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目前,商业银行在客户竞争方面面临着严峻挑战.面对激励的市场竞争,如何尽可能留住老客户,减少客户流失是目前商业银行应重点关注的问题.对于客户流失风险的问题,可以采取的办法是建立客户流失预警模型,对可能未来发生的客户流失进行预测,以便及时采取措施预防客户流失,制定有效的控制策略.文章采用基于显著性检验的决策树模型——卡方自动交互检测法(以下简称CHAID),建立商业银行客户流失预警模型,并通过十字交叉验证等方法对模型进行评估,提高模型的准确性.最后根据模型反映的情况,对商业银行的客户流失风险提出相应建议. 相似文献
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商业银行基于客户价值的客户识别模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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随着人工智能的快速发展,人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。文章首先明确了客户流失的定义及其分类,然后分析了LVQ神经网络的基本原理,最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型,以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。 相似文献
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宽带客户流失是我国电信企业发展中所面临的一个严重的问题,为此需要在客户流失之前作出预测,并通过相应营销手段挽留客户,文章通过数据挖掘技术建立客户流失预测模型,以此获取即将离网的用户。 相似文献
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客户流失研究的疗伤范式难以突破“瓶颈”。本研究以预防范式作为理论起点,先后分析了客户演化、客户竞争力、客户熵和客户型企业,得出通过运用客户竞争力,客户型企业能够获得持续的负熵流,客户作为企业网络的核心部分与企业共同创造价值,在多层次沟通和互动的基础上实现终生购买。客户流失从而转化成客户忠诚。 相似文献
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基于AdaBoost的电信客户流失预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着电信业改革的深入和竞争的不断加剧,各大电信企业的客户流失率逐步攀升。在深入分析电信业客户流失问题的基础上,针对目前研究多采用单分类器模型的不足,提出了一种基于组合分类器的电信客户流失预测模型。实证结果表明该模型能有效提升预测准确率,为今后的研究提供了新的研究思路。 相似文献
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客户流失问题是全球电信企业面临的一个严峻问题。我国通信市场经过快速发展,市场容量已经接近饱和,客户流失成为我国各通信运营商面临的严重问题。文章综述了客户流失的影响因素及其预测模型和方法,以期为深入研究客户流失问题提供参考。 相似文献
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客户流失问题是全球电信企业面临的一个严峻问题.我国通信市场经过快速发展,市场容量已经接近饱和,客户流失成为我国各通信运营商面临的严重问题.文章综述了客户流失的影响因素及其预测模型和方法,以期为深入研究客户流失问题提供参考. 相似文献
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客户流失问题是全球电信企业面临的一个严峻问题。我国通信市场经过快速发展,市场容量已经接近饱和,客户流失成为我国各通信运营商面临的严重问题。文章综述了客户流失的影响因素及其预测模型和方法,以期为深入研究客户流失问题提供参考。 相似文献
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客户流失现象是企业在经营过程中比较常见的问题,文章以物流企业为例,简要阐述了造成物流业客户流失的主要原因,分析得出关键在于改进企业经营理念,搭建差异化的客户关系管理系统等这两项改进策略,从而有效防止客户流失现象,进而提高客户的忠诚度,为物流企业未来的可持续发展提供坚实的基础。 相似文献
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客户流失现象是企业在经营过程中比较常见的问题,文章以物流企业为例,简要阐述了造成物流业客户流失的主要原因,分析得出关键在于改进企业经营理念,搭建差异化的客户关系管理系统等这两项改进策略,从而有效防止客户流失现象,进而提高客户的忠诚度,为物流企业未来的可持续发展提供坚实的基础。 相似文献
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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。 相似文献
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本文在预警指标的选取方面,首先借鉴的国内外学者的大量研究成果,粗略选取指标体系,进一步再用财务危机企业的财务数据进行纵向以及横向配对,对其进行验证,确定了更为精确的指标体系.最后借助logistic回归模型,运用我国A股生物制药板块的上市公司为样本,成功拟合出上市公司的财务预警模型,取得较好的预测效果. 相似文献
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基于数据驱动的决策已经成为信用卡客户经营的关键,各类业务场景中的决策需要大量的客户深层次特征,同时对特征的可解释性有较高的要求。论文借鉴RFM模型和蒙特卡洛思想,提出了一种自动构造特征、智能筛选特征的数据挖掘方法,并以客户风险识别模型为场景进行了实验验证。结果表明,基于RFM模型的自动化数据挖掘方法,一方面能够提高特征挖掘的效率,发掘更深层次的复合特征,提升模型的识别能力;另一方面产出的特征可溯源、可解释,能更好地帮助业务人员理解模型的结果。 相似文献