客户细分方法新视角

以往关于客户细分的研究大都是从人口统计、客户价值、客户行为、客户生活方式等单一维度进行细分,构建静态客户细分模型,且大多是描述性模型,较少有客户细分模型具备预测功能。本文在对已有文献进行评述的基础上,提出了客户细分方法的三个新视角:多维度、动态性与预测性。多维度,即是细分模型要能够满足企业从不同维度对客户进行细分的需求;动态性,即是细分模型要能够反映客户的动态变化过程,为企业提供更加及时、可靠的细分结果;预测性,即是细分模型不仅能够呈现出客户细分的结果,还可以预测客户未来的行为概率。     

基于K-Means算法的中小企业客户细分研究

本文将数据挖掘技术引入到中小企业客户细分中,探讨进行客户细分的可行性和有效性,并设计出一个基于K-Means算法的客户细分模型,将该模型应用于某个具体中小型企业的客户细分中,得到比较理想的结果。     

基于聚类分析的客户金字塔模型研究

客户金字塔模型是一种十分流行的客户细分方法，本文提出了从客户价值和客户忠诚度两个维度来构造两维客户金字塔模型。并运用了聚类分析法，以客户消费行为数据为样本，详细阐述了基于本模型的客户细分方法及细分结果，为企业提供了一种新的的客户细分方法。     

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。     

基于SOM的商业银行客户细分研究

本研究探讨了银行客户细分方法的选取,确定了目前较为合适进行客户细分的维度,选用了自组织神经网络(SOM)作为客户细分的算法,在此基础上建立了银行客户细分的模型,并进行了实证分析研究.     

基于客户消费行为的电信客户细分

在电信移动增值业务的营销中,客户细分是精确营销的基础,科学的客户细分能避免推荐的盲目性.本文结合电信行业特点,将RFM模型和层次分析法结合起来衡量客户价值,并采用聚类方法对客户细分,挖掘出潜力客户,有效地降低了营销成本.     

价值细分--价值驱动的细分模型

主流的市场细分是围绕客户需求的差异性展开的,将满足客户需求视为第一位,而忽视了企业利润,但是利润或价值是企业市场细分最基本的驱动因素,因此传统的主流市场细分方法存在一些问题.本文认为在传统的主流细分方法基础上,应引入客户价值细分指标,从而构建价值-特征-行为三维市场细分模型,这一模型不仅可以满足企业制定与实施营销战略的需求,而且可以保证企业的收益.     

基于网络交易行为的客户分群研究与实现

企业进行差异化、精准化营销的关键是进行有效的客户分群。客户分群理论已有一定历史,企业如何选择细分指标对客户进行细分一直是最关键的问题。本文通过提取一定时间内平台积累的交易数据,利用成熟的RFM指标理论,构建“以客户为中心”的数据宽表体系,在SASEM环境中,使用K-Means聚类算法,成功地将实验数据中涉及到的客户分为十个群,为进一步研究各个客户群体的特点奠定了基础,并在结语中总结了模型的意义与不足。     

基于聚类算法的证券投资者细分适当性管理

客户分类是证券公司进行投资者适当性管理的重要内容,传统的客户分类往往比较粗燥,无法满足竞争新形势下的需要。本文通过建立多维细分模型,并利用数据挖掘技术对贵州某证券公司的客户交易信息数据进行实证研究,甄选出了具有不同特征的客户群组,并在此基础上提出了相应的适当性管理策略。     

客户生命周期价值理论在我国物流企业中的应用

客户生命周期价值(CLV)理论在物流企业客户管理中的应用为企业进行客户细分提供了依据,因为CLV在企业客户管理中是个极其重要的概念,根据CLV模型计算出来的客户生命周期价值是企业在进行客户细分时依据的一个重要变量。物流企业不同于其他的生产制造企业,它主要向客户提供物流服务为主,所以物流企业更需要从客户生命周期发展的各个阶段全面分析客户。     

基于K—means算法的电子政务用户细分模型研究

在系统阐释电子政务发展阶段的基础上,将CRM及其客户细分理念引入电子政务领域,构建用户细分模型,并进行实证分析,结果表明,细分结果能够为个性化服务的实现创造条件。     

基于数据挖掘的保险公司客户细分研究

文章针对A保险公司的客户数据,首先选取客户的细分指标,然后进行数据预处理,进而利用两步聚类方法建立模型,最后利用模型进行数据分析。实证分析结果表明,客户被分为三类,第一类为职业风险高,收入居中并且投保金额高的男性,第二类为职业风险低,收入较高且投保金额居中的女性,第三类为职业风险较低,收入较低并且投保金额低的女性。为保险公司实现精准营销提供了辅助决策依据。     

基于数据仓库的酒店CRM系统构建

本文在常规酒店管理系统基础上,加载CRM管理理念,利用数据挖掘的技术,从企业内现有的数据中进一步抽取有用的信息,建立客户细分模型,支持决策层围绕决策主题对数据进行多角度、多层次分析,真正实现"以客户为中心"来提高酒店服务水平。     

电信企业客户价值评价体系建构与实施

本文在分析客户价值和客户生命周期价值模型研究现状的基础上,提出了一套具有可操作性的电信企业客户价值评价指标体系,以期为电信企业细分客户及制定营销方案提供依据.     

基于客户价值的客户分类及保持策略研究

客户分类是企业成功的关键,是企业实施客户关系管理的基础,是成功实施客户保持战略的首要任务.本文首先从客户当前价值、潜在价值、忠诚度三个维度来分析如何建立客户价值指标体系.然后结合某汽车4S店构建基于BP神经网络的客户细分模型实际,按照客户的不同价值将客户分为低价值低潜力、低价值高潜力、高价值低潜力、高价值高潜力四类,最后根据客户细分结果分析各类客户的特点并提出相应的保持策略.     

基于客户价值的客户细分及保持策略分析

客户细分是企业竞争优势的主要来源,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础,保持有价值的客户应按照客户细分情况有效地组织企业资源,以客户为中心提高客户满意度,并以此为手段来提高企业获得利润的能力.     

论客户的细分与营销对策

本文根据客户终身价值和客户期望值两个变量,将客户细分为亲密型客户、安全型客户、危险型客户和陌生型客户.在分析各客户细分市场特点的基础上,分别从产品、战略的角度出发,提出针对每个细分市场特点的营销对策.     

基于因子分析和K均值聚类的5G客户挖掘

随着5G时代的到来,如何在日趋饱和的市场环境下准确挖掘潜在存量用户的5G业务需求,是运营商亟待解决的问题。文章利用因子分析和K均值聚类算法分析,结合电信客户的消费行为特点,给出了电信客户细分的实际解决方案。实证结果表明,该方法对细分挖掘电信客户有积极作用。     

基于AHP的航空货运客户价值细分方法研究

在资源有限的条件下,企业必须将资源投放到那些有利可图的客户上,因此有必要进行客户细分,对于处在激烈竞争环境中的航空货运尤其如此。本文借鉴客户价值细分理论,以客户的当前价值和增值价值为细分依据,提出基于层次分析法的航空货运客户价值细分方法。     

电子商务中客户细分的研究

随着网络的普及和电子商务的深层次发展,客户关系管理已经引起了各行各业的关注。有效地进行客户细分,是实现客户关系管理目标的前提和保障。鉴于网络环境下客户的动态性和虚拟性,文章研究了传统的客户细分标准后,将传统的RFM(近度Recency、频度Frequency、值度Monetary)指标细化,作为客户细分标准,建立了符合电子商务特点的客户细分指标体系,得到了较好的结果。