基于聚类方法的航空公司客户价值分析

随着社会的发展,互联网技术融入各个行业,目前很多公司和企业的营销重点不仅是保证产品质量,还更加注重以客户为中心,以满足客户的需求,将客户作为公司实现利润增长的重要目标。文章主要根据客户细分的方法,利用K-Means聚类、DBSCAN聚类、Mean-Shift聚类分别对客户进行细分。

第三方物流企业客户价值分析

随着第三方物流企业的增多，市场竞争越来越激烈，物流企业要想在激烈的竞争中处于优势地位，最重要的就是关注客户的需要，提高客户的满意度和忠诚度。所以，很多物流企业开始关注客户关系管理，将客户关系管理的理论应用到物流行业中。

思维导图在UCD客户价值分析中的应用

在创新产品过程中,通过设计思考来引导创新,发展出新的、有用的创意与概念,使用科学方法有序梳理客户价值非常重要,思维导图是一种简单却又极其有效的工具,可以帮助设计师理清思路,建立关键链接,本文将介绍如何运用思维导图完成客户价值分析。

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

伴随着航空公司的竞争日益剧烈,怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据,传统的统计办法弊病浮现,笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴,可以实现对航空公司现有数据资源深度挖掘,为航空公司针对不同的客户群采取个性化的营销方案提供科学依据。本文的创新之处在于将数据挖掘技术应用于解决航空公司具体问题之中,目的在于提高客户价值分析的准确性和高效性,提高信息化应用水平。

基于数据仓库的铁路客运客户价值分析模型的构建

建立完备的客运客户价值分析体系,寻找对铁路效益贡献价值不同类别的客户,对合理配置运力资源有相当重要的作用。铁路运输的客户价值很难量化,主要因为要考虑的因素非常多。通过客户关系管理的分析,构建铁路客运客户价值分析模型,并利用数据仓库技术来实现。

基于大数据挖掘的广播电视客户价值分析

以客户价值理论为基础,建立了基于LRFMC模型的广播电视用户价值评估模型,利用python网络爬虫获取用户数据进行实证分析,对数据进行清洗和标准化处理,并利用K-Means聚类分析对用户进行合理分类。通过比较不同类型用户的价值,对不同类别用户采用区别化的营销策略。

基于客户价值分析的图书馆知识服务营销机制

客户价值分析为图书馆知识服务及其营销策略提供了理论和方法基础。探讨了基于生命周期的客户价值分析的相关视角,并结合图书馆知识服务营销的理念和内涵,提出了知识经济环境下基于客户价值分析的图书馆知识服务营销的策略模式。

成组技术在客户价值分析中的应用

“用户呼声”是新产品开发的决定性驱动力 ,基于客户的价值分析在产品规划、产品营销中具有重要意义 .本文将成组技术的理论应用于客户价值分析中 ,应用模糊聚类分析方法 ,将具有相似价值取向的客户进行聚类分析 。

移动通信企业客户价值分析

一、客户价值分析与客户价值 20世纪80年代,来自日本的全面质量管理思想盛行,这种思想促使企业把质量作为自己的最终目标,认为质量是客户满意的标尺,要不惜代价来实现这个目标.企业追求全面质量管理的结果沉溺于提高内部业务流程,却忽视了在这个过程中顾客真正需要的东西.现实使战略家们转向客户价值分析提出的战略核心:客户只为他们需要的、想要的和亲见的质量付费.客户价值分析方法最初由劳伦斯·迈尔斯(Lawrence Miles)在1947年首次提出,这种分析方法认为:通过向顾客提供由客户定义的、客户支付得起的、期望的产品或服务,才能传递最有前景的客户价值.

基于客户价值分析的客户定位策略研究

在激烈的市场竞争中,保持高价值客户、降低客户流失率己经成为许多企业客户管理工作中的重中之重。本文首先在回顾前人研究成果的基础上,提出了从客户的现有价值和潜在价值两个维度建立客户价值细分模型。然后,运用实证的方法,通过实际案例的应用和数据的分析,结合客户现在与将来对企业贡献度的情况,通过运用一系列具有可操作性的客户价值评价指标,建立适合企业可持续发展的客户价值评价模型,并由此来度量客户价值,细分客户定位。最后,针对不同价值定位的客户提出了相应的管理对策。

基于机器学习的航空客户价值分析

随着各大航空公司的业务竞争越来越激烈,在知名度与航空服务的竞争已经分不出太大差异的情况下,怎样努力提高用户客户满意度是当前航空公司最要注重的问题,可在海量的用户数据面前,传统的方式显然不够用,所以笔者尝试用机器学习技术处理航空公司客户价值分析问题。解决方案就是使用K-Means聚类均值算法将现有航空公司客户进行分群,这样航空公司就好针对不同的客户群体进行不同的营销方案。

基于改进RFM模型的百度外卖客户价值分析

为了核算百度外卖客户给企业带来的价值,对百度外卖客户进行价值分析,提出一种改进的最近消费时间、消费频率、消费金额(recency frequency monetary,RFM)模型。该模型由平均订单交易时间间隔、客户一定时期内的交易次数、平均单次订单交易金额、客户贡献时间4个指标构成,运用离差标准化方法对4个指标进行规范化处理,采用主成分分析法计算4个指标的权重,4个指标与指标对应权重的乘积之和为客户的价值,采用K-Means聚类算法将客户分为价值由高到低的客户群。对2017年百度外卖企业某商家为期3个月的4 815名客户的订单交易数据进行聚类,结果表明,4 815名客户可以分为重要保持型客户、忠诚型客户、发展型客户、一般客户、低价值客户5类客户群体。改进后RFM模型可用于百度外卖客户价值分析。

基于客户价值分析电力客户服务管理对策

随着经济发展,电力公司的用电客户数量迅速增加,客户价值分析能够为客户提供更好的服务,提高了电力企业的市场竞争力,也为电力企业的发展创造了商业价值。所以电力企业的经营中要对客户的资料进行筛选、整理、保留,应用对客户价值分析体系,提高电力企业的服务水平,是促进电力企业发展的有效途径。

基于K-means聚类方法的航空公司客户价值分析

数据挖掘是一门融合了诸多技术特点的一个多学科交叉领域,其目的是从海量的有噪声应用数据中,利用科学有效的方法提取出隐含在其中的具有潜在应用价值的信息。本研究利用数据挖掘中经典的聚类分析算法K-means,从某航空公司的62988条客户信息中构建出具有现实意义的五种客户价值类别。通过分析每一种类别客户的消费特点,将其划分成重要保持客户、一般客户,重要发展客户、重要挽留客户以及低价值客户五种类别。该分析能够有效地指导航空公司针对不同价值的客户制定个性化的服务,最终达到将有限的资源集中于高价值客户的目的,实现客户与航空公司的互利共赢。

C4.5改进算法及其在客户价值分析上的应用

客户价值的分析在现代企业中起着重要的作用,而分类算法在分析客户价值上是卓有成效的。决策树算法是分类算法中一类重要的算法,其中以C4.5算法最为流行,但是这种算法准确率性能方面还不是很理想。在C4.5算法的基础之上引入推进技术,改善了C4.5算法的准确率性能。实验证明,用改进后的C4.5算法分析超市客户数据,其算法的准确率高于原算法,增强了决策的可信度。

客户价值分析的思想及其运作

客户价值分析是指银行针对特定客户,在全面分析与其业务往来基础上,核算出该客户给银行带来的损益,进而依据一定标准评价该客户对银行价值的种定量分析技术.在客户需求多元化和高标准趋势不断增强、银行对客户和人才竞争日趋激烈大背景下,客户价值分析无疑是中资银行学习运用先进的管理手段,不断改进和提高管理水平的重要内容.

基于流形学习的客户价值分析研究

为了解决数据高维、海量导致聚类算法处理效果不佳的问题,提出将流形学习理论引入客户关系管理进行聚类研究。为了较好的分析客户价值,在Kmeans聚类的基础上引入流形学习理论。客户价值分析一般包含数据的抽取、探索以及预处理、模型建立几个步骤。在模型建立过程中一般采用Kmeans聚类实现。使用流形学习的谱聚类来替代Kmeans聚类。使用泰迪杯数据挖掘大赛中的数据进行试验,通过实验的雷达图可以看出,谱聚类与Kmeans聚类具有相似的分类构成。同时对于分类后的数据进行规约并绘制散点图,比较后发现,谱聚类后的数据类间相似度比Kmeans高,表明将流形学习方法引入客户价值分析,对于聚类稳定性有一定改善。

探究基于客户价值分析的客户定位策略

现如今,我国社会经济、科技的发展步伐逐渐加快,社会进步的同时,纸业公司间的竞争也越发激烈,河南驻马店市白云纸业有限公司要想稳定客户价值,在此基础上提高客户价值,就要有针对性进行模型构建,并进一步定位客户,提出有效的管理对策.

谈作业成本法在客户价值分析中的运用

一、客户价值分析的内涵 本文所要研究的客户价值是把客户作为企业的一项资源，这种资源能给企业带来的利益，称为企业的客户价值。一般用客户终生价值这种评价方法采衡量客户价值的大小。