基于云模型的客户细分研究——以中国电信业为例

本文尝试探讨基于云模型的多维度客户细分方法,试图找到一种更好的识别客户需求、细分客户类型的应用办法,以为动态顾客关系管理提供依据。本文引用云模型来探究电信业的客户细分,重点从横向层面对客户进行了动态细分,并阐释了潜在价值对客户细分的作用。     

如何找到高价值客户

尽管很多公司都在采用CRM来管理客户，但是最有效的客户分析还是来自于基础的三个方面——细分特性、时间和盈利能力[编者按]     

移动通信公司开发农村市场的探讨

农村移动通信发展困难的主要原因是:服务质量不高,偏重于利润最大化的追求,设施成本高,主线不明、各自为政.移动通信公司开发农村市场,要将客户进行业务细分,优化机制,组织保障,客户拓展,科学制定营销策略.     

移动通信公司开发农村市场的探讨

农村移动通信发展困难的主要原因是：服务质量不高，偏重于利润最大化的追求，设施成本高，主线不明、各自为政。移动通信公司开发农村市场，要将客户进行业务细分，优化机制，组织保障，客户拓展，科学制定营销策略。     

江苏移动通信公司基于顾客行为细分的营销决策

本文分析了市场细分变量重点和优先顺序的选择标准．进而以江苏移动通信公司为例，根据选择标准采取了行为变量优先的细分方法．并以此为重点利用公司客户数据进行了聚类分析，在较为精确的市场细分基础上提出了品牌重组规划。     

基于改进型RFM卷烟消费者价值细分模型的精准营销策略研究

大数据时代,商业企业越发注重依据海量消费信息制定精准营销策略,卷烟消费者类别的精确识别则是制定精准营销策略的关键。文章构建了包含多指标的改进型RFM模型,采用组合赋权法确定指标权重,以T城市A公司卷烟消费者(会员店)电子数据为基础,并运用K-means聚类方法进行卷烟消费者细分。实证结果表明,利用此方法可将目标消费者细分为五种类型,烟草公司可根据细分消费者类型特征,制定精准营销策略。     

人以群分——谈如何细分市场

面临日趋激烈的市场竞争，一个公司要立于不败之地，必须正确地细分市场，选准客户。这是决定企业兴衰成败的关键。本文就如何细分市场、选准客户作了具体的分析，提出较为具体的解决方案。     

服装企业客户关系管理研究

构造了针对服装企业客户的价值评价指标体系,在此基础上构建了以当前价值、潜在价值为指标的服装企业客户细分模型,对企业客户进行细分,并提出了相应的客户管理策略。     

客户细分理论文献综述:细分维度及其在银行业的应用

近年来,客户细分研究领域产生了大量文献,形成了丰富的研究成果;同时,为了更好地指导商业实践,客户细分理论还处于不断地丰富、发展、完善当中。文章从文献的角度,以客户细分理论在银行业的应用为例,说明客户细分理论的发展和应用情况,并提出该理论应用于银行业的建议,为相关研究提供参考。     

聚类模型在客户关系管理中的应用以及对特征提取的探讨

随着数据挖掘技术的发展和信息的增长,企业和公司开始运用数据挖掘技术来分析和处理他们在商业活动中积累的关于客户的大量数据,以从中发现重要的规律,来指导公司的营销策略。客户聚类就是一个重要的问题。它根据客户的个人属性和行为属性,把相似的客户群聚集起来。公司可以根据不同类型的客户作出不同的营销策略。本文讨论了有关聚类模型的两个问题。第一,介绍了两种经典的聚类算法,以及他们的复杂度。并讨论它们在客户关系管理中的应用和有效性;第二,讨论了特征提取在聚类过程中的必要性,并给出了如何在聚类模型中进行特征提取的有效算法。     

证券业客户细分方法及其定制营销策略

客户细分是实施关系营销和定制营销的前提条件。文章首先提出了证券业客户细分的四个维度及相应的定量指标。以一家证券营业部为例探讨了客户细分的具体数字标准。并提出了进行定制营销的策略建议。     

基于客户价值细分的中小企业市场营销策略

客户是企业利润的来源和经营成功的关键,细分客户能使中小企业针对不同客户设计不同的营销策略.本文基于客户价值理论,从客户当前价值和客户增值潜力两个维度对中小企业客户价值进行了细分,分析了细分客户的特征,提出了中小企业针对不同细分客户的营销策略.     

物流市场细分方法与经营策略研究

回顾了国内外有关市场细分的方法特点与发展动态.然后,给出了用层次分析与灰关联分析结合的方法对物流客户市场进行分类的算法,并以案例的形式实证了算法的合理性,从而为物流企业科学决策和进行目标市场营销提供依据.最后,针对不同的物流细分市场提出了相应的经营策略.     

基于企业目标的市场细分模型

市场细分是企业战略营销的起点。传统的市场细分是从客户的视角出发,目的是识别和描绘有着不同的产品或服务需求的客户群,着眼于将总需求分割为用一些公用特征确定的相对同质的细分,并以此来解释和预测客户的反映（Kelly E．Fish）。市场细分最初是被用于针对特殊需求的目标客户群,强调产品差异的广告决策,此后的市场细分研究被用于新产品概念的设计（创新、定价）、新产品市场导人（渠道选择、新业务流程）等新的市场营销领域。     

聚类分析在电信客户细分中的应用

电信企业掌握着大量的客户数据,需要将企业的数据优势转化为企业的竞争优势,使客户收益最大化.本文以CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)方法论为基础,探讨聚类分析技术在电信客户细分领域的应用,并结合电信业的基础数据应用Clementine挖掘工具建立了客户细分模型,对电信市场进行有效地划分.     

客户价值细分有效性评价研究

客户价值细分是赢得企业核心竞争力优势的有效途径之一。通过建立客户价值细分聚类有效性评价指标及有效性函数,分析在标准数据库上仿真实验结果。对比传统客户细分聚类方法与客观聚类的结果对应的聚类评价指标及有效性函数值,验证了客观聚类结果优于传统客户细分聚类方法,尤其是在处理多属性客户数据及不需要领域专家经验支持决策方面的优势,表现出较强的可扩展性。     

基于客户终身价值的客户细分研究

一、引言 客户关系管理（customer relationship management,CRM）是电子商务时代企业制胜的关键,其中认知客户价值并保持有价值的客户是CRM的核心活动。客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。客户细分是客户关系管理的核心概念之一,是实施客户关系管理重要的工具和环节。通过客户细分,企业可以更好地识别不同客户群体对企业的价值及需求,以此指导企业的客户关系管理,达到吸引客户、保持客户、建立客户忠诚的目的。     

客户价值分析与客户价值细分模型研究

文章认为市场是客户价值实现的基础,而现有的客户价值的研究忽略了这一基础。文章以此为基础研究构造了客户潜在价值空间和潜在价值能力两指标来衡量客户的潜在价值,并进一步提出了客户价值立方体模型,该模型可以更准确地衡量客户价值,适用于经销商客户的价值分析与市场细分。     

RFM模型的改进及客户策略研究

科学的客户细分是成功实施营销策略的基础,以RFM模型为代表的基于客户消费行为的客户细分方法已日益被人们采用,并起到了较好的效果。本文在RFM模型基础上,引入了平均间隔天数指标、最新间隔天数指标和差异天数指标三个指标,通过分析这三个指标间的关系,用于识别哪些客户是最有流失的可能性,企业必须立即采取相应的客户关怀策略,防止客户流失,为企业制定最直接、最有效的客户维系策略提供了一种新的思路。     

基于良好信用的银行信贷客户信用诊断分析

客户信用评价是商业银行开展信贷业务的关键性环节,是防范信贷风险的根本性措施。对贷款人递交的贷款申请,银行一般会启动相应的评估程序,以决定是否发放贷款。通过合理的客户信用评价,可以提高增量贷款的质量,优化存量贷款结构,有助于银行通过市场细分来提高自身的竞争能力。^[1]信用评价的历史比较悠久,早在19世纪上半叶美国就建立了第一个商人资信评级机构,1849年L·托班发表了最早的评级理论及方法-《信用评级指南》。