大数据背景下以客户为中心的零售银行发展策略

在大数据时代,零售银行利用新技术,通过对客户进行大数据的发掘分析,实现了对传统银行业务领域的全面渗透,且发展迅猛。本文通过分析银行大数据技术的应用现状,系统分析零售银行在大数据时代面临的机遇与挑战,提出了应以客户为中心,运用大数据技术发掘自身海量数据价值,实现转型发展的策略。     

基于决策树C4.5算法的大数据保险业模型研究

如今大数据背景下客户信息数据呈现指数级增长趋势,盈利企业亟须通过大数据分析发现客户更深层次的潜在信息从而降低客户流失率,尤其是流动率高的保险行业性质企业。保险公司力求稳定增长的市场占有率和经济效益就需要通过数据挖掘来不断发现潜在客户价值,此时数据的多元性和数据量成为有效快速挖掘用户信息的瓶颈。文章引入"数据湖"的概念结合HDFS构建集群式的大数据模型,并引入价值率来对客户进行分析,构建用户画像,帮助公司深度理解客户特征降低客户流失率。     

浅谈大数据与精准营销

随着“大数据”和“互联网＋”时代的到来,为企业营销提供了一种全新的思维方式,大数据具有体量大、类型复杂、价值密度低、速度快和时效高等特点,促进了营销理念和方式的变革,企业通过现代信息技术挖掘隐藏在海量数据中的消费者信息,更准确地了解客户兴趣,有效地挖掘客户需求,实现了实时竞价（RTB）、交叉销售等精准营销。     

基于大数据的零售企业管理会计应用体系探索

在最近几年互联网信息技术发展的大背景之下,大数据技术已经走入大众的生活中,而且在大数据技术发展的同时,带动了零售行业的快速发展。通过数据信息的挖掘,帮助零售企业管理会计收集重要的经营管理信息,并且建立起管理会计应用专业化的体系,这帮助了企业实现会计的有效转型。在大数据发展的背景下,进行管理会计应用体系的建设与探索,实现传统会计的转型,这是必然的趋势。文章主要讨论大数据发展背景之下的零售企业管理会计应用体系建设存在的问题,提出应用体系建设的有效策略,并希望可以帮助越来越多的零售企业做好企业的会计管理工作,帮助企业实现持续发展。     

新零售背景下“完美日记”品牌社群营销管理研究

随着互联网技术与社交媒体的发展,以互联网为依托的新零售与基于社交媒体的社群营销逐渐发展成为新的热门主题,其中就包括以社群为运营渠道的新型运营管理模式。企业通过社群获取并掌握大量的客户信息,与客户产生高度互动,对目标客户与市场进行数据分析,通过精准的个性化沟通和服务充分挖掘客户价值。与此同时,各渠道和平台间的联系也更加密切,打通个平台和渠道间的壁垒,实现无缝式衔接,这有利于企业获取更多的客户资源、及时向客户传达资讯、提高顾客忠诚度等。本文以研究新零售背景下社群营销管理为基础,分析其在企业发展过程中的重要性,并以美妆零售品牌“完美日记”的社群营销为例进行论述,最后提出关于在新零售背景下企业进行社群营销的相关优化路径和策略。     

大数据背景下物流企业CRM系统应用

大数据背景下物流企业面临数据处理量大,数据碎片化与客户个性化需求越来越多的困境,CRM(客户关系管理)系统是一类整合企业内部客户资源,挖掘客户价值的综合性工具。本文构建了一个分析型CRM系统智能推荐算法,揭示CRM系统在物流企业中的应用价值,并就算法做了一个简易的算例分析。     

基于报表数据构建客户资产模型及应用

本文鉴于内部数据计算客户资产的不足,提出了利用公开数据测算商业银行零售客户资产模型,并根据我国商业银行的年报特点对模型进行了改进,将其利用到招商银行零售业务进行实证分析.结果显示招商银行零售客户资产未来将继续保持良好的增长势头.     

基于多分类器的移动通信客户信息挖掘

移动通信领域中的客户信息挖掘是数据挖掘和商务智能领域中典型应用之一,具有较高研究意义和商业应用价值。在基于决策树的数据分类算法基础上,采用相异度计算原理进行分类,重点对移动通信客户是否可能成长为高价值客户的分类进行了研究。测试结果表明,本文所提出的组合分类方法是完全可行的。     

基于大数据环境下电商精准营销策略探析

本文以大数据为背景,对电商精准营销策略展开深刻的阐述,结合大数据环境下实施精准营销策略的优势,以及营销中存在的一些问题现象进行深刻的分析,提出电商要想实现精准营销,就需要对客户数据进行深刻的挖掘和分析,得出客户购买喜好、购买能力、购买特征等价值信息,便于电商企业开展精准的营销策略,快速确立营销方向,同时企业还可以通过差异性化营销、网络化营销以及个性化营销等方式来提高受众的精准度,扩大受众人群的同时促进企业长久稳定发展。     

精准营销：借助多维数据挖掘零售客户细分

<正>在竞争激烈的零售市场，理解客户需求并提供个性化的体验已成为保持竞争力的关键。零售客户细分作为基于购买行为的客户细分方法，旨在将广大、多样化的客户群体划分为更具体、有针对性的子群，以便更好地满足其需求。每位消费者都独特而复杂，他们的购买行为、偏好、习惯以及价值都因人而异。这就引出了多维度数据的重要性，这些数据包括但不限于购买历史、地理位置、在线行为、社交媒体参与等。通过深入挖掘和分析这些多维度数据，零售业能够更全面地理解客户，并将这一洞察力转化为更加精准的营销策略、个性化的购物体验以及更高效的运营模式。     

打造以客户价值提升为核心的卷烟零售终端体系

卷烟零售终端建设最终目的是实现客我双赢,也就是客户价值提升。首先从客户与企业两个角度给出了客户价值的概念及衡量标准,阐述了提升客户价值对卷烟零售终端建设及宏观战略的重要意义;接着明确了以客户价值为核心的零售终端建设的4个原则;围绕上述标准和原则详细论述了终端建设的5大途径;最后指出以客户价值为核心的终端建设评价方法,即构建基于AHP方法的客户价值评价体系。     

大数据技术与金融行业的深度融合分析

现如今互联网技术正以令人震惊的速度向各大行业渗透,随之而来是指数级增长的数据。在当今时代,数据已然成为企业制胜的关键手段。而金融行业作为最依赖数据的行业之一,大数据技术在此行业的应用范围非常广泛。基于大数据以及金融业务的特征对行业风险控制、客户信息管理与挖掘以及金融产品设计与宣传方面进行细化分析,旨在不断助力金融业与大数据技术整合发展,为金融业获取更大价值并进入深层次发展阶段提供相关可行性建议。     

基于客户潜在价值的零售信贷贷后保持成本控制

在零售银行放贷后,银行与客户之间如果能维持良好的合作关系,银行就有可能因挖掘出较高的客户潜在价值而获得超额利润。但是,客户关系的维系是有成本的,经营水平较高的银行通常能够以较少的保留成本投入获得较好的客户关系。本文从客户保持因素及客户价值主张出发,通过对零售信贷客户保持成本因素分析,提出对零售信贷客户贷后成本控制的策略主张。     

Web数据挖掘在SCRM中的应用——以社交媒体用户数据收集为例

随着互联网在人类生活中应用的日益深入,大量商务及社交活动都在网络上进行,如何挖掘出海量信息中的价值成为人们关注的话题,Web数据挖掘技术在这样的背景下得到了迅猛的发展。与此同时,社交媒体的出现让社会化客户关系管理(SCRM)应运而生,为此,探讨了Web数据挖掘技术于SCRM的应用,分别从Web使用挖掘收集客户特征、Web结构挖掘识别重要客户、Web内容挖掘处理抱怨三个方面进行了阐述,为企业提供一定的参考。     

浅析大数据时代零售企业营销策略

随着互联网应用技术的快速发展,网络产生的各种数据信息呈现爆炸性增长。而海量的数据又催生了建立在大数据基础之上的集数据的收集、存储、管理分析、挖掘和应用为一体的全新技术体系,该技术体系进一步推动了营销的创新。本文从大数据的应用着手,分析其对零售电商企业的重要性,根据4C原则得到了一些基于大数据分析的营销策略,最后也指出了在大数据应用中应注意的一些问题。     

基于CRM数据挖掘的服务创新策略在旅游饭店业中的应用研究

通过对客户关系理论的研究,调查并分析了旅游饭店实施客户关系管理的现状与存在的主要问题,对实施CRM数据挖掘的服务创新策略进行了探讨。基于客户关系管理系统所自动生成的客户信息,按其对饭店价值和服务需求的差异进行数据挖掘,提高客户满意度和忠诚度,以使客户价值的最大化,可为现代旅游饭店的客户管理提供有效的保障。     

基于单品规价值客户分类的卷烟货源精准供应策略研究

卷烟货源精准供应是在确保产品和客户分类合理基础上,采用合理的投放策略,将恰当的产品以恰当的数量投放给恰当的零售客户。尽管很多烟草商业企业一直致力于现代烟草精准营销之路的探索,但受现行的以综合价值为基础的零售客户分类方法制约,货源供应精准度仍有待提升。针对基于综合价值的零售客户分类法无法满足特定品规精准投放需求的问题,本文首先论述了以单品规价值为基础的卷烟零售客户分类所具有的优势,其次选择并改进CBV模型对零售客户单品规价值进行测量,在此基础上采用自然数断点法对卷烟零售客户进行精准细分,最后提出基于单品规价值分类的不同梯次类型卷烟产品的投放策略组合,以提高商业企业营销精准程度。     

大数据时代贸易统计的新要求

挖掘海量数据中隐藏的信息,并加以处理以实现更大的价值的大数据时代来了,对依存海量信息完成统计的贸易统计也提出了新的要求。更新观念,确立大数据意识,积极掌握相关大数据技术,培养专业统计人才越来越刻不容缓。     

零售银行高端客户关系细分和营销资源分配

本文通过对零售银行和其高端客户关系存在的问题进行分析,引出构建客户关系阶段的识别矩阵,结合客户关系生命周期,进行零售银行高端客户关系的细分,在此基础上明确客户关系管理的主要任务,即：新客户获取、高价值客户保持和衰退客户赢回,并提出了以“客户为中心”的资源分配决策框架,为零售银行实施高端客户营销资源分配提供了可操作的措施建议。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。