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[期刊] 统计与决策
[作者]
褚格林
随着智能手机、平板电脑等移动互联网终端设备的普及,如何判断客户价值并制定针对性的营销策略,适应移动互联网背景下流量业务的发展,成为目前电信企业迫切需要解决的问题。文章考虑到流量业务发展的特征,从客户的当前价值和潜在价值两个维度选取指标,分别对使用流量业务和没有使用流量业务的客户进行细分,可以看到不同群体使用的电信服务差异较大,需要根据不同消费行为特征的客户采取差异化的营销策略,实现企业资源利用效率的最大化。
关键词：
客户价值 流量业务 客户细分 电信企业
[期刊] 技术经济
[作者]
谭海宁 许娟娟
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。
关键词：
客户细分 云模型 动态模型
[期刊] 商业经济研究
[作者]
熊兰 高炳
传统的RFM模型被广泛地应用于各类零售企业、银行和通信等行业,通过对基于RFM模型的客户细分的应用研究,本文首次提出对于零售企业的基于RFM模型的客户终身价值的评价应该对企业的所有产品分类,创建基于RFM的多层级客户价值模型,并利用SQL server 2000中的Northwind数据库对这个模型进行实证研究。首先比较传统模型和多层级模型的客户终身价值的分布,然后对个人客户的分产品的客户价值、传统模型客户终身价值和多层级模型的客户终身价值作为细分变量聚类,结合客户终身价值分析不同类别产品的客户价值,挖掘
[期刊] 商业经济研究
[作者]
熊兰 高炳
传统的RFM模型被广泛地应用于各类零售企业、银行和通信等行业,通过对基于RFM模型的客户细分的应用研究,本文首次提出对于零售企业的基于RFM模型的客户终身价值的评价应该对企业的所有产品分类,创建基于RFM的多层级客户价值模型,并利用SQL server 2000中的Northwind数据库对这个模型进行实证研究。首先比较传统模型和多层级模型的客户终身价值的分布,然后对个人客户的分产品的客户价值、传统模型客户终身价值和多层级模型的客户终身价值作为细分变量聚类,结合客户终身价值分析不同类别产品的客户价值,挖掘出运用传统RFM模型进行客户细分隐藏的部分重要的客户信息,对管理人员制定营销策略有很好的实践价值,并验证了该模型的有效性。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
武森 程锴 陈凤洁
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。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
吴靖 林政
客户细分模型是指选择一定的细分变量,按照一定的划分标准对客户进行分类的方法。客户细分的目的是为了更好地了解客户并提供个性化服务。本文使用的样本数据为银行卡消费数据,选择消费金额和消费金额差异率为细分维度,建立了银行卡持卡消费客户细分模型。
关键词：
客户细分模型 聚类分析
[期刊] 华东经济管理
[作者]
廉琪 苏屹
文章在对RFM指标体系进行分析的基础上,应用自组织特征映射(SOM)神经网络和粒子群优化(PSO)的聚类组合算法,通过客户关系的特征衡量分析客户的内在价值和忠诚度,对客户数据进行了科学、客观、深层次的挖掘分析,为企业有针对性的制定营销策略提供了依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺昌政 孔力
文章采用某商业银行信用卡客户数据,在CLV(客户终身价值)两个要素:客户当前价值和客户流失预测的基础上构造客户细分模型。我们提出一个信用卡客户当前价值模型,用于计算客户当前价值;对于客户流失,我们采用多种模型的组合方法来预测客户流失。通过分析对所有客户实施交叉销售后成功的客户比例在各细分群中的分布情况,表明若采用此细分模型,再着重对交叉销售成功比例较大的细分群实施交叉销售,可以大幅提高成功率,节约成本。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王颖晖
知识服务业所面对的客户需求具有知识化、专业化及问题解决为导向等特征,在服务过程中客户具有高度的参与性和交互性。文章指出客户市场细分不再局限于事前细分方法中常见的客户行为特征变量,提出了基于态度变量的客户市场事后细分策略,介绍了传统聚类方法K-means和SOFM方法在市场细分中的应用,以及支持向量机聚类方法(SVC)进行知识服务业的客户市场细分的过程。应用SVC方法于具体行业实施客户市场细分,并对比三种方法的聚类效果,说明了该方法对于提高判别分类效果的能力和优势。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 管理评论
[作者]
赵珩君 贺昌政
聚类在商业研究中广泛应用于对未知特征的客户群进行价值细分。分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,多准则客观聚类方法不需要借助领域专家的知识,能够自动、客观地确定聚类个数及最优聚类方案。本文采用多准则客观聚类方法进行客户价值细分。提出新一致性准则体系及算法的实施步骤,并将其应用于客户价值细分中。通过实证对比研究,结果表明新算法具有无需预先指定聚类数、抗干扰性强的特点,使得细分结果更加准确。
关键词：
多准则 客观聚类 一致性准则 价值细分
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷（ＬＤＡ）主题模型识别，因为微博短文本语义稀疏，所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模，得到的微博用户分布并不直观，通过改进的ＬＤＡ模型将用户表示为主题概率向量，不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息，同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的Ｋ－ｍｅＡｎｓ算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证，与传统的Ｋ－ｍｅＡｎｓ聚类方法对比，采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词：
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 经济经纬
[作者]
李琪 崔睿
在网络环境下,如何培养客户忠诚度、提高续保率,成为保险业发展需要解决的重要问题。笔者结合网络保险业的特征,根据客户的基本特征与交易行为,采用RFM分析方法构建客户细分指标体系,利用SOM神经网络模型将客户聚类为黄金客户、重要发展客户、重要挽留客户、重点维持客户、普通客户和其他无价值客户6类,然后从中选取最有价值的前两类客户,利用客户忠诚度评价模型对其忠诚度进一步分析,针对各类客户群分别提出相应的营销策略。
关键词：
保险业 网络保险 客户细分 客户忠诚度
[期刊] 工业技术经济
[作者]
郑浩
在客户关系管理中,一个至关重要的问题是如何定量预测顾客剩余生命周期的利润潜力,即顾客终身价值,这一问题的研究有利于企业根据顾客的长期价值潜力合理分配资源投入,提高企业运营绩效。而当前的对细分客户群间歇性购买顾客的剩余终生价值进行预测的方法只能预测其部分价值,本文根据马尔可夫链理论给出了一种预测其全部剩余终生价值的方法。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
林永毅 白爱民
在当前电信运营商向综合信息服务提供商转型的背景下,文章从客户信息应用体验角度出发,构建“基于客户端服务融合的电信价值链延伸模型”,形成“供应商—电信运营商—客户—客户的客户”的新型四维价值链,关注客户的客户,以客户价值的创造作为收益获得的基础。基于该模型理念推出的“汇信通”业务,实现了客户端“多业务、多网络、多终端的融合及价值链的延伸”,丰富了客户对信息服务融合的体验,以持续服务填充提升客户价值,达成运营商、供应商和客户的多方共赢,在电信本地网转型中取得了良好效益。
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