交互视角下的客户关系管理时变决策模型研究

从企业和客户交互视角出发，提出关系承诺是客户关系持续的本质，它的驱动因素为信任、认知价值传递、关系管理努力和机会主义倾向。基于此，论文利用动态优化控制理论，研究了客户关系持续管理决策问题，建立了一种在动态环境中客户关系持续管理的时变模型，讨论了模型建立的依据，给出了决策模型的最优结果以及在客户关系管理实践中的意义。     

客户关系动态优化模型与实证研究

提出了客户关系与营销活动的动态交互模型,以长期收益最大化为目标,优化企业的营销活动。模型假设客户关系可离散为几个层级状态,并设客户关系所处状态受营销活动的影响而动态的变化,服从马尔可夫决策过程。客户关系状态所处层级不可直接观测,但其与客户购买水平有概率相关关系。提出模型参数估计的最大似然估计方法。以国内某企业的客户关系管理数据为例,说明了模型变量的定义方法,通过客户交互历史数据估计模型参数,并对客户管理策略进行优化。结果表明,最优策略管理下期望提升客户价值61%~82%。     

客户终生价值的蒙特卡罗分析

客户终生价值分析是客户关系管理研究的重要课题．但现有的研究只限于于期望值分析，而忽略了客户价值的风险。本文使用贝叶斯方法及蒙特卡罗方法分析客户终生价值及客户资产，可以得到个体客户终生价值和客户资产的后验分布样本。分析的结果揭示了具有相近期望价值的客户，其风险可能存在较大差异，为客户选择决策提供了依据。     

客户资产的论与为

现代营销学的理论认为，实施客户关系管理的首要任务是识别客户对公司的价值。那么，客户资产在财务核算领域应该如何定义、计量、核算、报告？     

基于BP算法的客户关系管理有效性评价研究

根据客户关系管理（CRM）的基本原理，提出了客户关系管理的过程模型，基于该模型建立了CRM有效性的评价指标体系，针对BP算法的自适应性、自学习性、自组织性特点，提出基于BP算法的客户关系管理有效性评价方法，最后运用数字实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于收入管理的CRM策略优化研究

在以客户关系为竞争导向的服务经济时代,有效的收入管理必须深入的结合客户关系管理策略.利用赋值马尔科夫过程方案决策的基本理论构建起了基于收入管理的CRM策略优化方案决策的随机模型,并对该模型方法进行了实证应用.结果表明通过应用该模型方法进行CRM策略的优化选择后,企业在加强客户关系承诺的同时能有效的提升其收入管理水平.讨论了研究结论对企业管理实践的意义.     

基于传导变换的客户价值研究

以企业为价值感受主体、客户为价值感受客体的客户价值,衡量了客户对企业的相对重要性.首先基于传导变换理论,给出传导知识的定义,然后建立传导度以度量主动变换导致客户价值发生传导变换的效果,探讨了客户价值传导信息元集和传导知识的获取.研究可以为企业提供制定客户关系管理策略的依据,为客户价值研究提供新的思路.     

证券客户生命周期模式分析及实证研究

随着证券经纪业务市场的变化,国内券商的经营模式逐渐发生变化,客户逐渐成为券商各项工作的重点和中心。本文通过对证券客户真实交易数据和财务数据的实证分析,研究了证券客户生命周期模式,提出了证券行业客户生命周期模式的特点和阶段,并指出应根据客户所处的具体阶段来制定有针对性的营销目标,从而帮助券商有效提高客户关系水平,最大化客户利润。     

客户关系管理中的运筹学方法

本对近年来兴起并迅速发展的客户关系管理（CRM）与客户服务中心（Call Center）的理念,价值与方法,以及运筹学在此领域中的应用作了综述。     

从客户视角研究微型付款模式对企业绩效的影响

基于客户资产理论,从客户视角研究微型付款模式影响企业绩效的机制进行研究.采用问卷设计和数据收集方式,研究共回收有效问卷2260份.通过对这2260份有效问卷进行信度和效度检验、描述性统计分析、相关分析和多元回归分析,对关于微型付款模式影响企业绩效的假设进行实证,找出客户视角微型付款模式影响企业绩效的机制.     

面向顾客资产的三维顾客细分模型及其应用

简单依照顾客利润贡献对顾客细分未能充分考虑顾客的无形贡献,会低估顾客对企业的价值.从面向顾客资产的视角进行顾客细分,可以兼顾到顾客当前的利润贡献和顾客的潜在有形和无形贡献,从而提出基于顾客当前显性贡献、潜在显性贡献和潜在隐性贡献三维顾客细分模型及度量方法,并结合实证阐述顾客细分方法的实现过程.     

客户知识管理—概念与量表开发

通过文献分析,将客户知识管理的定义划分为三类。从客户知识管理的概念和客户知识活动的特性入手,以文献研究和已有相关问卷、量表为基础,结合半结构化问卷和人员访谈所获得的资料,编制客户知识管理量表。研究结果表明,客户知识管理具有多维度结构,其量表的开发具有较好的可信度和可靠性,客户知识管理包括五个维度,即客户知识获取、客户知识整合、客户知识共享、客户知识使用和客户知识创新。本文对概念的界定以及量表的开发可以为企业进行客户知识管理提供参考和借鉴。     

基于人工神经网络的客户价值评价体系

企业对客户价值的评价是进行客户分类及实施客户策略的依据,也是实现客户关系管理的核心所在.客户为企业带来的价值本身是具有层次性和动态性,然基于客户全生命周期的客户终生价值计算方法显然无法将其动态发展过程准确的考虑在内,也就无法规避其计算结果所带来的误差风险.因此,在现有客户价值评价理论的基础上,结合客户生命周期理论,以企业与客户的双赢为最终目标,提出分阶段细化的评价思想,构建完善的评价体系,并根据该指标体系的指标特性选择人工神经网络作为评价方法,给出模型求解,最后依据此评价结果对客户分类及营销策略进行相关的分析.     

带有回报计划的动态客户关系管理模型及实验应用分析

在客户最大化效用及公司最大化CLV的动态环境下。对所提的带有回报计划的动态客户关系管理模型用于某超市的客户数据库中，发现模型的结果对这类客户是适用的。并给出了不同的客户状态空间对应的有效营销组合策略。结果表明：合适的回报计划可以促进客户的购买、提高公司的利润及缓解价格竞争。回报极限应该比客户的平均购买水平偏高，回报率应该与回报极限的改变方向一致。计划的时间范围应定在一年左右比较合适。对于累积购买水平较高的客户一般不邮寄商品信息。在回报计划的初期与末期不用打折。中期对那些购买次数很少的客户可以实行相应的降价策略。     

顾客忠诚计划作用机制研究

顾客忠诚计划作为一种重要的关系营销手段,已经越来越多的受到企业界和学术界的重视.基于以往关于忠诚计划的研究,从企业利益到顾客利益视角,提出基于顾客利益的忠诚计划作用机制,并进一步探讨关系价值对顾客忠诚的影响.结果显示关系价值对顾客忠诚的影响则主要是通过计划满意和计划忠诚两个中介变量间接实现的.     

Investigating purchasing-sequence patterns for financial services using Markov, MTD and MTDg models

In the past, several authors have found evidence for the existence of a priority pattern of acquisition for durable goods, as well as for financial services. Its usefulness lies in the fact that if the position of a particular customer in this acquisition sequence is known, one can predict what service will be acquired next by that customer. In this paper, we analyse purchase sequences of financial services to identify cross-buying patterns, which might be used to discover cross-selling opportunities as part of customer relationship management (CRM). Hereby, special attention is paid to transitions, which might encourage bank-only or insurance-only customers to become financial-services customers. We introduce the mixture transition distribution (MTD) model as a parsimonious alternative to the Markov model for use in the analysis of marketing problems. An interesting extension on the MTD model is the MTDg model, which is able to represent situations where the relationship between each lag and the current state differs. We illustrate the MTD and MTDg model on acquisition sequences of customers of a major financial-services company and compare the fit of these models with that of the corresponding Markov model. Our results are in favor of the MTD and MTDg models. Therefore, the MTD as well as the MTDg transition matrices are investigated to reveal cross-buying patterns. The results are valuable to product managers as they clarify the customer flows among product groups. In some cases, the lag-specific transition matrices of the MTDg model give better insight into the acquisition patterns than the general transition matrix of the MTD model.