基于RFM的客户分类及价值评价模型

激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素.正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源,针对性地加强客户联系、改善客户关系、增强客户忠诚度,使得企业获得核心竞争力.基于此,本文分析了客户分类与客户关系管理的关系以及神经网络技术在客户分类中的应用情况,利用自组织神经网络研究客户分类问题,以RFM为分析变量建立客户分类模型;比较输出层构造分别为“2×2”、“3×3”和“4×4”的自组织神经网络模型分类结果,确定最佳的自组织神经网络模型;利用层级分析法对“4×4”型自组织神经网络模型划分的16类客户进行价值分析、价值排序,得到每类客户具体的相对价值大小,为企业准确认识客户价值、合理分配资源提供依据.     

C2C电子商务平台的税收征管参与行为分析

本文利用双边市场的相关理论和模型,分析了C2C电子商务平台的税收征管参与行为,结论是在没有法律强制的条件下,C2C电子商务平台不愿意与税务部门合作,参与税收征管,原因是这将导致平台的用户市场份额和利润降低.研究具有一定的政策意义,分析表明,电子商务免税将使传统零售商处于不利的竞争地位,国家应在电子商务发展到一定阶段时对其征税.为此,我国应加紧研究对电子商务平台管制的法律和法规,以立法的形式明确电子商务平台的税收征管责任.     

食品安全评价体系初探

本文提出对于食品安全的评价应从数量安全和质量安全两方面进行,并给出了各自的指标体系。最后简要探讨了对于指标体系的计算可以应用的方法。     

信息不对称前提下银行信贷活动的博弈分析

笔者以众多经济学家对信用经济学的研究成果为基础,把银行信贷活动中交易双方的行为选择作为研究对象,将信息不对称本身作为研究的前提条件,并通过建立博弈模型及求解,分析了银行信贷交易的机理以及“逆行选择”、“道德风险”等相关因素对于交易双方的策略影响,并在此研究的基础上,提出改善和削减信息不对称对信贷交易活动影响的几点对策和建议。     

经验商品电子商务逆向选择问题研究

电子商务市场上尽管存在着大量的商品信息，但仍然存在着信息不对称问题。在将商品分为经验商品与非经验商品的基础上，讨论电子商务中由于经验商品质量信息不对称引起的逆向选择及其对交易效率的影响。对第三方传递经验商品质量信息、降低信息不对称的途径进行探讨，认为电子商务市场中电子市场中介将有效地降低获取经验商品质量信息的成本，虚拟社区与不完备合同有助于在交易之间构造出相互信任的合作关系，从而减少电子商务中的逆向选择问题。     

运用排队论评价业务流程效率的方法及模型研究

业务流程再造主张对流程系统的结构进行激进式的改变，彻底改变企业依据劳动分工和管理分工原理所建立的系统。运用排队论评价业务流程效率，要深入到业务流程的作业层面，根据实际情况推出业务流程运行效率评价的方法和模型。     

电子商务交易风险研究评述

随着电子商务的蓬勃发展,电子商务的风险问题日益受到关注,其中的电子商务交易风险更加成为研究的热点。本文评述了电子商务交易风险及其特点,论述了电子商务交易风险的分析方法和分析模型,探讨了需要进一步研究的问题。