基于知识视角的协同创新客户选择

为了给产品创新任务指派合适的协同创新客户,基于知识视角提出协同创新客户选择模型,该模型阐述了产品创新任务、客户及客户知识三者之间的相互关系。根据产品创新任务和客户知识特点,利用本体论对二者进行建模,并基于概念语义相似度算法为任务匹配合适的客户知识;在此基础上,定量评估客户对任务所需知识的掌握程度以及对任务的重要性,从而为产品创新任务选择合适的客户提供决策依据;通过应用实例,验证了模型和方法的可行性与有效性。

面向产品创新要求的协同创新客户选择

现有协同创新客户选择方法主要从客户自身特点出发,未充分考虑产品创新要求的影响。鉴于此,提出了综合考虑产品创新要求和客户自身特点的协同创新客户选择方法,建立了产品创新要求和选择协同创新客户的指标之间的质量屋模型;基于模糊加权平均法和-截集确定评价指标权重,实现了指标权重随不同产品创新要求的动态调整;基于粗数方法提出了客户数量较多情况下确定客户在各指标上评价值的方法,计算客户评价值。案例分析结果表明,该方法具有合理性和可行性。

客户协同创新网络的复杂网络特性分析

客户协同产品创新系统是多主体参与的复杂协同知识工作网络系统。深入研究客户协同创新网络拓扑结构和创新主体间的复杂网络关系,是提升协同创新效率的重要途径。针对客户协同创新过程的复杂性特征,定义了客户协同创新网络,建立了客户协同创新网络拓扑模型,计算了客户协同创新网络的重要参数,并对其网络结构和特性进行了分析。研究结论表明:客户协同创新网络具有无标度和小世界特性。研究结果为客户协同产品创新过程多主体知识传播机制及网络传播动力学特征等的研究奠定了一定的理论基础。

基于客户协同创新的私人银行和高净值客户价值体系研究

尽管私人银行迅猛发展,而且高净值人群激增,但是私人银行尚不能为高净值客户提供量身定做的理财服务,高净值客户也不能很好地参与到理财过程中。为了实现私人银行和高净值客户双赢,运用客户协同创新理论构建私人银行与高净值客户价值,具有重要研究意义。在探讨了客户协同创新理论和客户价值理论基础上,构建了基于客户协同创新的私人银行价值评价体系和基于客户协同创新的高净值客户价值评价体系,并将指标细化为基本价值和协同创新价值,为双方进行协同创新奠定了基础,开拓了基于协同创新视角的私人银行和高净值客户价值体系的研究。

客户协同产品创新系统鲁棒性分析与优化

针对客户等创新主体随机或蓄意中断与企业的协同关系等因素造成的客户协同产品创新系统结构崩溃、效率下降等问题,基于现有相关研究成果,提出基于复杂网络理论的客户协同产品创新系统鲁棒性分析和优化方法。分析了客户协同产品创新系统的复杂系统特性,并建立了其鲁棒性分析与优化过程模型;考虑客户协同产品创新系统鲁棒性的影响因素和方式,定义了其结构鲁棒性、性能鲁棒性及其度量指标,并提出随机失效和选择性攻击的客户协同产品创新系统鲁棒性分析方法;以逾渗理论和最优化方法为基础,建立了成本约束下的客户协同产品创新系统鲁棒性最优化模型和策略。以某手机制造企业为背景,通过应用案例验证了上述模型和方案的可行性和有效性。

面向客户协同创新实现的风险管理及评价

针对客户协同创新环境中设计活动复杂,交叉风险难以控制的问题,从环境、人因、技术、组织、过程多个角度提出了面向客户协同创新实现的风险管理模型,并在此基础上分析归纳出相关影响因素集作为风险管理与评价的依据。考虑面向客户协同创新风险因素集的Pareto效应,结合风险管理模型及要素集,提出了基于粗糙集—径向基函数神经网络方法的客户协同创新风险评价方法。通过某企业产品设计实例的风险管理验证了本模型的科学性与有效性。

基于BP神经网络的客户协同创新工作评价研究

客户协同创新作为产品创新的主要形式之一受到人们的广泛关注,如何客观、科学、有效地评价客户协同产品创新工作的效率,对于企业提高创新产出绩效具有重要的意义。针对这一问题,首先对客户协同创新工作框架进行了阐述,研究了客户协同创新工作的特点,建立了客户协同创新工作评价的BEP模型;其次,构建了客户协同创新工作的评价指标体系,提出了基于BP网络的评价方法;最后,应用实例表明该评价方法的有效性和可行性。

客户协同创新协议达成的合作博弈研究

客户协同创新是企业创新活动的重要形式,其得以顺利实现的重要前提是如何分配参与创新活动的各方成本和利益,并据此达成协作协议.该研究首先根据静态合作博弈模型对协议的建立进行了量化分析,鉴于现实中许多协议无法被强制执行的客观现实,又建立了动态微分合作博弈模型,并对两种合作博弈模型的特点与效果进行对比分析.研究结果表明,动态微分合作博弈模型不需要协议被强制执行,且可以保证参与各方的收益和成本得到瞬时支付和补偿,理论上更为严谨,符合现实情况,因而比静态合作博弈模型更加有利.研究成果丰富了合作博弈理论在客户协同创新领域中的应用,为客户协同创新协议的制定和完善提供了有力支持.

构建基于客户协同创新的商业银行高净值客户价值评价体系

本文运用协同创新理论、客户关系管理理论和客户价值理论合理设计基于客户协同创新的商业银行高净值客户价值评价指标,并构建指标体系,旨在为商业银行筛选出满足协同创新条件的高净值客户,为高净值客户提供量身定制的高端服务,实现其财富保值、增值的目的,提高客户满意度和商业银行的竞争力,实现双赢。

客户协同创新维度及构成实证研究——以知识密集型服务业为例

客户协同创新是开放网络环境下企业创新能力提升的重要途径。基于协同理论、关系嵌入理论及客户参与创新等理论基础,对客户协同创新要素进行理论分析。采用探索性案例分析法,归纳客户协同创新要素特征,包括由互惠利益、关系质量和持续意愿构成的协同关系嵌入,由程序化协调、人际关系协调构成的协调协作机制,以及由信息资源分享、协同任务分担构成的协同资源投入。以案例研究结论为基础,进行量表开发,选择知识密集型服务业为实证对象,验证客户协同创新维度构成,可为客户协同创新机理研究与应用实践提供理论基础。

客户协同产品创新中知识创造绩效的影响因素——基于过程视角的实证研究

从过程的角度,运用结构方程模型,利用调研数据,对客户协同产品创新中影响知识创造绩效的因素进行了实证研究。研究结果显示:创新人员的参与意愿、企业领导力、知识吸收能力、协同知识创造氛围、技术支撑和规范对客户协同产品创新中的知识创造绩效有正向影响;知识差异度对协同知识创造绩效没有显著的负向影响。

B2C电子商务模式下的客户协同创新:优势、内容与实现策略

本文分析了B2C电子商务模式下客户协同创新的三个实现策略:构建以客户为中心的供应链网络结构,建立客户识别与激励机制以及采用合理的客户协同创新的流程与方法。

基于Scale-free网络的客户协同创新合作伙伴选择

为在大量创新客户中筛选出协同创新伙伴,提出基于Scale-free网络的客户协同创新合作伙伴选择方法。首先根据在线社区中客户间关系建立创新客户网络拓扑结构模型,并对创新客户网络的Scale-free特性进行验证,然后应用Scale-free网络的中心化指标初步筛选出创新合作伙伴,在此基础上应用网络效率指标对Scale-free网络的中心化指标进行评定,并选择最终的创新合作伙伴,最后通过某品牌在线社区创新客户数据实例验证了方法的可行性与有效性。

基于云理论和理想解法的客户协同创新工作评价

本文提出一种基于云理论和理想解法的客户协同创新工作评价方法,利用云理论处理评价过程中的随机性和模糊性。采用正负理想云代替传统理想解法中的正负理想解,计算各样本关于正负理想云的确定度,采用加权综合确定度取代传统理想解法中的距离来计算接近度,评价指标的权重由熵权法确定,最后对接近度进行排序来评价各样本的优劣。实例验证了该方法的可行性与有效性。

数字化转型背景下客户协同产品创新风险识别研究

本文通过深入探究企业数字化转型背景下的客户协同产品创新过程,针对数据处理效率低下、数据安全保障程度不高、创新流程不够完善等问题,从人员、设备转换、网络攻击、数据处理、流程自动化等方面,揭示数据爆炸带来的风险因素,并在此基础上建立了数字化转型背景下的客户协同产品创新风险影响因素集,并针对性提出管理措施,为企业完善客户协同产品创新流程、有效控制风险因素、高效完成数字化转型升级提供理论支持和技术支撑。

遗传算法改进的BP神经网络在协同创新评价中的应用

为了解决客户协同创新中协同工作效率难于评价的问题,提出了一种用遗传算法优化的神经网络对客户协同产品创新进行评价的评价模型:在评价指标方面,设计了一套包括效益、效率和过程的18个指标的评价体系;在评价算法方面,将遗传算法与BP神经网络结合起来,设计了遗传算法改进的BP神经网络算法。该模型充分利用遗传算法的全局搜索能力强与神经网络的局部搜索能力强的特点,克服了遗传算法局部收敛与神经网络收敛速度较慢的问题,是一种非常适用于评价协同工作的模型。最后通过实例训练,证明了该模型的有效性与可行性。

基于信号博弈私人银行与高净值客户价值筛选

在私人银行业务迅猛发展和高净值客户快速激增的背景下,私人银行所能提供的优质服务各有不同,高净值客户的投资能力也是千差万别。为了私人银行和高净值客户取得双赢,双方进行客户协同创新必须首先互相筛选出的主体要满足对方要求。文章首先研究了私人银行与高净值客户双方的价值评价体系,前提是基于客户协同创新,然后探讨高净值客户与私人银行如何利用双重信号博弈模型进行协同创新,并据此决定双方是否进行协同创新,为相互筛选协同主体奠定基础,从而实现私人银行为高净值客户提供量身定做的服务,提升私人银行的竞争力。

基于决策树-BP神经网络的高净值客户价值评价

现有研究运用三维图和BP神经网络模型等方法对客户价值进行量化评价,但没有结合高净值客户的特征及客户协同创新理论来综合评价,因此,文章在构建基于协同创新商业银行高净值客户价值评价指标体系的基础上,采用基于C5.0算法的决策树方法和基于BP算法的神经网络方法构建了更精确的组合模型,对各个评价指标进行综合量化评价,使商业银行更加合理地整合自身资源,充分利用筛选出的优质高净值客户协同资源,提高协同效率,降低协同成本。

基于UWG的客户协同产品创新系统稳定性研究

为定量分析客户协同产品创新系统的稳定性,维持其高效、稳定的运行状态,提出一种基于无向加权图(Undirected Weighted Graph,UWG)的稳定性分析方法。从创新主体知识相似性和人际关系视角提出了创新主体协同关联强度的定量确定方法,构建了客户协同创新无向加权网络拓扑结构模型;基于拉普拉斯能量算子,建立了无向加权客户协同创新网络的节点重要度排序方法;基于不等概率抽样,提出了不完全信息节点失效模式下的客户协同产品创新系统稳定性分析方法并建立了过程模型,为其稳定性分析提供了定量求解的依据。最后,通过实例验证了该方法的正确性和可行性。

知识创造视角下客户协同产品创新投入产出研究

客户协同产品创新是企业纵向协同创新的重要形式,它需要客户和企业各部门人员的共同参与。客户协同产品创新过程由七个阶段组成,期间伴随着实体产品和新知识的产生。为了衡量这种新兴创新模式的投入产出效果,从知识创造的视角出发分别确定了企业与客户协同产品创新活动的投入、产出要素,并以某企业为例,为其建立投入产出分析模型,推演模型机理,演示模型应用。研究意义在于:与传统的对于企业创新成本的机械式汇总分析相比,论文根据客户协同产品创新的阶段性和动态性特点所建立的投入产出模型可以对各组成阶段之间的关联关系与互动效果给予计量,从而为客户协同产品创新决策提供新的方法与依据。