于客户满意度和顾客终生价值,运用贝叶斯公式和CRM策略,建立了提升客户满意度的相关模型。     

基于微多普勒特征的单人与小分队分类技术

人体行走是典型的非刚体运动,通常情况下每个人行走时的摆动周期不可能完全相同。通过提取目标频谱归一化幅度和、多普勒谱线数和谱宽的标准差3个典型特征,采用支持向量机（SVM）分类器,实现了短驻留时间条件下单人与多人的有效鉴别,平均识别率大于90%。雷达实测数据表明所提特征是有效并且稳健的。     

客户分类及服务策略研究

运用客户分类,而不是客户分级的方式对客户进行识别,是实现更好的服务营销的途径。本文通过介绍四象限法和RFM等客户价值分类法,结合PDP客户性格分类法,以及如何做好客户价值分类的准备进行了阐述,同时结合我司客户现状对客户分类后的服务策略进行了探讨。     

数据挖掘在银行个人客户信用等级分类中的应用分析

从银行客户信用等级分类入手,分析了客户价值和分类的重要性,并对某商业银行客户信用等级分类指标体系研究,采用粗糙集数据挖掘理论知识,为银行客户信用等级分类提供决策支持。