关系营销理论与顾客关系管理

关系营销将建立和发展与相关个人、企业组织的关系作为市场营销的关键变量 ,把握了现代市场竞争的时代特点 ,体现了电子商务时代的互动性、合作性和个性化发展趋势。因特网作为一种有效的双向沟通渠道 ,使企业与顾客之间可以实现低成本、高效率的沟通和交流 ,为关系营销提供了有效的技术保障。在电子商务时代 ,抢占市场的关键已从管理营销组合转变为企业与顾客的互动关系管理 ,顾客关系管理为关系营销提供了有效的技术支持     

关于天然气批发环节客户评价体系及精准营销的思考

近年来,中国天然气行业市场化改革不断深化,市场原有竞争格局受到挑战,但供应商现有客户评价管理较为粗放,客户评价体系不尽完善。新形势下的天然气行业客户评价及精准营销体系亟待建立,新体系遵循的原则包括:多维衡量,因地制宜;分类细化,量化评价;结合场景,灵活运用。可依据"销量、价格、效益、信用、协作"5个维度及15个指标,选取所需指标并赋予权重,获取指标数据源,运用分数归类定级方法进行判断。客户评价是工具,精准营销是措施。建议从做好精准营销基础项目、立足本职工作替客户分忧、运用大数据探索精准营销3个层面进行规划与升级。     

品牌服装顾客满意度驱动因素实证研究——基于波司登的实证研究

20世纪80年代以来,国内外学者对顾客满意度展开了大量的研究,针对品牌服装的研究所构建的模型很多。文章在利用和借鉴国内外研究成果的基础上,结合品牌服装的具体特点,以兰州波司登为例,通过实证研究探究顾客满意度的驱动因素,以此为我国品牌服装提高顾客满意度提供科学有效的理论参考和建设性意见。     

客户偏好指标和银行渠道使用对应分析研究

随着商业银行竞争的日趋激烈,银行营销渠道在其经营发展中地位日益明显。由于不同渠道其服务范围和条件、成本和效益有明显的区别,同时,客户不同的行为偏好对于不同渠道的应用也存在差异,所以,商业银行客户偏好分析就成为银行渠道发展策略的首要任务和出发点。在介绍相关理论基础上,建立商业银行客户偏好分析的框架,提出了客户偏好分析指标体系,最终利用实际调研数据对客户偏好指标和银行渠道进行分析,得到偏好指标和渠道之间的对应关系,对国内商业银行如何利用客户偏好分析方法实施差异化策略提出方法和建议。     

基于顾客满意度的铁路多经物流企业核心竞争力研究

顾客满意是现代企业经营的基本准则,如何满足顾客需求已成为企业市场竞争的一个重要课题。铁路多经物流企业作为市场化运作的铁路企业,实施顾客满意的经营理念,构建企业的核心竞争力已成为当务之急。     

红色旅游市场可持续开发中存在的问题及策略研究

目前红色旅游市场开发中未能有效处理好教育目标和经济目标、教育手段和游乐手段、顾客被动接受与主动参与、政府宏观垄断管理与微观主体自主经营角色等四类关系,导致红色旅游可持续开发动力不足。为此,在协调四类关系基础上,提出促进红色旅游市场可持续开发的主要策略,包括:突出以顾客价值为导向的市场定位创新,顾客引导和参与相结合的红色旅游体验创新,坚持顾客感知教育价值为主、感知游乐价值为辅的红色旅游资源整合开发创新,政府宏观管理角色和微观主体自主经营角色的优化组合创新。     

基于顾客让渡价值的产业集群环境对品牌提升的作用机理研究

产业集群具有极强的吸聚和扩散效应,已成为许多国家发展经济的一种重要手段。为了论证产业集群环境对品牌的提升作用,基于顾客让渡价值理论,本文首先分析了产业集群环境的竞争优势,分析了这些竞争优势对顾客让渡价值的提升,并通过一层层的推导,得出产业集群环境对品牌的提升路径。     

我国通信企业客户流失预测研究综述

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。     

搞好客服文化建设,提高企业服务竞争力

企业客服人员是直接面向客户的团队,服务水平的高低直接影响着企业的客户满意度和企业的名誉。文章先分析了企业重视客服工作的必要性,然后从企业的软环境和硬环境两个方面分析了如何提高员工对企业的满意度和忠诚度。软环境方面包括员工的思想的统一、员工的技能的提高、团队精神的建设、员工的激励活动,硬环境包括客服部门办公室的布置、绿化、空气、光线、颜色、声音,文章重点分析了这些因素对员工工作的影响,并提出了解决方案。     

基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。