基于粗糙集-神经网络技术的客户价值分类模型的研究

客户关系管理的核心内容之一是对客户价值的评价进而对客户进行分类。文章首先找出对客户价值分类有影响的一些因子,应用粗糙集-神经网络的模型,即利用神经网络与粗糙集理论的优势互补,采用粗糙集对数据进行预处理,然后选择神经网络作为评价方法,最后根据客户价值评价结果进行客户价值分类。

K-means聚类算法在网游客户价值分类中的应用

随着网络游戏行业个性化需求增强,细分网游客户分析客户价值成为游戏运营盈利的关键。本文基于传统K-means聚类算法,结合网游用户消费特征,从初始聚类中心选择、聚类准则和聚类中心最优化方法三方面对该算法进行优化,建立更为完整、系统、准确的客户价值分类数学模型。并开发了客户相似度计算程序,对网游数据进行仿真实验,根据聚类结果对网游客户进行分类。

大规模定制企业客户价值分类与计算方法的分析研究

大规模定制和客户关系管理(CRM)为现代企业提供了新的生产和管理理念和机制,客户价值是CRM研究的基础之一,大规模定制为客户价值的研究提供了新的背景。文章首先阐述大规模定制下CRM特点,以及大规模定制企业客户的特点,在客户价值研究上提出了价值分类和计算模型,对于客户不同时期的价值赋予权重,由此得到客户的全生命价值,最后引用作业成本法和某一公司的数据对客户价值进行了实例分析。

基于Power BI的RFM客户价值分类模型

实现企业精准化营销的前提是客户关系管理,客户关系管理的核心是对客户进行分类。本文运用Power BI软件构建RFM客户价值分类模型,将不同的客户群体进行细分,研究提出:企业可以针对不同的客户群体提供个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,从而帮助企业实现精准营销和利益最大化。

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

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。

基于RBF神经网络模型的在线旅游供应商客户分类研究

采用某在线旅游供应商提供的客户信息数据作为研究样本,使用SPSS软件建立RBF神经网络模型,针对1016名会员数据进行径向基函数建模训练。结果表明,得到的模型针对白金会员和钻石会员群体的预测效果良好。运用训练好的模型针对166名非会员客户进行分类预测,筛选出有潜力成为为钻石会员的客户子集共57名,为企业营销提供了指导。