客户知识价值度量方法及其变化趋势研究

随着知识在客户关系管理中的作用越来越显著,知识因素也成为影响客户价值大小的主要因素。根据这一发展趋势,本文提出从客户知识价值的角度来分析客户价值。本文首先明确了客户知识价值的定义,然后提出通过客户知识能力和知识交流意愿两个指标来度量客户知识价值。最后分析了客户知识价值在客户生命周期内的变化趋势。本文的研究完善了客户价值的概念,为客户知识的有效应用奠定了基础。     

基于知识的物流客户价值分析与决策

在全球市场竞争日益激烈的今天,物流企业为了提高服务水平,快速响应客户需求,必须有效地获取、开发和保持企业客户价值,提高客户的忠诚度,延长客户生命周期,进而提升企业的客户资产,实现企业盈利的目的.在研究物流客户价值模型的基础上,分析了物流客户的感知价值,通过集成知识融合技术及CBR技术,建立基于知识的物流客户价值分析决策系统,为物流企业有效地、实时地获取和识别客户价值,并且利用客户价值知识制定具有竞争力的企业物流客户战略提供决策支持.     

房地产客户感知价值的定量评价方法研究

本文从功能价值、经济价值、心理价值、情感价值四个价值维度对房地产客户感知价值进行了界定,运用典型调查法得出房地产客户感知价值的各个评价指标。根据各类客户对各个价值维度期望权重不同,获得房地产客户感知价值的计算值,对指导企业识别价值客户提供了有效的方法。     

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。     

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.     

双归属维度的顾客信任与顾客价值的关系研究

客户价值管理是企业管理的核心,客户价值的提升取决于客户信任的水平。现有文献表明客户信任有两个归属维度,即员工信任和企业信任。其中员工信任在服务企业中占据有十分重要的地位。本文从客户价值与客户信任间关系入手,以客户信任的双归属维度为研究视角,运用结构方程模型证明了不同服务情境下两种归属维度的客户信任对客户价值的影响,并就服务企业如何充分利用不同归属维度的客户信任来实现客户价值的最大化提出了政策性建议。     

电信业回报计划对客户保持的影响：以客户状态为调节变量

本文以电信业为背景,研究了回报计划感知价值、转移成本、客户满意对客户保持的影响,并分析了客户状态(月均话费和积分兑换经历)的调节作用。结果表明,回报计划感知价值、转移成本、客户满意对客户保持有显著的正向作用,并且客户满意对客户保持的正向作用最强;客户月均话费越高,回报计划感知价值和客户满意对客户保持的作用减弱;客户有过积分兑换经历时,回报计划感知价值、转移成本和客户满意对客户保持的作用均减弱。     

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。     

回报计划在企业营销创新中的战略意义——以零售业为背景的实证分析

本文对回报计划感知价值和客户价值与客户忠诚间的关系进行了研究，并考虑了竞争所可能产生的影响。结果表明：回报计划在企业营销创新中具有积极的战略意义，并且计划感知价值与客户价值均可对客户忠诚产生积极影响。存在竞争时，当企业提供的计划感知价值大于竞争对手时，会使客户具有更高水平的客户价值和客户忠诚。     

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。