银行市场营销智能化技术应用研究

以商业银行为研究对象,对银行市场营销智能化技术应用进行了研究,建立面向客户数据仓库系统,收集客户数据。商业银行应从信息渠道方面确保数据收集,完善以客户为中心组织结构,保证信息畅通,使营销人员与决策部门及时准确传递信息,保证数据成功收集。商业银行改变大众营销细分思维,在市场细分中应用精准营销方法,将高价值客户识别出来,通过精准营销挖掘技术、数据分析,找准有价值目标客户。商业银行基于客户财务指标通过量化评估确定精准营销回报。商业银行在精准营销的帮助下能够迅速地把目标市场确定下来,针对最有价值客户特征进行分析,完成数据挖掘模型的构建并对预测潜在目标客户,掌握客户潜在需求信息,使营销总体效果得到较大幅度的提升。     

第三方物流企业零担客户叛离的决策树预测

通过数据挖掘技术实现了客户叛离模式的管理及应用,其中关键的环节是通过叛离客户的预测和分析,辅助市场营销人员制订相应的营销策略,采用最好的客户服务挽回叛离的客户,取得客户的谅解。文章介绍决策树ID3数据挖掘算法在零担客户叛离过程中的应用,并对得到的结果进行说明和分析。实践证明,该系统提供的信息能够科学地帮助第三方物流公司解决零担客户叛离的问题。     

数据挖掘在银行客户细分中的应用

对银行客户细分的挖掘模型做了讨论,将数据挖掘中的K-means算法应用于其中。通过提供针对本文具体实例的聚类算法,得出了具有实际意义的挖掘结果,并给出相关的参考营销策略,以便读者参考。     

基于信息抽取的电子商务联盟系统

为解决同类电子商务中的信息异构等问题,研究并实现了一种基于信息抽取的电子商务信息共享联盟系统。给出了该系统的系统组织模型,各个功能模块,信息抽取关键算法以及运行流程。该系统通过异构网页挖掘进行信息整合,采用贝叶斯算法进行按需信息抽取。仿真证明该系统具有较高的信息自动处理性能和较好的客户需求匹配度。     

数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例

针对移动通信行业传统业务营销模式存在的问题进行分析,提出应用数据挖掘技术构建新业务客户精细营销预测模型;并应用十等分位法验证模型的有效性和稳定性.根据稳定性较强的预测模型制定精细营销策略,并随机选取客户数据应用预测模型进行营销推广的实验;实验结果验证了预测模型的推广成功概率更高.     

基于web日志挖掘聚类算法的电子商务商业智能研究

随着互联网的日益普及和电子商务的迅速发展,基于Web日志挖掘聚类算法的电子商务在市场中竞争越来越激烈.本文首先概述Web使用挖掘,简单介绍日志挖掘技术中两个关键技术,聚类分析和序列模式挖掘,进而讨论Web日志挖掘的数据预处理过程,包括用户,数据净化,路径补充等.对于传统的矩阵聚算法进行优化,应用该算法可以对客户和页面进行聚类分析,达到发现相似的客户群体,挖掘潜在客户群.通过实验表明改进的算法具有较高的扩展性和准确性,证明将挖掘结果应用于个性化推荐系统的思想是可行有效的.     

基于AMOS的涂料消费者心理契约影响因素实证研究

涂料企业营销缺乏对消费者心理契约形成的认知,导致销售乏力.文章构建了涂料消费者心理契约假设模型,通过华润(福建区)的实证研究,修正了假设模型,并验证了模型的信度和效度,实证研究的结果指出涂料消费者心理契约的形成主要依托营销情境,关键的影响因素是企业对消费者的尊重和售后问题的妥善处理.     

基于免疫协同进化的Multi-Agent系统建模

提出了一个具有高效问题求解能力的Multi-Agent系统模型.模型中每个Agent通过搜索得到抗体代表,然后进行抗原提呈,抗体与抗原利用历史记录进行优化匹配,解的匹配程度越高对应问题解决的质量越高;经过迭代向最优匹配状态进化,免疫协同进化算法产生新的抗体,系统的抗体集合与基因库得到不断优化和更新.仿真实验结果证明该模型具有较好的适应度和较短的寻找最优解的时间.     

关系营销四维度模型在房地产评估业营销中的应用研究

目前,关系营销应用在房地产评估业的研究处于空白状态;本文阐明了关系营销的含义和特征,从4P角度提出了房地产评估业营销存在的问题,分析了关系营销在房地产评估业的营销实施中的重要性。从责任构建,价值传递,文化构建,情感交互四个角度构建了关系营销的四维度模型;以该模型为基础,从评估人员的责任构建、报告质量的价值传递、评估企业的文化建设、客户员工的情感交互四个方面提出了房地产评估企业的营销创新亮点。     

电子商务网络营销中数据挖掘技术分析

随着经济与网络技术的不断发展,使企业的营销模式也有了全新的变化.通过借助网络平台的优势,发展电子商务网络营销.不仅仅给企业的发展带来了挑战更带来了更多的机遇.而在电子商务网络营销中的数据挖掘技术则给网络营销企业带来了极大地便利,使他们能够更好地对营销客户进行把控.从而进一步地进行管理运营.然而,在企业发展的过程中,面对不同的客户所对应的数据、问题时可能会得到不同的结果.而目前的数据挖掘技术包含了很多的理论和技术内容,且每种技术都有其自身的使用条件以及特点.本文将引入目前在电子商务网络营销中常用到的几种经典的挖掘技术,并对其进行分析以确定在面对不同的客户要求的情况下能够提供更加适合企业营销发展需求的策略,提升客户管理的力度.     

试论数据库营销在零售业的运用

数据库营销是企业收集和积累客户信息,通过数据分析,从复杂的数据库中找出客户的购买规律,制定有效的营销策略,有针对性的使用现代信息交流工具进行客户深度挖掘与关系维护的一种营销方式。零售业拥有海量的客户资源和销售信息,是特别适合采取数据库营销的行业之一。在信息技术高度发达的今天,数据库营销的能力将成为企业在未来商战中决胜的关键。这种最新的营销工具可以帮助企业通过建立与消费者的交流渠道和信息管理,以求实现消费者的最大满意度和企业利润的最大化。     

专业学位研究生教育服务质量影响因素研究——以MBA教育为例

本研究以MBA教育为例,通过设计测评模型,从顾客与客户的角度出发,以客户满意度为基础系统调研了MBA教育服务质量影响因素,将服务营销理论与我国MBA教育服务质量评估相结合,测评了影响专业学位研究生教育服务质量的关键性指标,并进一步验证了本研究所构建指标体系的合理性和科学性,以为我国专业学位研究生教育提高竞争力和办学水平提供有效的借鉴.     

给水管网水力模型的建立及应用

某市供水管网水力模型以管网地理信息系统、客户营销系统、数据采集与监控系统为基础,整合三大系统的数据,采用计算机模拟的方式来表现供水管网各管段及泵站的流量、压力、流速、流向、水力坡度变化,分析和评价管网布设的合理程度及运行规律,优化管网设计,完善供水调度方案．该模型的建立及应用能够为决策者提供参考依据,使供水企业逐渐告别粗放型的管网运行管理模式,令供水管网处于良性运行状态．     

利用多类终端实现移动学习的支撑系统研究

本文分析了移动学习方法及移动学习系统的国内外研究现状及存在问题,在此基础上提出了一种尊重并挖掘学生记忆规律、能够利用多类终端、具有一定自适应性的移动学习系统模型;论述了该系统模型的设计思想及体系结构,阐述了系统各模块的主要功能,并讨论了系统设计与实现所涉及的关键技术.     

基于遗传算法的球杆系统最优控制器的设计

球杆系统是一个具备典型非线性不稳定系统动态特性的实验平台.通过理论分析,建立了球杆系统的全量模型,并对该模型进行合理简化,推导出了系统的线性模型;针对球杆系统的线性模型设计了最优控制器,并采用遗传算法对控制器参数进行优化.通过仿真,验证了采用该方案设计的控制系统能够达到了理想的控制效果.     

车辆路径问题的数学模型分析研究

本文首先对经典车辆路径问题(VR P)与旅行商问题的数学模型进行了简要的分析.其后对带时间窗的车辆路径问题进行了相应的描述,通过客户需求的服务时间窗在模型中进行惩罚函数的设置,并在模型中要考虑物流中心的客户时间窗、车辆运输费用和时间效应成本等因素的影响,进而来建立基于路况的带惩罚函数的VRPTW优化模型.     

保险营销中准客户的阻抗心理分析

从保险产品、保险准客户及保险公司和保险营销人员三个维度对保险营销中准客户为什么存在阻抗心理进行了分析,并从树立准客户正确的保险观念、提供满足准客户需要的保险产品、帮助准客户突破对保险的认知障碍、化潜在需求为现实需求、加强营销人员的管理,提高营销人员的素质及塑造良好的企业形象和营造企业文化五个角度提出了化解准客户阻抗心理的建议。     

对旅游业客户满意营销的思考

客户满意带来的是客户对于服务部门忠诚度的提升,继而积极影响企业长期的经济效益.对于旅游业来讲,人的因素更为关键,做好客户满意营销,对于旅游业来说,有极为重要的指导意义.当前我国旅游业营销存在一些不足之处,比如旅游资源得不到有效开发,人均效益差等方面的问题.针对这些不足,采取必要的改革策略,是旅游业发展所必须面对的问题.改革策略包括营销定价、差异促销、优化服务、旅游形象设计等方面的内容.     

基于逻辑回归模型的银行存款营销业务研究

现如今,存款营销成为了银行吸收存款的主要经营模式,如何通过现有数据建立模型来判断客户是否订阅存款业务,从而帮助商业银行更好地分配人力资源,提高业务量,以满足现阶段营销活动对提高营销成功率的期望.利用数据挖掘方法通过多种模型选择,并建立逻辑回归模型,然后对模型进行成功率判断以及变量重要性分析,最终了解到影响营销成功与否的关键因素,综合模型分析的结果,给出营销方案建议,最后提出现有研究的不足和期望.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度.