基于客户终身价值和客户忠诚度的电信客户细分研究

讨论了基于客户终身价值的客户细分方法。针对电信企业的客户特点,提出了一个基于客户当前价值、客户潜在价值和客户忠诚度的三维电信客户细分模型;并针对不同的细分群体提出相应的保持策略,以便电信企业能够合理地配置其资源,提高企业效益。     

基于全生命周期客户价值的客户细分研究

在分析客户价值构成要素的基础上,构建一个全生命周期客户价值模型,并通过实际算例对该模型进行了验证。由此说明,全生命周期的客户价值的经营有利于企业的客户细分,而且优异的客户价值能够对客户满意和客户忠诚产生明显的提升作用,从而提升客户关系绩效,延长客户关系的时间。     

客户生命周期视角下的客户关系管理策略探讨

虽然很多企业已经开始重视客户关系管理的研究与应用,但他们往往限于静态的考虑,文章从客户生命周期的角度出发,动态地针对客户各个阶段的特征采取合适的策略。     

航空公司运用CRM的客户细分初探

航空业是服务发展的领军行业,航空公司进行客户关心管理(CRM)具有非常重要的意义。对CRM中任何领域的研究必需条件就是对客户进行分类,从而对最有价值、最有潜力和最应放弃的客户分别采用不同的管理策略。本文通过对各种客户细分方法的对比介绍,提出了航空公司在客户细分时可供选择的方法以及应注意的问题。     

客户价值分析方法在客户关系管理中的应用

文章从客户价值一个方面入手对客户生命周期价值进行了分析和量化,并提出了在CRM实施中的应用对策,最大限度地体现出CRM的核心理念。     

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的出现,客户成为企业最重要的资源。然而,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。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RFM模型的烟草客户聚类分析研究

随着客户细分理论的不断丰富和完善,构建合理的客户细分指标体系,借助聚类分析的方法,来实现对企业客户的细分。本文针对当前烟草公司在客户细分方面工作的不足,结合烟草行业及零售户的特征通过聚类分析实现烟草行业零售户的细分,帮助烟草公司实现零售户的合理分类,优化客户资源与卷烟货源的配置。     

基于客户价值的客户关系管理研究

对客户关系管理的要素与衍变过程进行了回顾,归纳了客户关系管理的关键流程。在此基础上,指出了现有客户关系管理的不足,并提出了基于客户价值的客户关系管理的理念与模型。     

房地产企业的客户终身价值开发

客户终身价值（customerlifetimevalue）是指在整个交易关系维持的生命周期里，减除吸引客户、销售以及服务成本并考虑资金的时间价值，企业能从客户那里获得的收益总和。我们发现客户的价值，不仅是发掘客户的单次价值，更重要的是挖掘客户的终身价值，这已成为近年来营销和客户关系管理领域里一个崭新的话题。客户关系管理的目标是产生高的客户权益，客户权益是公司所有客户生命价值贴现的总计，落脚点还是在客户终身价值上，可见客户终身价值的识别是研究客户关系管理理论的一项基础性工作。[第一段]     

通信运营企业客户价值评定

中国通信企业正在积极寻求CRM,而CRM的核心问题是客户价值的评定。本文通过对客户价值指标加权评定和客户终身价值比较来确定通信企业的价值客户,为企业认识客户提供更为有效的途径。     

基于RFM指标的电信客户模糊聚类分析方法研究

客户细分是客户关系管理的重要组成部分。本文针对我国电信企业作为国有性垄断企业的特性,根据其客户特点,提出了一种基于客户行为视角的改进RFM模型,在此基础上应用模糊聚类法来对客户进行分类,并对此分类结果做出了动态客户分析,以达到对不同客户类别采取不同策略的服务效果。     

基于数据挖掘的航空公司客户关系管理

民航行业中的客户数据、业务数据量十分巨大，而且更新速度频繁，使用传统CRM统计方法所能取得的效果并不理想，存在很多因为数据滞留带来的分析误差。不过随着计算机技术、数据库技术、信息传送技术的日益发展，客户关系管理也进一步得到发展，数据挖掘（Data Mining）就是CRM新的发展趋势。     

基于客户价值的卷烟零售客户分类研究与应用

本文从当前价值和潜在价值两方面设计综合测度烟草公司卷烟零售客户价值的指标体系。基于L市2017年、2018年零售客户基础数据和营销数据,测度零售客户的当前价值和潜在价值。采用k-means方法对零售客户进行聚类,聚类结果符合"二八"原理,为烟草公司实施精准营销、客户经理职业化等工作提供更加细致地客户细分依据。     

商业银行基于客户价值的客户识别模型研究

现代商业银行已经认识到客户是企业的重要资源,成功地获得有价值的新客户和维系高价值客户是至关重要的。但目前,空前巨大的客户数据量使得准确识别有价值的个体客户变得复杂和难以有效实施。文中利用数据挖掘技术,抽取建立商业银行基于客户价值的客户识别模型所需要的知识,建立了一个考察客户目前价值、潜在价值和忠诚度的客户价值模型;并以此模型为基础进行客户识别与分割。此外,根据某商业银行的客户样本进行实例研究,划分出8个客户细分市场,根据每一细分市场的特点设计了简单的营销策略。     

基于CPV与CLV二维价值的客户识别模型研究

客户保持在企业价值创造中起着十分重要的作用,为了成功实施客户保持策略,厂商必须根据客户特性对其识别分类。本文通过归纳总结国内外的研究资料,指出现有的客户保持方式主要有两个:一个是基于CPV即通过提高顾客感知价值来保持客户,另一个是基于CLV即客户终身价值细分来保持客户,并对此分别作了评析,然后建立了一个新的基于CPV与CLV二维价值的客户识别模型,最后根据此模型给出相应的客户保持策略。     

基于客户关系管理的客户价值研究

<正>企业越来越强烈地意识到客户资源已是市场竞争中至关重要的资源,"得客户者得天下"。如何在瞬息万变的市场中留住老顾客,争取新顾客,已是摆在营销人员面前的重要问题。为了在激烈的竞争中立于不败之地,客户关系管理应运而生,成为一种新型有效的管理机制。它以客户为中心,倾听客户呼声和需求,对不断变化的客户期望迅速做出反应,从而实现对企业内外资源的有效整合。但每位客户对企业的贡献是不同     

基于数据挖掘的证券公司客户价值分析系统设计与实现

本文根据证券企业目前的管理水平只限于办公自动化管理的阶段,没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值,而证券企业的竞争环境对企业的客户关系管理提出了更高层次的要求的现实需要,对企业客户进行细分,并对其过程进行深入的分析和研究,结合客户细分理论和客户价值理论,构建了证券业客户价值分类模型,采用数据挖掘的方法和贝叶斯算法对分析系统进行实现。通过本文的研究,力图对证券企业客户按照价值理论进行分类,从而为精准营销提供借鉴意义和参考价值。     

基于客户生命周期理论的证券业客户细分实证研究

新经济环境下,尤其是证券业这种高竞争的行业内,竞争往往聚焦在对客户资源的争夺。企业竞争的关键转移到优质客户的挖掘和保留,即客户关系管理成为了企业的核心竞争力。本文基于客户生命周期理论,将商业智能技术引入证券行业,通过对证券行业客户历史交易记录的收集、预处理和挖掘分析,建立证券业客户生命周期模型,应用相关性分析方法的双侧显著性检验,实证出区分客户类型的多个关键性指标,实现有效的客户细分     

基于敏感分析的客户终身价值模型

伴随电子商务的兴起,更多的企业开始重视对客户关系的管理。客户终身价值作为客户关系管理的一个部分,其准确定量显然具有重要现实意义。基于敏感分析的客户终身价值模型是对传统经典模型的一个改进,具有很好的操作性。