基于模糊聚类算法的客户细分研究

以客户关系为导向的服务经济时代,客户细分是企业判断具有相似特征的客户,并以此为基础有针对性的提供产品及服务的最为有效的手段.利用数据挖掘技术,将模糊聚类算法应用于客户细分中,以此寻找具有相似特征及价值的客户,并在电信行业中进行实证应用.     

A MCMC approach for modeling customer lifetime behavior using the COM‐Poisson distribution

One of the major challenges associated with the measurement of customer lifetime value is selecting an appropriate model for predicting customer future transactions. Among such models, the Pareto/negative binomial distribution (Pareto/NBD) is the most prevalent in noncontractual relationships characterized by latent customer defections; ie, defections are not observed by the firm when they happen. However, this model and its applications have some shortcomings. Firstly, a methodological shortcoming is that the Pareto/NBD, like all lifetime transaction models based on statistical distributions, assumes that the number of transactions by a customer follows a Poisson distribution. However, many applications have an empirical distribution that does not fit a Poisson model. Secondly, a computational concern is that the implementation of Pareto/NBD model presents some estimation challenges specifically related to the numerous evaluation of the Gaussian hypergeometric function. Finally, the model provides 4 parameters as output, which is insufficient to link the individual purchasing behavior to socio‐demographic information and to predict the behavior of new customers. In this paper, we model a customer's lifetime transactions using the Conway‐Maxwell‐Poisson distribution, which is a generalization of the Poisson distribution, offering more flexibility and a better fit to real‐world discrete data. To estimate parameters, we propose a Markov chain Monte Carlo algorithm, which is easy to implement. Use of this Bayesian paradigm provides individual customer estimates, which help link purchase behavior to socio‐demographic characteristics and an opportunity to target individual customers.     

关系感知在银行业顾客忠诚形成中的中介机制研究

以银行业为背景,以顾客关系感知中的满意和信任为中介变量,建立企业形象、转换成本和服务质量三个典型营销要素影响顾客忠诚意向和忠诚行为的概念模型,并进行了实证检验.研究发现:企业形象、服务质量和转换成本会显著影响顾客忠诚行为,其中服务质量影响最大;顾客满意在企业形象和服务质量对顾客忠诚行为的影响中有不完全中介作用;信任在服务质量对顾客忠诚行为的影响中也有不完全中介作用.此外,顾客忠诚意向是营销要素影响顾客忠诚行为的重要中介变量.     

基于报表数据的上市公司顾客资产测量与提升——中国联通公司的应用研究

顾客资产体现企业在市场竞争中获取顾客资源的能力,本研究旨在利用报表数据对上市公司的顾客资产进行测量,并依据测量结果提出提升策略。首先,运用Matlab编程模拟上市公司的每期期末顾客存量适用的技术替代模型,进而求得顾客资产。其次,依据β转换模型原理估算企业现有顾客的终身价值总和,在同时考虑顾客的获取与流失的前提下求得顾客资产可持续比率。再次,依据顾客资产可持续比率和顾客资产的计算结果构建二维坐标图,以分析企业顾客资产的时间序列特征,作为提升顾客资产的依据。最后,将该方法在中国联通公司进行了应用。研究结果表明,该方法对上市公司的顾客资产测量和提升具有较好的适用性和可操作性。研究结果对于上市公司的顾客资产管理具有一定的参考价值。     

基于改进RFM模型对民航客户的细分研究

近年来航空公司将客户分成不同的群体为了给客户提供差异化服务和有针对性的营销.现有传统的客户细分RFM模型由于存在缺乏科学的指标建立,已无法准确和完整的描述实际情况中客户的细分结果,根据民航客户价值的特点,在传统客户细分的RFM模型上进行改进,创建LRFMC模型,对某航空公司客户采用数据挖掘K-means算法进行聚类分析...     

基于SOM&SVM组合分类器的客户细分方法实证研究

为解决传统的RFM客户细分方法还不能很好地刻画客户行为,同时也没有就RFM指标权重进行分析这一问题,在RFM指标的基础上扩充了客户细分的指标体系,并提出了基于AHP的RFM指标权重确定策略.鉴于传统的单一分类器存在的很多缺陷,提出基于SOM&SVM的组合分类器模型,充分利用SOM和SVM单一分类器各自的优点,综合两种分类器的分类信息,避免单一分类器可能存在的片面性,从而提高分类的准确性.最后通过实例对上述模型的有效性进行验证.     

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.     

基于结构方程模型的市场细分方法应用研究

结构方程模型是当前研究顾客满意和顾客忠诚的主流方法之一,但基于结构方程对顾客满意和顾客忠诚进行市场细分方法的研究却十分缺乏.基于结构方程模型进行市场细分算法的应用研究,并对得出的细分结果进行了解释.     

基于MaxDiff和潜在类别分析的移动支付客户细分研究

在竞争激烈的移动支付市场中,对客户进行细分尤为重要。从客户的心理、态度等角度出发,首先采用MaxDiff调查方法测量受访者对移动支付产品的偏好,从而得到MaxDiff数据,再利用潜在类别分析对客户进行分类得到每个细分群体在各个对象上的偏好得分,最后从人口统计学和行为特征方面对细分群体进行验证分析。研究结果显示:客户被分成3个细分群体,分别是"安全和场景"类、"优惠和便捷"类以及"功能和速度"类,它们在移动支付的偏好上有显著差异。这样的细分结果可为移动支付服务商实施精准营销提供决策参考。     

Analysis of a queueing system with a general service scheduling function,with applications to telecommunication network traffic control

In this paper we analyze a queueing system with a general service scheduling function. There are two types of customer with different service requirements. The service order for customers of each type is determined by the service scheduling function α_k(i, j) where α_k(i, j) is the probability for type-k customer to be selected when there are i type-1 and j type-2 customers. This model is motivated by traffic control to support traffic streams with different traffic characteristics in telecommunication networks (in particular, ATM networks). By using the embedded Markov chain and supplementary variable methods, we obtain the queue-length distribution as well as the loss probability and the mean waiting time for each type of customer. We also apply our model to traffic control to support diverse traffics in telecommunication networks. Finally, the performance measures of the existing diverse scheduling policies are compared. We expect to help the system designers select appropriate scheduling policy for their systems.     

Tracking customer portfolio composition: A factor analysis approach

In this paper, we address the changing composition of a customer portfolio taking into account actions undertaken by the company to adapt its service offer to market conditions and/or technological innovations. We present a specific methodology to identify clusters of customers in different periods and then compare them over time. The classification process takes into account both qualitative and quantitative aspects of the consumption levels of the services or products offered by the company. The possibility of period‐to‐period variation in the customer portfolio and the service or product offer is also considered, in order to achieve a more realistic scenario. The core of the proposed methodology is related to the family of exploratory factorial and cluster techniques. The customers are classified by using a bicriterial clustering methodology based on ‘tandem’ analysis (multiple factor analysis+cluster analysis of the main factors). The bicriterial approach allows for a compromise between customers' consumption levels (a quantitative criterion) and their consumption/non‐consumption pattern (a qualitative criterion). The evolution of the customer portfolio composition is explored through multiple correspondence analysis. This technique allows visual comparison of the position of different clusters against time and the identification of key changes in customer consumption behavior. The methodology is tested on realistic customer portfolio scenarios for a major telecommunication company. We simulate various scenarios to show the strengths of our proposal. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

On extreme values in open queueing networks

This paper presents heavy traffic limit theorems for the extreme virtual waiting time of a customer in an open queueing network. In this paper, functional limit theorems are proved for extreme values of important probability characteristics of the open queueing network investigated as the maximum and minimum of the total virtual waiting time of a customer, and the maximum and minimum of the virtual waiting time of a customer. Also, the paper presents the previous related works for extreme values in queues and the virtual waiting time in heavy traffic.     

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.     

信息经济时代的客户知识模型

客户知识由客户界定，沟通渠道，客户需求，客户行为以及客户赢利价值五个层次组成。其中每个知识层次都是包含该层次具体内容的客户知识子集。客户知识的掌握是一个过程，它从了解客户的基本信息以实现对客户进行界定开始，到识别客户对企业的赢利价值这一客户知识的核心。客户知识是制定“以客户为中心”的整合营销行动计划的基础。     

考虑顾客使用行为的汽车租赁容量分配策略研究

随着物联网技术的发展, 租赁公司通过智能技术可以实时监测顾客的使用行为, 因此可以根据顾客使用行为设计补贴策略以激励顾客在使用过程中保持良好的行为习惯。本文将租赁价格作为顾客行为的函数, 构建随机动态规划模型, 研究了多产品、多周期下汽车租赁公司的容量分配决策和补贴机制。考虑到所构建模型的状态变量维度较高, 因此提出两种近似算法对模型进行求解, 并通过数值仿真验证了模型的相关性质。在考虑顾客行为可以转变的前提下, 得到相关结论:租赁公司以机会成本作为容量分配决策的重要依据;当所需等级汽车缺货时, 由于低等级汽车的机会成本低于高等级汽车的机会成本, 因此满足升级条件时, 租赁公司总是按照等级顺序进行升级;在合理的补贴策略下, 公司的总收益将会随着补贴的增加而增加。     

线上商品与多种快递服务的组合优化研究

针对网上销售的商品所捆绑的快递服务无法满足顾客多样化需求,而快递服务商又失去了市场空间的问题,提出一种“线上商品+多种快递服务”的组合销售模式,以扩大电商的市场规模,提高快递服务商的利润和差异化竞争水平。在市场细分和顾客需求调查的基础上,综合考虑电商、快递服务商、网购顾客三方的利益,以快递服务商收益最大为目标,构建基于顾客选择行为的“线上商品+多种快递服务”组合销售模式优化模型。以SP调查为数据基础,优化线上商品与多种快递服务的组合销售模式及确定各组合销售模式的均衡价格。模型的求解结果准确地揭示了顾客在网上购物时的快递服务选择行为、快递服务商的末端利润与组合模式之间的关系。     

The Law of the Iterated Logarithm for Extreme Waiting Time in Multiphase Queueing Systems

The objective of this research in the queueing theory is the law of the iterated logarithm (LIL) under the conditions of heavy traffic in multiphase queueing systems (MQS). In this paper, the LIL is proved for the extreme values of some important probabilistic characteristics of the MQS, namely, maxima and minima of the summary waiting time of a customer, and maxima and minima of the waiting time of a customer.     

基于收益管理和仿真的第三方仓储资源分配

针对不确定市场需求条件下第三方仓储资源的能力规划与分配问题,构建随机数学规划模型,理论分析证明了最优资源分配量的存在性,并指出最优资源分配量是单位资源成本的递减函数、单位资源收益和单位损失成本的递增函数。鉴于解析求解的复杂性,基于收益管理思想,结合离散事件仿真技术和响应曲面法,提出一种新的分析求解框架:收益管理用于细分顾客、构建资源分配策略,仿真模型刻画系统随机特性并评估系统绩效指标,响应曲面法则优化分配策略并探寻绩效改进方向。案例研究和仿真实验结果显示,根据顾客类别分配仓储能力的策略优于传统的先到先服务策略,收益管理、响应曲面法与仿真的综合集成,能够提高系统收益,从而使本文所提方法体系得到了有效验证。     

客户价值研究及其对客户关系管理绩效的影响

客户价值研究是客户关系管理研究中的重要内容，本基于客户视角对客户价值进行分析，提出客户价值应包含五个关键维度：功能价值、社会价值、情感价值、知识价值和感知牺牲。同时建立了客户价值对基于客户行为的客户关系管理(CRM)绩效的影响理论模型并提出相关假设，然后通过实证分析验证该假设，最后讨论了实证结果及其对客户关系管理实践的指导意义。     

顾客参与研发过程的价值共创机理与策略研究

顾客参与企业研发是产品价值创造的最初始过程,不仅提高产品接受度、满足顾客需求,而且为企业增加收入,但同时也产生相应成本。文章探究顾客参与研发的系统中,顾客、企业和产品的价值共创行为以及企业决策如何影响三者价值;立足多目标视角,充分考虑企业与顾客的收益、成本,采用系统动力学方法建立顾客参与研发过程的动态价值共创模型,全面探究系统内部共创机理。在模型基础上,重点就企业产品价格、交互次数以及激励资金比例等策略进行仿真,使企业、顾客及产品实现价值共创。结论如下:(1)随着顾客、企业交互次数的增多,顾客参与研发过程同样具备一般产品生命周期导入期、成长期、成熟期以及衰退期的特点。(2)系统存在最优交互次数;且最优交互次数随着研发投入比例减少而增加。(3)在不考虑参与顾客获取激励资金的情况下,企业针对不同顾客群(参与研发顾客与普通购买顾客)进行定价,在最优交互次数状态下,统一定价模式优于差别定价模式,将为企业带来更大的收益。