导读:本文包含了客户价值分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:烟草公司,零售客户,价值,客户细分
客户价值分类论文文献综述
闫磊,刘旭,徐斌[1]（2019）在《基于客户价值的卷烟零售客户分类研究与应用》一文中研究指出本文从当前价值和潜在价值两方面设计综合测度烟草公司卷烟零售客户价值的指标体系。基于L市2017年、2018年零售客户基础数据和营销数据,测度零售客户的当前价值和潜在价值。采用k-means方法对零售客户进行聚类,聚类结果符合"二八"原理,为烟草公司实施精准营销、客户经理职业化等工作提供更加细致地客户细分依据。(本文来源于《价值工程》期刊2019年25期）
常志玲[2]（2019）在《具有置信度的决策树在客户价值分类中的应用》一文中研究指出客户价值的不同,给企业带来的利益不同,因此客户价值的科学分类成为企业成功的关键。针对客户数据收集的过程中难免会有特殊实例或噪声数据造成数据的不一致性,把变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数对客户价值进行分析,对两个甚至两个以上属性的分类质量量度相等的特殊情形,选择归属度大于β的分支数目少的属性对客户价值进行分类,最终生成具有置信度的决策树。实验表明,该算法能够有效地处理不一致性数据集,并能合理地将客户价值进行合理分类,供决策者参考。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年25期）
吴文婷[3]（2019）在《农业银行个人客户分层分类管理及价值挖掘研究》一文中研究指出随着社会经济的迅速增长,商业银行之间的竞争也日趋激烈,各大金融机构的战略转型发展仍在逐步深化,服务方面的竞争也是日趋加剧。个人客户特别是高价值顾客资源也逐渐变成商业银行竞争的重点。怎样构建和客户长期合作共赢的关系,而且更好地维系个人客户关系,这是目前最为急迫的问题。但在竞争过程中,仍然存在许多问题。本文将从客户分层分类管理的必要性、现状、存在的问题进行研究和分析,进而提出相关的对策。(本文来源于《现代金融》期刊2019年08期）
于跃,李雷鸣[4]（2018）在《加油站客户价值分类与精准营销策略——基于改进RFAT模型的定价模式分析》一文中研究指出大数据技术推动了成品油零售行业客户管理模式的变革,但在加油站管理实践中仍存在"大而不精"的弊端。要实现对客户的精准管理,客户识别和定位是关键。本文构建了加油站持卡客户的基础分类树,通过改进RFAT模型对不同偏好客户进行K-means聚类,从当前价值和增值潜力两个维度勾画客户价值定位方格,并结合加油站个人卡客户数据进行测算。结果证明:加油站客户基础分类树模型对加油站的客户价值定位发挥积极作用,有利于更精确地实施对应的价格策略和其他营销管理手段。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年11期）
热依木江·克里木,孙倬,赵红,王宗水[5]（2018）在《基于含异质性客户数据要素模型的客户终身价值分类研究——以库尔勒香梨网络销售数据为例》一文中研究指出传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显着的异质性。因此,本文针对这两种异质性,以自组织映射神经网络划分的RFM类别为基础,构建并估计RFM的区制转移动态因子模型。此外,利用独立信息数据波动赋权法确定不同类别不同时期指标的权重,并使用库尔勒香梨网络销售数据进行了经典客户终生价值与包含异质性客户终身价值的对比。(本文来源于《科技促进发展》期刊2018年10期）
王波[6]（2018）在《财产保险公司的客户价值分类》一文中研究指出企业正确实施CRM(客户关系管理)的核心问题是对其拥有的客户采取有效方法合理进行分类,发现客户价值,将企业有限的资源集中于高价值客户,更好地为他们提供服务,留住高价值客户防止他们流失;并通过分类建立起对应的客户服务体系,实行差异化客户销售服务管理。客户价值分类的意义数据挖掘分析技术的进步帮助企业越来越了解自己的客户,以客户为中心的发展策略更加重要,客户关系管理逐渐成为企业的核心问题,客户希望能随时得到期望的产品及服务,因此对企业提出了更(本文来源于《中国保险》期刊2018年09期）
王灿[7]（2018）在《基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测研究》一文中研究指出随着商品市场、消费市场的不断变化,线上渠道的快速发展,零售业进入微利时代,在市场有限的情况下,根据客户个性化行为开展精准营销成为零售企业获得利润的关键手段,与此同时,信息技术与零售业的结合为零售业的发展带来了新的机遇。客户不再是相同的面孔,而是有个性化的需求,一个高度市场化的企业应该花费资源和精力跟踪市场趋势,并监控客户的动态需求,如何识别客户未来价值,确定最具经济效益的客户成为企业个性化营销必须解决的问题。通过随机概率模型预测客户未来价值现已在很多领域,特别是在零售领域得到了验证,其中最为典型的是Pareto/NBD模型,以及在此基础上发展而来的BG/NBD模型,结合Gamma-Gamma模型,只需参考客户交易行为四个方面的信息X=(x,t_x,T,z),即可识别客户流失可能性及客户未来经济价值。但由于该模型忽略了客户其他个性化行为的解释变量,缺乏有关商品进行分类的重要信息,其结果难以为客户个性化关系管理及精确的商品类别营销提供决策支持。因此,本研究旨在通过拓展随机概率模型的变量因素,参考更多的客户个性化行为信息,建立基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型,为同时销售多种商品的零售企业开展客户动态价值识别、个性化关系管理与精确的商品营销提供多方位的、有价值的数字化支持。完成了以下工作:(1)构建了针对同时销售多种类别商品的零售企业客户价值预测模型的变量因素体系,将商品类别因素加入到随机概率模型中;(2)认为客户未来经济价值是其在各个商品类别经济价值期望值之和,并且建立了基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型;(3)为验证模型的有效性,选取了某家零售超市2年的实际会员客户消费数据,并将数据分为观察期和验证期,将模型所得结果、传统随机概率模型所得结果与客户实际经济价值进行拟合对比,验证模型的有效性;(4)分别从客户个体层面及商品类别层面进行模型结果的分析,并提出应用建议。研究结果表明:(1)基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型,可根据客户过去的购买行为,较准确地拟合客户未来经济价值,对客户价值有较强的解释能力和预测能力。(2)相比于传统模型,基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型在不降低原模型预测精度的基础上,提高了随机概率模型的应用价值,其研究成果能为个性化客户关系管理和精确的商品品类营销提供数字化的决策支持,更适用于同时销售多种类别商品的零售业的客户价值研究。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-30）
陈巍[8]（2018）在《基于客户价值测算的M公司客户分类管理研究》一文中研究指出随着电子制造技术的发展和信息化的发展,信息交流越来越便利,企业在享受通讯便捷的同时也面临着前所未有的市场竞争。对其核心客户的维护能力成为企业生存和发展的关键性因素。其前提条件是对客户实行细分管理用以识别核心客户,将企业有限的资源分配在与核心客户关系的维护与发展上,以获得企业真正的竞争优势。如何有效实现客户细分管理,提高电子零件行业和电子产品代工行业的客户关系管理水平,提升核心客户的忠诚度,为企业创造更多的经济和社会效益,是电子零件行业和电子产品代工行业面临的一个重要课题。在客户细分管理中,计算客户价值是实施客户细分管理的重要方法和手段。而客户细分管理在本公司还处于初级阶段,在电子行业中的研究和探讨还远远不够,其应用还存在一些问题。本文首先由客户关系理论、客户价值理论、基于客户价值理论的客户细分管理的概念以及国内外研究成果展开论述;然后剖析了M公司的营销管理的一些特殊情况,以M公司为类型总结了传统的客户管理方式及存在的问题,由此提出了实施客户细分管理的必要性及可行性;再次,在前文基础上,综合客户当前价值、客户忠诚度和客户潜在价值在客户分类中的应用,构建了基于客户价值的客户细分模型,为企业合理分配资源提供了依据;最后再以M公司为案例,探讨了如何使用此客户细分模型,改善其客户细分管理。(本文来源于《苏州大学》期刊2018-05-01）
张斌,彭其渊[9]（2018）在《基于铁路货运价值分类的客户流失预测研究》一文中研究指出结合铁路货运行业的特征,获取其他货运市场数据,从客户发货情况、客户服务情况和运输市场情况3方面建立客户流失识别方法。根据铁路货运特征提出基于RFM的货运客户价值分类模型KFA和货运客户价值的计算方法。运用k-means聚类算法对货运客户进行分类,并利用支持向量机(SVM)建立各类货运客户的流失预测模型。制定评估标准来验证预测模型的预测效果。仿真结果显示,KFA客户分类模型具有较好的分类效果,按照不同客户分类建立支持向量机客户流失预测模型具有较强的预测能力,且对于不同观察窗口的数据分析结果差异性较小,说明模型具有较强的泛化能力,并且相比于全局预测,对于高价值客户更具有准确性,具有较高的实际应用价值。(本文来源于《铁道科学与工程学报》期刊2018年04期）
伍康[10]（2018）在《基于综合价值评估的ZH物流公司客户分类管理研究》一文中研究指出近年来,电子商务等新兴商业模式崛起带动了有着“第叁方利润源泉”之称的物流市场的蓬勃发展。在“互联网+”思想纵横的知识经济时代,随着全球化贸易领域加深和一体化进程加快,DHL、UPS等国外实力强劲的物流运输公司进入中国市场,竞争环境瞬息万变,买卖双方交易地位互换,个性消费和定制化生产方式的盛行让物流企业深刻认识到:把握优质的客户资源才是生存之道。管理者需要有效识别物流客户价值,为企业细分物流市场、挖掘客户潜在价值空间、预防客户流失等提供战略性指导。文章最初在选题上结合行业现状对物流企业的客户管理难题进行深入剖析,阐明了研究背景与意义,在国内外文献回顾与总结的基础上,对客户价值理论的内涵给予了清晰的界定;而后评价了传统物流企业各种对于客户价值分类的方法,确定了以建立物流客户综合价值评价指标体系为核心的聚类分析作为本文研究重点。在指标的选取上,充分结合物流企业自身行业特点和服务特性,从物流客户当前价值和潜在价值出发进行设计和筛选;在综合价值计算模型构建上,以极值法对数据标准化转换,运用AHP层次分析法计算各项指标权重。最后,以ZH物流公司15位客户样本数据进行算例分析,并基于各项指标的价值评价结果,采用聚类分析K-means算法,在SPSS19.0实验环境下模拟聚类,证明了该分类方法能有效改进客户价值管理,有利于LCRM策略实施。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-04-01）
客户价值分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
客户价值的不同,给企业带来的利益不同,因此客户价值的科学分类成为企业成功的关键。针对客户数据收集的过程中难免会有特殊实例或噪声数据造成数据的不一致性,把变精度粗糙集的分类质量的量度作为信息函数对客户价值进行分析,对两个甚至两个以上属性的分类质量量度相等的特殊情形,选择归属度大于β的分支数目少的属性对客户价值进行分类,最终生成具有置信度的决策树。实验表明,该算法能够有效地处理不一致性数据集,并能合理地将客户价值进行合理分类,供决策者参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
客户价值分类论文参考文献
[1].闫磊,刘旭,徐斌.基于客户价值的卷烟零售客户分类研究与应用[J].价值工程.2019
[2].常志玲.具有置信度的决策树在客户价值分类中的应用[J].电脑知识与技术.2019
[3].吴文婷.农业银行个人客户分层分类管理及价值挖掘研究[J].现代金融.2019
[4].于跃,李雷鸣.加油站客户价值分类与精准营销策略——基于改进RFAT模型的定价模式分析[J].价格理论与实践.2018
[5].热依木江·克里木,孙倬,赵红,王宗水.基于含异质性客户数据要素模型的客户终身价值分类研究——以库尔勒香梨网络销售数据为例[J].科技促进发展.2018
[6].王波.财产保险公司的客户价值分类[J].中国保险.2018
[7].王灿.基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测研究[D].暨南大学.2018
[8].陈巍.基于客户价值测算的M公司客户分类管理研究[D].苏州大学.2018
[9].张斌,彭其渊.基于铁路货运价值分类的客户流失预测研究[J].铁道科学与工程学报.2018
[10].伍康.基于综合价值评估的ZH物流公司客户分类管理研究[D].大连理工大学.2018