面向客户需求细分的数据挖掘研究

从差异化服务出发，根据客户的需求特征或需求层次对客户进行了细分，这有助于预测客户的需求和减少企业的营销成本。在具体细分过程中根据数据挖掘的思想采用了自组织映射神经网络模型，并通过模拟说明模型的有效性。     

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。     

基于数据挖掘的供电企业客户细分方法及模型研究

随着电网建设的不断完善升级,电力客户对于电力产品及其配套服务的品质要求不断提升,并且逐渐呈现高要求、差异化的发展趋势.面对客户需求的差异化和企业内部服务资源的有限性,供电企业有必要对客户进行科学合理的细分,实施差异化管理.下以供电企业的大数据为依托,运用数据挖掘技术,从客户的供电可靠性要求、客户价值和客户行为3个维度,建立细分指标体系,利用K-means聚类算法建立客户细分模型,并以南网某省为例进行实证分析,最终证明了所建立的细分模型是合理的.     

基于CLV及客户满意度的客户细分

客户细分是客户关系管理研究的重要内容之一,目前已有许多研究分别基于客户终生价值(CLV)及客户满意度为细分变量对客户进行细分,但尚未有研究将二者联系起来对客户进行分析.首先,阐述了将CLV及顾客满意度作为细分变量的依据,然后,构建了基于CLV及顾客满意度的客户细分模式,并依据模型提出了企业价值提升策略.     

基于大数据的客户细分方法研究

在如今同质产品的市场环境下,企业的市场竞争从产品质量逐步向客户满意度转变。企业通过客户细分,以客户类群为单位进行针对性的产品销售可以促进提升产品在市场的竞争力。本文通过对客户细分以及聚类分析的研究,运用聚类分析中的K-Means算法来解决客户细分问题。     

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.     

电信企业客户细分模型构建与应用研究

建立了基于数据挖掘技术的电信客户细分模型,并实证分析了客户行为特征分析数据获取方法与过程,得到并刻画各个客户群的特征,从而掌握了每个客户群中的客户行为、价值特征,有利于电信企业针对目标客户群开展精确营销活动.     

3G时代电信企业客户细分研究

随着中国3G时代的来临,中国电信企业面临着巨大的机遇和挑战。本文从分析电信企业进行客户细分的必要性入手,提出了进行客户细分的理念及方法。     

基于数据挖掘的财险客户风险贡献评级管理

良好的客户细分管理能够帮助财险公司更好地管理运营成本与收益,更好地实现公司风险控制和利润最大化的要求。文中采用相关分析进行相关数据的处理,运用K-Means聚类分析、决策树C 5.0算法和改进的Apriori算法3种数据挖掘技术对财险客户从风险和贡献2个角度进行了数据挖掘分类分析,得到具备风险、贡献指向性的双维度客户细分特征变量,并根据这些特征变量,建立了客户风险-贡献分类矩阵,对不同类别的客户提出了不同的客户管理对策建议。     

客观聚类在客户价值细分中的研究

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,与其他聚类方法相比,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.在回顾了价值细分方法选取的基础上,采用客观聚类方法进行客户价值细分.通过对算法步骤的分析,提出新一致性准则及算法的实施步骤,并将其应用于客户价值细分中.最后,通过实证对比研究,结果表明了新算法具有无需预先指定聚类数的特点,使得细分结果更加准确.     

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。     

现代营销观念的全新模式——CRM

从销售的角度来讲,客户是企业的血液,与客户建立最佳关系是企业生存和发展的生命线。在竞争高度激烈的现代买方市场条件下,这一理念已成为企业的共识。随着经济全球化、信息化、网络技术等新经济浪潮的扑面而来,客户在消费活动中的理性化程度越来越高,其直接表现为消费需求越来越趋于个性化、差异化。因此,将市场细分终极化,把每个客户视为一个细分市场,针对每一客户的个性化需求开展“一对一定制营     

基于供应链一体化的客户识别与管理

企业越来越注重客户价值的计算、细分以及核心客户的识别,销售自动化系统、数据挖掘系统、呼叫中心等各种IT技术为企业提供了诸多支持。但是,实际上由于客户关系管理缺乏供应链一体化的客户识别技术和方法,在实践上产生了不利影响。从供应链一体化的角度来对比和重新审视作为单个企业进行客户关系管理时的种种局限性,从而得出只有对整条供应链具有价值的客户才是链上各企业的核心客户这一结论。     

基于数据挖掘的电信行业精确化套餐设计方法研究

主要介绍电信行业在经营战略向客户驱动转变的前提下,采用基于数据挖掘技术的客户细分模型洞察客户的差异化需求和行为特征,从而开展精确化套餐设计的方法、实施流程和步骤的研究.     

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。     

利用STP理论对IT企业服务的研究

IT企业实施服务,就必须定位目标客户,本文利用STP理论分析IT企业的服务对象。首先研究如何进行市场细分,并据此定位目标客户,然后进一步阐述按照STP理论,IT企业应采取哪些服务策略和服务行为。     

运用聚类技术分析客户信息的方法与实证研究

企业细分市场的目的，是为了找到适合自己进入的目标市场，并根据目标市场的需求特点，制定有针对性的营销方案。使目标市场的客户某些独特的需要得到更充分的满足；通过使用数据挖掘技术，可以根据所拥有的数据特征发现不同的客户群，从而使企业能够依据不同的消费群体制定相应的营销策略。本文提出了运用聚类技术分析客户特征信息的方法，并用真实数据做了实证分析。     

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.     

基于客户价值的信息用户流失预测研究

对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。