基于Apriori与User-CF的银行客户挖掘及个性化推荐

大数据技术的发展向银行的数据挖掘能力提出新要求,因此加强银行智能化服务,提升银行的金融服务能力对提升银行的客户满意度具有现实意义。采用Apriori关联规则算法,分析办理业务的各类型客户间的关联规则,有利于挖掘能够发展转化为个贷客户的潜在新用户;为此,本研究分别构建余弦相似度与Pearson相似度的协同过滤算法,预测客户对未知类型产品的偏好程度,根据相关评分将相应产品推荐给客户。结果表明,通过Apriori关联规则算法与协同过滤算法,能够有效提高数据的分析管理能力,助力银行挖掘新客户,深度培育基础客户,为客户提供更加个性化、人性化的服务系统,加强银行智能化服务,从而提升银行的金融服务能力。

基于文本分析的运营商潜在升级投诉客户挖掘

爬取新浪微博中国移动官方账号评论区的1560条投诉文本作为普通投诉数据,以及黑猫投诉平台对中国移动的4600条投诉文本作为升级投诉数据,对数据进行预处理。采用word2vec技术,将预处理后的投诉文本数据转化为数值数据,通过计算向量余弦相似度,获取容易上升为升级投诉的普通投诉数据,即潜在升级投诉数据,并对其主题进行总结。通过对升级投诉文本进行LDA主题分析,获取升级投诉的主题,从而分析客户进行升级投诉的原因,为运营商准确挖掘潜在升级投诉客户提供新思路,对运营商的客户投诉管理提出切实可行的建议。

基于A-D模型的K-means算法在通话异常客户挖掘中的应用

为能够利用海量的语音通信记录,高质量地对各种语音通信行为异常的客户(电信诈骗客户、广告客户等)进行聚类分析,设计构建了语音通信异常客户的行为特征模型,并基于该模型提出了一种语音通信行为异常客户的聚类分析算法。首先,通过分析客户的通话记录得出客户通话次数、接通率等通话行为特征,然后将AHP模型与DEMATEL方法融合,构建语音通信行为异常客户的行为特征模型(AHP-DEMATEL模型);其次,基于该模型提出了一种改进的K-means算法,实现根据语音通信记录对异常客户进行聚类分析。最后,使用真实数据进行了验证分析。结果表明,相较于其他类似算法,本文算法在多类型异常客户综合聚类分析和单类型异常客户聚类分析时,其性能都得到了较大幅度的提高。

客户挖掘让IBM返老还童

MBA盈利模式: 采用客户发掘模型(CUSTOMERDEVELOPMENT MODEL)的企业投下巨资,用于了解他们的客户,让客户更加青睐自己。

基于市场调研的小米智能家居潜在客户挖掘与价值分级研究

挖掘潜在客户能够帮助企业发现并获取潜在的购买需求,从而增加销售机会。本文基于市场调研的方法,以小米品牌为例,首先,通过科学的问卷设计、信效度检验和调研质量控制,获取武汉三镇的一手调研资料,并对问卷数据做出基本的统计分析;其次,构建三种经典机器学习分类模型进行潜在客户挖掘,并利用合理的指标将三类算法进行横向比较,选取识别小米智能家居潜在客户的最优模型;然后,基于客户细分理论,对潜在客户进行价值分级,为企业实行差异化营销提供决策依据。本文不仅是对现有小米智能家居营销策略与推广研究的补充,同时可作为其他企业高效销售的有益借鉴。

商业银行客户挖掘能力构成及提升策略

本文从客户经理社会资本的视角剖析了客户挖掘能力的内在构成要素:代表结构能力的客户经理关系网络和代表资源能力的客户经理社会资源。研究表明,关系网络的结构特征用中心性、不对称性和地位性来描述,其核心是控制利益;而社会资源本质上体现的是角色的二重性,其核心是信息利益。客户经理社会资本就是其调动关系网络中的社会资源以获取客户挖掘机会的能力。在实践中,客户经理需要通过掌握更多的网络通道来优化自身的关系网络,通过建立更异质化的社会联系来优化自身的社会资源,如加入社会团体,参加培训,利用网络媒体,借助学缘及地缘聚会等。

基于模糊物元PSO混合优化算法的客户创意挖掘

针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型,应用模糊物元优化方法将客户多需求优化问题转换为单需求优化问题;然后给出了最优客户创意的自适应变异微粒群(AMPSO)算法的求解方法,并与遗传算法加以比较,证明该算法的有效性和先进性。最后将该算法应用于某型号汽车外观造型设计的客户创意挖掘中,有效指导了产品创新的实施。

利用Apriori关联规则挖掘电子商务平台潜在客户

网络技术飞速发展，电子商务显示出越来越强大的生命力，因其高效与便捷的特点使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式，日益接受其网络交易的模式。随着越来越多的公司进入电子商务界，电子商务公司如何拓展客户，从众多的使用者中发掘出潜在客户，对电子商务公司的发展是相当重要的。

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容 ,如何通过对企业客户的行为进行分析 ,并把分析的结果用于客户管理 ,是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理 ( CRM) ,构建企业客户数据挖掘系统的方法 。

银行卡客户群体聚类挖掘研究

银行卡业务利润丰厚。通过数据预处理,建立数据立方体,数据挖掘,分析客户群体特征,有目标地发展银行卡客户,使银行获得更大利益。

新形势下的客户挖掘

题记：2010年，上海在经济．政策和市场等方面的全新形势对银行的客户挖掘工作提出了新挑战，吕卫华在理财经理的岗位上不断探索客户挖掘．服务．维护的有效手段，在文中将多年积累的工作心得娓娓道来。

数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中的应用

本文介绍了客户关系管理系统及数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中客户获取、确定客户价值以及保留客户等三方面的应用。

企业智能化Web商务数据挖掘引擎算法设计与实现

针对现有的数据挖掘引擎难以满足企业不断增长的需求的问题,在传统搜索引擎的基础上提出了一种企业专用的智能化Web商务数据挖掘引擎。从总体上给出了模型框架,得出企业智能化Web商务数据挖掘引擎是一个基于多模型的系统的结论。接着分别详细研究了该引擎的:Web内容挖掘、Web信息获取、客户行为挖掘3个核心模块。

基于点击流的客户行为分析引擎的设计与实现

给出了一个基于点击流的客户分析引擎的设计,通过对ExLF日志文件格式进行扩充,分别利用基于嵌入Session变量的Cookie识别机制和时间窗口模型来对用户及用户访问事务进行识别,同时给出了数据源收集的具体数据库表格。在结合聚类和CLV价值分析识别核心客户后,进一步将点击流会话事务文件与商务网站的内部数据相结合,利用改进的Apriori算法,进行多维关联规则挖掘,从而实现对用户行为和兴趣模式进行分析。

基于CRM的银行客户信息管理研究

本论文主要研究方向是对基于CRM的客户信息资源管理的研究,通过对数据挖掘技术的介绍和分析,剖析了如何利用数据挖掘技术找出企业客户信息资源当中的有价值的信息,从而为企业做出适时的合理的决策提供依据,并且通过对客户信息资源的分析预防和解决客户流失的问题。

电动汽车目标客户的营销策略研究

营销策略的制定与企业生产经营活动的开展密切相关,本文以1964名目标客户的体验数据和个人特征为对象,研究对不同品牌电动汽车销售产生影响的因素,并帮助企业建立客户挖掘模型。结果表明,体验数据越大,客户购买的可能性越大;个人特征方面,全年房贷支出占家庭年收入的比例与汽车销售的关系最为密切;在衡量客户购买意愿时,使用贝叶斯模型判断合资品牌和自主品牌的效果较好,而对新势力品牌则应使用逐步判别模型进行判断。

基于产品性能词典的评论数据驱动客户需求模型研究

利用数据驱动手段快速准确地从客户行为数据中获取客户需求信息是产品开发中亟待解决的问题,为此对客户需求模型进行研究,提出了评论数据驱动下客户需求建模的方法。首先,针对基于主题聚类的评论分析中主题数目不易确定的问题,提出了产品性能词典,用以确定聚类主题,对TF-IDF方法进行了改进,用于词典创建,并基于产品性能词典完成了客户需求挖掘。其次,针对现有产品评论研究缺乏需求分析过程的问题,提出基于产品评论数据的Kano分析方法,在此基础上引入物元表示法对客户需求模型进行量化表达。最后通过实例研究验证了所提方法的可行性与有效性。

电信企业数据挖掘平台架构设计和应用

大数据时代,利用数据分析和数据挖掘手段获取企业竞争优势已经越来越常见。一方面企业因为精确管理精确营销的运营管理要求,希望无论营销销售还是服务各层面各环节决策都能以用户/客户为中心,用数据说话;另一方面,由于数据挖掘存在专业性强、建模效率低等问题,而导致对精确营销精确管理运营全流程支撑的力不从心,因此,急需建立相应数据挖掘建模平台,通过集约数据、集约建模、以及模型在不同分公司的复用来提高挖掘建模工作和模型推广应用的效率。

电力客户细分及差异化服务研究

随着社会经济的快速发展,用电客户对供电企业的供电质量和供电服务都提出了更高的要求,如何利用有限资源对不同用电客户提供个性化、差异化服务成为供电企业需要考虑的问题。本文以95598客服支持系统、电力营销自动化系统、辅助决策系统业务数据为支撑,对用电客户群体的划分、客户差异化服务体系的建设、针对不同客户群的"服务-服务优化-再服务"等内容进行了探讨和研究。

一对一营销在第三方物流服务中的应用

针对我国第三方物流营销理念滞后的现况,在对第三方物流营销研究分析的基础上,运用一对一营销理论,提出了我国第三方物流服务的四个基本营销策略,该策略能够有效提升第三方物流服务理念,可操作性强,对我国第三方物流服务具有一定的指导作用.