CRM中客户识别的多维框架

本文提出了客户识别这一新的概念,并阐释了它的内涵,分析了客户识别对客户关系管理(CRM)中客户保持和客户获取的意义;然后提出了CRM中客户识别的3个维度以及整体的客户识别框架模型,并以此为基础分析了对识别框架中不同客户应采取的不同策略。

支持客户识别与维系的销售漏斗模型研究

本文分析了企业客户识别和维系研究中存在的问题,提出了一种能充分考虑企业动态变化环境和功能整合的模型———销售漏斗模型,给出了该模型的描述和支持系统架构,最后给出了销售漏斗的运用实例和讨论。

基于客户识别的客户保持决策模型与定价策略

建立了以客户识别为基础进行客户保持决策的理论框架和决策模型,提出了客户识别的三维框架模型,认为客户识别需要在包含客户生命周期价值、客户感知价值和竞争可得性3个维度的框架下进行;随后通过建立客户识别模型,定量分析了客户识别对于客户保持的重要意义;接着阐述了以客户识别为基础进行客户保持决策的过程和方法,并综合考虑客户忠诚度因素,通过建立客户保持的决策模型,分析了统一定价和差别定价2种模式下客户保持的企业产品定价策略。

基于NP算法的CRM中客户识别特征的选择

客户识别对于CRM的实施具有重要意义,客户特征选择是客户识别中的重要问题.嵌套分割算法(NP算法)是一种新型的系统优化方法,通过对其四个算子进行确定,将其应用于具有组合优化特征的CRM中客户识别中的客户特征选择问题.并通过将NP算法应用于某人寿保险公司的客户特征选择问题,说明了该方法的有效性.该方法不但能够保证以概率1收敛于最优解,而且能够提高客户特征选择的效率.

农村金融机构贷款客户识别及选择影响因素的Logit模型分析——基于湖南祁阳县的农户调查

通过对湖南省祁阳县农户进行问卷调查,建立Logit模型对农村金融机构识别和选择贷款客户所考虑的主要因素进行分析。结果表明,现实中农户户主年龄、农户类型、家庭年收入、存款余额占收入比例、离最近的农村金融机构的距离、有无贷款记录等因素对农村金融机构贷款客户的识别及选择有不同程度的影响。旨在方便农户融资的同时,为农村金融机构选择风险程度低的优质贷款客户提供决策依据。

客户识别方法研究综述

文章系统梳理了国内外学者对客户识别方法的理论研究成果。国外客户识别方法的研究主要可归结为基于客户统计学特征的客户识别、基于客户交易行为的客户识别、基于客户生命周期的客户识别等三类;国内学者胡少东、邬金涛、陈明亮、蔡淑琴等在对国外学者理论研究的基础上,结合我国的实际情况,提出了一些可操作性的客户识别方法。通过梳理分析,对国内外的客户识别方法有了系统的认识,便于企业在客户识别、维护和开发中加以运用,以提高企业管理客户的能力和水平,从而提高企业的经济效益。

基于客户——企业视角的客户识别与保留

过去的研究,大多把客户价值作为客户识别的单一标准,而较少关注企业为客户创造的价值。为更有效地识别出值得保留的客户,文章从客户———企业的视角建立了一个双维度客户识别框架模型。保留客户必须了解客户对价值定义,并以最重要的价值维度为中心设计保留项目,从而与客户建立起长期、真正的关系。

基于舞弊导向的高风险客户识别及审计策略

注册会计师是一个高风险的职业,高风险客户不仅会给注册会计师带来更高的审计风险,甚至导致审计失败并卷入法律诉讼。现代审计从某种意义上说已经成为舞弊审计,敏锐识别高风险客户并制定科学有效的审计策略是注册会计师有效控制审计风险,防范审计失败,切实履行"经济警察"职业责任的重要途径。

商业银行基于客户价值的客户识别模型研究

现代商业银行已经认识到客户是企业的重要资源,成功地获得有价值的新客户和维系高价值客户是至关重要的。但目前,空前巨大的客户数据量使得准确识别有价值的个体客户变得复杂和难以有效实施。文中利用数据挖掘技术,抽取建立商业银行基于客户价值的客户识别模型所需要的知识,建立了一个考察客户目前价值、潜在价值和忠诚度的客户价值模型;并以此模型为基础进行客户识别与分割。此外,根据某商业银行的客户样本进行实例研究,划分出8个客户细分市场,根据每一细分市场的特点设计了简单的营销策略。

3G产品营销策略分析 基于早期潜在客户识别的我国3G营销策略

“3G”（3rd Generation），即第三代移动通信系统的简称。相对于2G和2．5G而言，3G将在数据传输速率方面拥有极大的优势，因此对于电信运营商而言，3G时代数据业务将逐步取代语音业务成为其主要收入来源，而整个移动通信市场格局也将从“语音时代”转向“信息多媒体时代”。

基于早期潜在客户识别的我国3G 营销策略

3G时代即将到来，我国移动通信行业将面临巨大的变革。移动运营商要把握未来的客户市场，必须通过与客户的互动进一步识别客户属性、购买动机和需求，进行产品和服务的个性化定制。本文由罗杰斯的创新扩散理论初探了如何识别我国3G潜在早期采用者，包括背景特征、购买因素以及早期潜在客户的意见领袖作用等。3G的早期市场研究应从潜在采用者的识别入手，判断他们的需求，才能提供满足其需求的产品和服务。

关于CRM新型理论框架下客户识别系统的研究

客户识别是CRM实施中的一个重要概念,为指导CRM中客户识别的实施,基于对整个市场竞争下的3个角色的思考,提出了多维的客户识别理论框架。

我国会计师事务所关键客户识别与管理方式的调查研究

通过对中国境内48家会计师事务所进行问卷调查,从组织管理的角度探讨了会计师事务所关键客户识别和管理方式实施的效果。结果表明,在识别关键客户时,低风险和高收益不可兼得,而客户的品牌价值能平衡两者并显著提高事务所的绩效;在实施关键客户管理时,实施高级关键客户管理的事务所的市场总体表现要优于实施初级关键客户管理的事务所,实施效果主要受活动的主动性和方法的正式性影响。

浅谈客户关系管理中的客户识别

提出了客户识别这一新的概念,并阐释了它的内涵,分析了客户识别对客户关系管理中客户保持和客户获取的意义,提出了客户关系管理中客户识别的步骤与方法。

完善我国证券业反洗钱客户识别制度的思考

本文就我国证券业客户识别制度执行的现状和客户识别制度实施的难点,提出了完善客户识别制度的几点建议。

基于社交网络分析的高影响力客户识别模型算法

基于通信运营商社交网络数据量巨大、产生速度快、交互速度快、数据结构多样和分析复杂的特点,结合传统结构化数据的分析,提出了一种高影响力客户识别的模型,并应用于客户套餐购买过程中,得出了6个月内高影响力客户比随机客户推荐成功率平均提升4.8%、绝对量提升29倍的效果。

面部分层过滤的银行客户识别系统

银行客户识别具有深远的意义,在不同的应用场景下可以采用人脸识别算法识别出银行的重要客户.当人脸的特征部位信息发生变化或被掩盖时,人脸识别的精确度会大大降低.本文通过引进面部分层过滤算法,在进行人脸识别之前去除脸部的非特征信息(例如胡子,眼镜,疤等),从而使得人脸识别的处理对象具有更高的统一性.通过MUCI数据集验证了面部分层过滤的可行性,并通过在统一识别模块中加入面部分层过滤算法,提高了识别率,验证了该算法的可行性.

基于客户识别的个性化促销方法和策略研究

本文通过客户识别和个性化促销的研究和分析,利用支持向量机、客户生命周期价值维度、客户感知价值维度和竞争可得性维度等方法,对企业的网络客户进行识别并进行实证分析,从而识别出企业有价值的客户,并开展有针对性的个性化网络促销。进而大大提高企业网络客户识别的准确性和个性化网络促销的针对性。

基于数据挖掘的4G客户识别系统模型研究

随着电信企业的重组和4G牌照的发放,中国电信市场进入更加激烈的全业务竞争时代,适应日趋激烈的市场竞争环境,成为电信企业的重要问题。如果还是通过一些传统的、简单的数据统计,对于数据的利用仅限于数据的表层信息,而没有去挖掘数据之间更加深层次的信息,是不可能从如此海量的数据和信息中找到解决复杂问题的规律的。数据挖掘技术是一种功能强大的新技术,它能帮助企业在构建数据仓库中找到最重要的信息。

基于并行化K-means的综合能源服务客户识别

随着电力体制改革的不断深入以及大数据技术的发展,传统的供电公司和综合能源服务企业急需改善现有的粗放型营销模式,实现不同用户需求的快速响应。针对综合能源服务潜在客户的精准识别问题,文中通过对综合能源服务潜在客户的标签进行分析,基于Spark内存计算平台提出了一种改进的并行化K-means聚类算法。首先,对聚类过程中初始聚类中心的选取和样本影响因素的权值进行改进;其次,基于优化后的权值对客户数据集进行聚类分析,对综合能源服务潜在客户进行识别;最后,采集综合能源服务企业的近期交易数据,在多节点的物理机上进行实验与分析。结果表明改进后的聚类算法更准确。在执行效率上,并发度高的算法执行效率优于单线程的算法具有较好的并行能力。