基于企业利润最大化的携程酒店客户挽留策略研究

面对竞争激烈的网上旅游服务平台,携程网客户流失问题越来越严重,为了提供高效的客户挽留策略,本文以携程网酒店客户为例,结合客户特点,在分析客户流失的基础上,基于企业利润最大化构建携程酒店客户挽留模型,对流失概率大于等于50%的携程酒店客户进行挽留研究。结果显示:通过对挽留模型计算,可以确定携程网酒店客户挽留次序为:I类客户>II类客户>V类客户>III类客户>VI类客户>IV类客户;而且不同客户的最优挽留成本是不同的。这有助于企业针对不同类型的客户制定不同的策略,能够为企业合理分配挽留资源作参考,减少资源浪费。

铁路货运流失客户挽留价值研究

面对日趋激烈的货运市场竞争,为了更好地提供铁路货运客户流失管理,从而为铁路货运部门提供精准高效的货运流失客户挽留策略,结合铁路货运行业特征,在货运客户细分和货运客户流失预测的基础上,提出货运流失客户挽留价值的研究方法,从而为货运流失客户挽留策略的制定提供支撑。结合铁路货运特征,提出货运客户的可期货运价值;其次对铁路货运流失客户挽留策略的执行效果进行研究,提出货运流失客户挽留效果模型;之后提出货运流失客户挽留成本的计算方法;最后提出流失客户挽留价值模型。仿真实验结果表明:通过对挽留价值进行计算,可以校验挽留策略的执行效率;并且为货运流失客户挽留优先级的确定提供依据;针对具体细分类别的货运流失客户制定挽留策略具有更好的挽留效果和高成功率。

基于Logistic回归的通信业客户流失预测与挽留研究

国内移动通信市场不断发展,高新增客户率已经成为过去,三大运营商越来越重视存量经营。如何准确的从大量的数据中发现客户行为,预测潜在流失客户,根据客户流失行为特征推荐合适的挽留策略,越来越受到关注。文中以某移动通信企业客户数据为研究样本,通过数值处理以及筛选预测指标,使用logistic回归方法构建客户流失预警模型,预测出潜在的流失客户,并且通过案例库为潜在流失客户推荐挽留策略。

基于数据挖掘技术的通信业客户挽留系统研究

基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。首先运用数据挖掘的C5.0分类技术建立了客户流失预测模型,接着运用K-means聚类技术分析离网客户的离网特征,聚类产生了4个离网客户群,分别分析每个客户群离网的主要原因,然后参照无线通信行业客户分割矩阵分别为每个聚类制定了客户挽留建议。

关于中国电信股份有限公司汕头潮南区分公司客户保留策略的研究

本文基于潮南电信所处的通信市场经营环境和竞争格局,以事实、数据为基础,就中国电信股份有限公司汕头潮南区分公司用户离网的现状、原因进行了分析。同时,面对企业日趋严峻的用户离网形势,结合SWOT分析、4P理论等方法,就潮南电信离网问题对策进行了理论分析,提出了潮南电信用户离网问题对策研究的总体思路,初步建立起一个用户挽留机制。通过本文的分析和研究,希望能够解决潮南电信目前用户离网率居高不下的问题,提升客户关系管理能力。

基于数据挖掘的通信业客户挽留系统研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。到目前为止,通信行业对客户流失预警的研究大多集中在提高客户流失预测的准确率上;而对如何针对不同离网用户制定合适的挽留策略这方面的研究还是比较的少。基于数据挖掘技术,建立了一个针对通信行业的客户挽留系统。该挽留系统由两个模型组成:客户流失预测模型和挽留策略制定模型。文章着重分析了离网客户的离网特征和离网原因,并依据客户离网率和客户价值,将离网客户分为4类,并参考客户分割矩阵,提出离网客户挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。

面向广电大数据的用户预测应用系统方案浅析

面向广电大数据的用户预测应用系统实现了广电在三网融合时期对终端用户行为可感知的需求,可进一步加强用户关系管理。该系统可帮助业务人员发现用户所关注的信息点,协助业务质量评定,提炼制定客户投诉对策,针对故障及时出台应急解决方案等业务决策,预测在网用户的离网概率并根据挽留策略对其进行挽留。用户应用预测系统方案主要围绕数据汇聚、数据分析和挽留策略3部分展开。

基于数据挖掘关于通信行业客户的研究

简单的客户流失预测并不能减少客户的流失,要降低客户流失率,关键在于对流失客户的挽留。本文基于数据挖掘技术,建立了客户流失预测模型和挽留策略制定模型,针对不同流失客户提出相对应的挽留建议。期望对通信行业的客户挽留问题有实用价值。