客户潜在价值分析

在总结了客户终身价值预测模型存在的问题后,扩展了客户潜在价值的概念,分析了客户潜在价值的影响因素,指出客户终身价值的概念及其预测模型难以成为企业进行客户关系管理、营销策略制定、企业资源分配决策的有效依据。

基于K-means聚类和神经网络的电商客户潜在价值分析

旨在利用K-means与神经网络组合模型来解决客户潜在价值与客户分类问题。在已有的CRM理论的基础上选择针对性较强的客户潜在价值指标,包括客观属性指标和行为习惯指标。构建组合模型来分析某数码网店的客户数据,利用K-means法对客观属性进行初步聚类,在每个初类内部进行自组织竞争神经网络的训练和预测,从而细分聚类结果。最后评价聚类结果的特征,对数码电商客户关系管理提出建议。

基于客户潜在价值的零售信贷贷后保持成本控制

客户关系的维系是有成本的,经营水平较高的银行通常能够以较低的保留成本获得较好的客户关系。本文从客户保持因素及客户价值主张出发,通过对零售信贷客户保持成本的因素分析,提出零售信贷客户贷后成本控制策略。

移动通信行业客户终身价值评估模型构建与应用

客户终身价值理念目前已经得到了较为广泛的应用。文章以移动通信企业为例,讨论企业如何通过分析客户的基本数据、交易数据和行为数据,建立客户终身价值评价模型,并在此基础上进行初步的客户分类,提出有效提升客户终身价值的对策。

移动电子商务中的客户价值理论探析

在当前大多数行业买方市场的前提下,客户是企业的重要资源之一。企业之间由产品、技术和人才的竞争逐步向客户竞争转变。随着网络经济的迅猛发展,顾客对产品和服务的需求也呈现多样化;而移动电子商务的迅速崛起,更对传统的客户关系理论提出了新的挑战。移动运营企业必须在了解移动电子商务市场的基础上,客观全面地评价客户价值,构建全新的适合移动电子商务市场发展的客户关系理论。

浅议大学生信用卡客户

随着我国金融行业的一步一步对外开放，外资银行蜂拥而入，国内银行业的竞争日益激烈，面临的压力越来越大。信用卡作为银行未来具有潜力的业务，需要在市场上保有一席之地，吸引并保持有潜力的客户。在银行的营销过程中，如何识别客户的差异并送行个性化营销已成为银行关注的焦点，客户价值管理就是实现个性化营销的有效手段。