基于客户满意度的客户细分研究

客户细分是客户关系管理(CRM)研究的重要内容之一。基于满意度的客户细分以客户满意度水平和重复购买几率为细分变量,将客户划分为四类客户群,并以细分矩阵图显示了这种细分结果。     

基于数据挖掘技术的客户知识发现

采用数据挖掘中的判定树法归纳出反映价值客户特征的客户属性,相应地建立起价值客户的识别规则,并将提炼出的客户属性作为神经元的输入,构建起基于径向基神经网络的CLV预测模型。最后结合实例对所构建的方法进行了应用说明,为价值客户识别与特征描述及CLV的预测提供了一种新思路。     

基于矩阵分析模型的房地产客户满意度研究

房地产市场竞争是一个以产品、区位、性价比及客户满意度等多元指标为核心的综合实力的较量,竞争的关键在于谁更能赢得客户的满意,谁更能体现、实现和创造客户的价值,谁能更好地为客户做好服务.房地产企业要在市场竞争中确保可持续发展,必须赢得顾客,拥有顾客,提升顾客的满意度.本文从客户认知理论出发.以提高顾客满意度为目标,结合矩阵分析模型对客户的满意度进行分析,明确了提高客户满意度的经营理念.     

多因子评价模型在客户分类中的应用

提出一种基于模糊的客户细分方法——多因子评价模型。该模型采用客户生命周期时间、客户生命周期价值、客户份额和客户满意度作为客户分类的评价因子,对客户进行快速有效的分类。该模型既注重客户的行为,也考虑了培养客户成长的影响。     

基于客户价值细分的营销资源配置研究

营销资源的分配是营销活动的基础,也是企业RCM的核心任务之一.将客户价值作为营销资源分配的基准,根据客户的当前价值与潜在价值将客户细分成四类,在对企业营销资源的分类进行研究的基础上,提出了一种营销资源定量分配的方法,最后结合企业实例,运用聚类分析方法进行客户细分,并利用细分结果实现了企业营销资源的定量分配.     

基于市场营销离群数据挖掘的客户分类模型

客户分类是企业客户关系管理的基石.客户价值包括当前价值和潜在价值两部分,对于企业实现客户价值目标,最主要的三个客户信息变量为订单金额、商品种类和订单频率.对客户的三个变量的离群数据进行分析,将客户分为9小类3大类,不同类别的客户应采取不同的管理策略.在此基础上构建客户分类器和客户分类模型,并进行客户分类的实例研究.     

基于让渡价值的物业企业客户满意度提升策略

从顾客让渡价值出发,对物业服务过程中服务质量设计、服务生产、服务监督及服务修复四个环节中的顾客价值进行探讨,旨在提高企业顾客总价值,提升客户满意度,增强企业市场占有率和竞争力。     

基于分类客户满意度的车辆路径问题模型研究

科学、合理的对客户进行分类、提高客户满意度对现代物流企业的发展极为重要。本文从客户差异化的角度出发,将客户进行分类,提出了对不同类别客户满意度进行评价的客户满意度模糊隶属函数,并在此基础上构造了基于分类客户满意度的车辆路径问题模型。最后进行了算例研究,得出了基于分类客户满意度的车辆调度最佳方案。     

基于OCA的客户细分研究

庞大而复杂的客户数据库,削弱了传统的客户细分方法的数据分析能力,使得传统方法的弱点更加突出.首先分析了传统细分方法对于细分客户初始条件敏感的弱点,然后提出用一种基于数据分组处理的聚类算法--客观聚类法,来进行客户细分.通过实证对比研究,结果显示客观聚类算法更加适合客户细分,具有无需预先指定聚类教的特点,使得细分结果更加准确.     

客户终身价值前沿探析与未来展望

随着客户关系管理理论的观念被现今社会所接受,客户终身价值逐渐被企业界及营销学者所重视。如何计算和预测客户终生价值（customer lifetime value,CLV）,已经成为客户关系管理领域的研究热点。分别对客户终身价值的定义、定性研究及定量研究进行了回顾分析和归纳,分析了客户终生价值模型研究的现状以及存在的不足,并从多个视角展望未来的研究方向,以期进一步明确客户终身价值给企业带来的重要作用,并为相关研究结论在我国市场情境下的验证与拓展提供参考。     

国外顾客资产测量模型研究及启示

顾客资产已成为营销学科一个崭新的研究领域，而顾客资产的测量又是该领域中其他方面研究的重要基础，西方营销学界对此进行了广泛的探讨。本文对国外现存的顾客终生价值（CLV）和顾客资产测量模型进行了介绍和比较，指出现存顾客资产测量模型的局限性和不足，并针对未来研究方向提出了几点建议。     

基于客户价值的客户分类方法研究

准确的客户分类是企业有效地实施客户关系管理的基础。基于客户价值的客户分类是根据客户的价值大小来判断客户的类别。本文首先在现有的客户价值评价体系的基础上结合客户生命周期理论设计了一种新的客户价值评价指标体系，从客户的生命周期阶段和客户发展潜力两个方面来评价客户价值。然后根据该指标体系的指标特性，选择神经网络作为评价方法。最后根据客户价值评价结果进行客户分类，并对每个类别的客户特征及其相应的营销策略进行了分析。     

基于客户关系生命周期的CRM理念

在竞争激烈的市场中，企业在不断寻求获得新客户、保持现有客户和争取流失客户的新途径以获得和保持竞争优势。客户关系管理正是企业实现上述目标的有效手段。如今有很多人在讨论客户关系管理，但是大家对CRM这一时髦用语的理解并不一致。Irr服务供应商将CRM视为特殊的软件解决方案或新的分析方法，强调销售自动化、计算机辅助销售、数据仓库、数据挖掘、呼叫中心的一体化等。而市场营销理论工作者和管理人员则认为CRM是客户导向和营销基本理念的回归，他们注重需求导向的客户细分、一对一营销、客户终身价值、客户维系和客户关怀等。而本文作者是从客户关系生命周期这一新角度去理解CRM。本文首先提出了客户关系生命周期的模型及其各阶段的特点，简要地介绍了CRM，然后对客户关系生命周期不同阶段的CRM对策和CRM措施的重点进行了深入的探讨。     

Interpretable machine learning-based approach for customer segmentation for new product development from online product reviews

For new product development, previous segmentation methods based on demographic, psychographic, and purchase behavior information cannot identify a group of customers with unsatisfied needs. Moreover, segmentation is limited to sales promotions in marketing. Although needs-based segmentation considering customer sentiments on product features can be conducted to develop a new product concept, it cannot identify commonalities among customers owing to their diverse preferences. Therefore, this paper proposes an interpretable machine learning-based approach for customer segmentation for new product development based on the importance of product features from online product reviews. The technical challenges of determining the importance of product features in each review are identifying and interpreting the nonlinear relations between satisfaction with product features and overall customer satisfaction. In this study, interpretable machine learning is used to identify these nonlinear relations with high performance and transparency. A case study on a wearable device is conducted to validate the proposed approach. Customer segmentation using the proposed approach based on importance is compared with that employing a previous approach based on sentiments. The results show that the proposed approach presents a higher clustering performance than the previous approach and offers opportunities to identify new product concepts.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理以客户为中心,深入研究客户行为,通过客户关怀提高客户满意度,进而提高企业的竞争力。而数据挖掘技术则为客户关系管理提供了强有力的技术支持。文章阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中应用的研究背景和意义,并介绍了客户关系管理思想、数据挖掘的过程和方法、以及数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

Efficient customer segmentation in digital marketing using deep learning with swarm intelligence approach

Nowadays, Artificial Intelligence (AI) based modeling is the major consideration to build efficient, automated, and smart systems for our today's needs. Many companies are benefited from these modeling methods for their marketing efforts. Each firm has expected to increase its product development in an innovative way to improve its business growth. Successful firm marketing is to offer the right product to the right person at the right time. To market the product to the customer successfully, it is needed to segment the customer by finding their behavioral patterns. The customer behaviors and their purchasing patterns are used to generate profit for the company. Customer segmentation is the process of grouping customers based on commonalities. Developing an efficient AI-based customer segmentation to improve digital marketing growth is a challenging task. In this paper, an unsupervised deep learning model called a Self-organizing map with an Improved social spider optimization approach has been used for efficient customer segmentation. The customer data are analyzed by a feature engineering process using a swarm intelligence model called Modified social spider optimization to select the behavioral features of the customer. Then, the customers are clustered using Self Organizing neural network (SONN). Based on the clusters, the customers are classified using the Deep neural network (DNN) model. The experimental results prove the performance of the proposed model with high clustering and segmentation capability to improve the business profit in marketing.     

CRM中客户识别的多维框架

本文提出了客户识别这一新的概念,并阐释了它的内涵,分析了客户识别对客户关系管理(CRM)中客户保持和客户获取的意义;然后提出了CRM中客户识别的3个维度以及整体的客户识别框架模型,并以此为基础分析了对识别框架中不同客户应采取的不同策略。     

CKM中交互客户知识的获取研究

客户知识管理是运用知识管理的方法和模型对客户关系进行管理的先进思想和模式,它将客户知识作为企业的核心资产,将客户作为企业价值的共同创造者。客户知识管理的过程主要包括:知识的获取、共享、利用和创新等,而客户知识的获取则是客户知识管理的重要开端。本文从客户知识的定义和分类入手,重点讨论了交互客户知识的特征及其获取过程。     

基于工作过程的“客户关系管理”课程开发

针对目前客户关系工作的实际,提出了相应的教学模式,用工作过程原理指导对客户关系管理课程进行项目制开发,对商务类学生客户管理能力提升做出了相应探索。     

基于顾客情感和谐的情感营销驱动模式研究

顾客情感逐步成为企业获取持续竞争优势的主导。企业只有以顾客情感为主体,满足顾客情感和谐才能保证顾客忠诚。本文基于顾客情感驱动因素分析,运用和谐理论与系统论对营销中顾客情感状态进行研究,构建情感营销机制,并通过建立情感营销驱动模式来促进顾客情感和谐。同时,提出情感和谐度作为情感营销驱动效应的评价指标。最后,针对企业如何促进顾客情感和谐提出相应建议。