用电侧大数据多维聚类挖掘营销策略与客户行为趋势分析模型建构

随着电力市场竞争日渐激烈以及移动互联网时代的到来,客户对业务开展的需求也呈现出多元化与差异化特征,需要运营商依靠大数据经精细化模型挖掘对用户行为识别客户业务需求,实现精细化服务营销。文章用电侧大数据多维聚类挖掘营销策略与客户行为趋势分析模型建构的相关探索,力求能为电力企业开展电子渠道精准服务营销供给决策分析工具,促其竞争力不断增强。

RFM模型在商业银行客户行为分析中的应用

随着我国社会经济的发展及外资银行的进入,商业银行之间客户争夺也愈演愈烈。如何从数量庞大的客户交易信息中发现有价值的客户是摆在商业银行面前一项难题。越来越多的商业银行不断应用新技术和新方法来创新服务,并且取得了可喜的成果和宝贵的经验。

电子商务中的在线客户行为分析和预测模型

随着电子商务的快速发展,对在线客户行为的分析和预测成为电子商务领域的重要研究方向。准确地理解和预测客户行为对企业决策和市场营销具有重要意义。本文旨在探讨电子商务中的在线客户行为分析和预测模型,以帮助企业深入了解客户行为,优化业务决策,提高市场竞争力。通过综合研究相关理论、方法以及实际应用案例,本文将全面地对在线客户行为分析和预测模型进行探讨,并讨论其面临的挑战和未来的发展趋势。

客户空间行为的空间交互和离散选择模型研究

客户空间行为模型可以帮助解释空间竞争态势、提供管理建议、预测销售以及选址决策。在以往相关研究的基础上,深入研究空间结构对客户空间行为的影响,指出相对空间位置的重要作用,提出相对空间位置变量及度量方法。在离散选择模型的框架下,结合相对空间位置变量的客户空间行为模型更好地解释了空间结构对空间行为的影响,提高了参数空间无关性。在一个真实的城市空间中调查客户超市选择行为数据,并基于这些数据验证了模型有效性。

基于改进的Pareto/NBD模型预测博客用户在线行为

博客用户在线行为分为发文行为和流失行为。由于这两种行为分别与交易过程中客户的购买行为和流失行为具有相似性,选择借鉴客户基分析中的Pareto/NBD模型进行预测。考虑到用户间交互性对博客用户在线行为具有重要影响,通过比例风险模型向经典的Pareto/NBD模型中加入体现用户间交互性的协变量。Pareto/NBD模型经过改进,实现了对博客用户在线行为的预测。实证研究以用户博客空间中的总评论量和总浏览量作为协变量。数据分析结果显示,当使用总评论量作为影响流失行为的协变量时,改进模型的预测精度显著提高。进一步分析还发现,总评论量对博客用户"存活"时长的正向激励存在着阈值。

基于网络交易行为的客户分群研究与实现

企业进行差异化、精准化营销的关键是进行有效的客户分群。客户分群理论已有一定历史，企业如何选择细分指标对客户进行细分一直是最关键的问题。本文通过提取一定时间内平台积累的交易数据，利用成熟的RFM指标理论，构建“以客户为中心”的数据宽表体系，在SASEM环境中，使用K-Means聚类算法，成功地将实验数据中涉及到的客户分为十个群，为进一步研究各个客户群体的特点奠定了基础，并在结语中总结了模型的意义与不足。

个人住房抵押贷款借款人产品选择行为

1998年至今,中国个人住房抵押贷款市场迅速成长,并呈现出持续增长趋势。从完善个贷服务、降低金融风险的角度出发,深入研究借款人个贷产品选择行为具有现实意义。本文以2001年北京个贷市场实际交易数据为基础,采用二元Logit选择模型,定量分析经济因素、借款人个体属性和个贷产品属性对借款人个贷期限和贷款价值比选择行为的影响。实证研究发现,借款人性别对其个贷产品选择的影响并不显著;高收入借款人相对于中低收入借款人更倾向高比例中短期贷款;购置高价住宅的借款人相对于购置中低价格住宅的借款人更倾向选择中低比例长期贷款;未婚借款人更倾向高比例贷款;年轻借款人和高等教育程度借款人更倾向长期贷款。此外,本文结合对特定人群房价收入比的分析,探讨造成借款人选择行为差异的可能原因。本文基本结论为,借款人个贷期限和贷款价值比选择行为相对合理,不存在绝对高风险人群。

基于“客户画像”的供电服务情绪指数构建与应用研究

随着供电规模的扩大,用电客户的需求也越来越多样化,为更好地了解用电客户需求,规避客户情绪化事件造成的不良影响,提升供电服务质量,供电公司需有效地评估客户在用电体验方面的满意度。因此,文章利用客户用电的行为特征,多维度构建供电系统的“客户画像”模型,依托大数据分析理论,构建供电服务情绪指数模型,量化反映客户对供电服务的满意度,预测潜在舆情风险。通过将客户情绪化事件转换为可视化的数据,实现了客户主观的用电满意度可对比、可评估、可预警,最终实现供电企业高质量供电服务,优化营商环境。

基于客户行为分析的客户细分模型

作为移动通信行业的领先者,中国移动能否实现企业盈利最大化依赖于两大市场战略:一是确定客户需要的产品和服务;二是如何把这些产品和服务以最有效的方式传递给客户。要实现两大市场战略,就要通过客户细分来识别和量化销售机会,选取科学精确的细分方法,为设计和生产产品或销售产品找到准确的目标市场。对于中国移动而言,基于客户细分的精细化营销十分重要,尤其是在层出不穷的新业务推广上,能否结合业务特点寻找相应的目标客户,将是新产品能够在最短时间内得到客户认可、实现规模发展的关键。

对技术分析的一点理解(上)

技术分析是我们在证券投资分析当中最为常用的一种分析方法。它是以过去和现在的市场行为作为分析对象,应用数学和逻辑推理的方法,建立一种计算模型和数据图表,逐渐探索出一些典型的变化规律,并据此预测市场未来的变化和趋势走向。由于技术分析具有使用简单、普遍、容易入门的优点。

中国可耗竭资源型企业转移行为的特征和趋势

本文基于企业战略管理和系统工程理论,从2000年-2009年我国境内可耗竭资源型企业转移的112个项目中提炼描述了企业转移的特征行为,分析揭示了可耗竭资源型企业转移行为的驱动因素,研究构建了可耗竭资源型企业转移行为的过程激励模型,同时开展了问卷调查和行为度量,进行了行为四分图及趋势面图分析。研究发现:(1)企业转移行为主要集中于"高成本-高收益转移行为"和"低成本-低收益转移行为";(2)发生频次较高的企业转移行为明显集中在收益较高、成本略高的区域,并且在成本相近的区域行为发生的频次有随收益提高而上升的趋势。

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。

大数据时代金融业的机遇与挑战

一方面,善于高效运用海量数据的金融机构,将会在未来的竞争中脱颖而出,大数据的应用水平也将成为金融企业打造差异化竞争优势的重要支柱;另一方面,挑战与机遇永远并存,金融业在享受大数据带来的技术红利的同时,也面临IT能力建设、思维模式转变等诸多挑战。

国际电信业数据仓库应用状况

数据仓库作为一个为业务的统计分析服务的数据中心,是近年来兴起的一种数据库的应用。目前,国际上多个电信运营商都已将数据仓库应用于发展客户关系管理,降低经营成本,提高客户满意度,增加经营利润等各个方面。本文从数据仓库实现的主要功用出发,以国际上多个具有代表性的电信企业为例,对国际电信业数据仓库的应用情况进行阐述,为国内电信业在数据仓库方面的发展提供前瞻性的视图和参考。

基于Elasticsearch技术的企业客户操作行为研究——以国元证券为例

客户行为数据是证券公司对客户全方位分析的重要组成部分,是实现个性化金融服务的基础,但传统检索方式已经难以满足日益增长的海量客户数据的高性能检索和分析需求。为此,本文提出了一种基于分布式非结构化数据搜索技术Elasticsearch与非结构化文本数据挖掘相结合的架构,即通过对国元证券客户APP操作日志进行检索,将客户点击模块的行为实施TF-IDF词频分析,建立客户行为的LDA主题模型,并且对客户行为进行K-means聚类。

政企客户存量经营之道

政企客户市场是各家运营商争夺的重点,在挖掘政企客户增量市场的同时,应以＂建立基于客户全生命周期的存量经营体系,促进存量维系向存量经营转变＂为目标,持续推动政企维系队伍、维系成本、维系考核、IT支撑等方面建设,保障政企客户量质并重有效益地实现规模发展。同时,通过对政企单位用户历史消费行为分析,结合数据分析模型生成多类营销场景,匹配营销策略,优化营销策略方案,最终达到提升客户忠诚度、释放存量价值的目的。

2014年度中国最佳信息化团队奖

与传统行业的数据治理相比,将数据看作核心资产的阿里巴巴,对数据治理有着更高的要求。2014年,阿里巴巴成立了数据治理团队,由三个部门组成,分别是数据质量、数据安全和数据资产小组。数据治理团队直接向数据委员会负责,数据委员会是阿里巴巴集团数据领域的最高决策组织,由阿里巴巴集团副总裁车品觉负责。