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。     

客户终身价值的动态模型

根据客户与企业关系建立的动态特征,采用模糊数学理论和马尔柯夫过程推导出了客户在金生命周期内提供的价值,即客户终身价值。     

电子商务模式下企业客户价值分析

本文在分析电子商务模式的基础上，对客户价值及客户价值链进行了较详细的阐述，得出企业客户价值分析包括客户细分和客户行为分析两方面内容，最后简单介绍了在电子商务模式下利用数据挖掘技术进行客户价值分析的方法。     

基于推荐理论的客户分类模型探析

随着我国企业的发展进程逐渐加快,关注并提高客户给企业带来的价值已经逐渐被各界学者所重视。但是,目前企业所关注的客户价值仅仅是将重点放在了客户给企业带来的直接价值,而忽视了对企业同样重要的间接价值。在客户终身价值的基础上提出了重视客户推荐价值的意义,并对现有文献进行了梳理和总结,提出了基于客户终身价值和客户推荐价值双维度的分类模型,为理论及实践研究提供了参考价值最后为客户的推荐价值指出了可能的研究方向。     

Neb服务在茶产业电子商务平台中的应用

介绍了电子商务的分类及WebServices的技术优势,通过对茶产业电子商务应用平台的功能需求进行分析,给出了基于WebServices的电子商务系统体系结构框架。     

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。     

电子商务环境下实施CRM的策略研究

电子商务环境下，CRM已成为企业巩固核心竞争力的关键。本文全面分析了CRM的特征和功能。分析了抑制中国企业发展CRM的因素，并提出了实施CRH的策略。     

客户知识管理概念研究

本文对客户知识管理进行了一些概念性的研究，并将它与客户知识管理以及知识管理的相关概念作了比较，最后提出了客户知识管理的一种新模式，即知识型客户关系管理。     

电子商务企业的客户知识获取过程研究

客户知识是电子商务企业顾客价值管理的核心和成功的关键,是电子商务企业的重要资产。通过分析客户知识的内涵及电子商务企业客户知识的分类,结合数据挖掘和知识发现的相关理论,主要探讨电子商务企业客户数据的主要来源渠道和电子商务企业获取客户知识的基本过程。     

基于客户关系价值的客户细分及关系策略研究

客户细分是企业成功实施客户保持和升级策略的重要前提,而客户关系价值则是客户细分的重要依据。科学界定客户关系价值的内涵,进而从企业角度选取净现值测量方法,分别测出客户的当前价值和潜在价值,并以此为二维维度建立客户细分模型进行客户细分,最后分别针对各类客户提出差异化的关系策略,以期达到客户关系价值的最大化,为企业的持久发展提供不竭动力。     

电子商务平台中供应商产品质量的选择

针对电子商务平台上消费者关于产品质量问题的投诉越来越多的情况,研究了平台如何对供应商收取保证金、交易费等,对供应商提供的产品质量进行控制。设计了平台对供应商产品质量控制的一种契约,确定平台对供应商收取的保证金的返还额度,以此激励供应商提供优质品。另外,引入用户投诉,为平台获取供应商产品质量信息提供途径。结果表明,该质量控制契约既可以使平台的收益大幅上升、供应商的收益平稳增长,又可以有效提高平台上优质品的比率,对于平台、供应商和消费者而言是共赢的。     

B2C电子商务中的客户价值分析与模糊综合评价

通过对客户价值内涵的界定,分析了B2C电子商务中客户价值的构成及其影响因素,构建了B2C电子商务中客户价值的综合评价指标体系,并运用模糊综合评价模型对其进行量化评价.     

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。     

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

现代企业的经营管理以客户为中心,客户价值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技术是企业进行客户价值管理的重要工具。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与预测、关联和序列发现、数据描述。在企业客户价值管理过程中,数据挖掘可以实现发展新客户、客户细分、交叉营销、识别优质客户、发现客户异常行为,防止客户流失等功能。     

电子商务时代的客户忠诚管理

本文首先分析了忠诚的涵义及其经济学意义,然后从内在价值、客户满意和客户信任、感情和转移成本等方面讨论了客户忠诚的形成原因。结合电子商务时代客户忠诚的特点,分析了建立和巩固客户忠诚的思路和基于网络技术支持的客户忠诚管理策略,强调合理的客户忠诚管理应遵循的四个原则。     

A公司客户细分及客户关系管理

以A公司为研究对象,通过与A公司管理人员及专家的访谈,结合客户价值的理论基础,形成A公司客户价值评价指标体系。对A公司客户进行打分分类,继而形成A公司差异性管理策略,为公司资源的合理分配提供依据,争取利用有限资源提高客户价值,促进企业长久稳定发展。     

关于客户价值创造的前置条件的研究

研究的目的是理解在取得成功市场绩效的条件下,企业客户价值创造的前置条件.提出了客户价值的概念模型,如新产品的开发、关系意识、弹性需求都会影响到客户价值,进而影响市场绩效.数据来源于东北102家企业,结果表明支持概念模型中提出的假设.     

客户潜在价值分析

在总结了客户终身价值预测模型存在的问题后,扩展了客户潜在价值的概念,分析了客户潜在价值的影响因素,指出客户终身价值的概念及其预测模型难以成为企业进行客户关系管理、营销策略制定、企业资源分配决策的有效依据.