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交通企业管理 2007年第5期22卷 53-54页

作者：刘旭刘勇山东外贸职业学院浙江大学管理学院

随着第三方物流企业的增多，市场竞争越来越激烈，物流企业要想在激烈的竞争中处于优势地位，最重要的就是关注客户的需要，提高客户的满意度和忠诚度。所以，很多物流企业开始关注客户关系管理，将客户关系管理的理论应用到物流行业中。

关键词：第三方物流企业客户价值分析客户关系管理市场竞争物流行业忠诚度满意度

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基于分析模式和数据仓库的客户价值分析模式

中国信息导报 2004年第5期 55-58页

作者：王志翔杨丽萍上海海运学院信息工程学院上海200135

本文以客户关系管理系统中客户价值的分析模型为例,提出一种基于组件的分析模型与数据仓库灵活结合的分析模式,并进一步分析了这种分析模式的优点.

关键词：企业管理客户关系管理客户价值分析数据仓库组件技术

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山西省农信社客户价值分析系统的设计与实现

山西省农信社客户价值分析系统的设计与实现

作者：茹麟淇山西大学

学位级别：硕士

近年来大数据技术和数据挖掘技术给银行业带来了提升客户价值的新手段,它能在大量客户中寻找具有潜在提升价值的客户并提供个性化金融服务。国内大型商业银行已经建立客户价值分析系统,但由于山西省农信社是多级法人机制,各法人机构存... 详细信息

近年来大数据技术和数据挖掘技术给银行业带来了提升客户价值的新手段,它能在大量客户中寻找具有潜在提升价值的客户并提供个性化金融服务。国内大型商业银行已经建立客户价值分析系统,但由于山西省农信社是多级法人机制,各法人机构存在地域、业务侧重和风险防控要求的不同,传统的客户价值分析系统建立一个统一的模型并不能满足各法人机构差异化的需求,因此我们根据银监会对各法人机构监管评级设立不同的模型,并对各个模型进行数据分析,研究多级法人机制下的客户细分和客户提升预测。本系统对山西农信客户价值进行了分析,从客户细分和客户价值提升预测两个方面进行说明。本论文完成工作如下:(1)调查研究了山西农信相关客户价值分析的数据情况和业务问题,了解它独特的多法人机制。查阅资料,了解国内外客户价值分析系统的研究建设情况。最后在此调研基础上完成了系统的需求分析。(2)在需求分析的基础上,进行了系统设计。并为客户细分和客户价值提升预测两部分的数据挖掘确定了数据指标和基本流程,然后设计了数据库物理结构,最后使用python框架搭建了客户价值分析系统,实现了数据分析和展示工作。(3)客户价值分析系统将聚类算法应用于客户细分模型,从活跃度、贡献度、渠道偏好三个方面分析了各基层法人机构的客户群体,为各法人机构制定相应客户政策提供依据;将分类算法应用于客户提升模型,并对分类结果进行比较评价,识别出各法人机构未来营销的重点客户名单,提高了营销效率。同时系统提供了良好的数据可视化界面,使业务人员能更快捷更准确的理解数据分析结果。本系统能够满足山西农信在多级法人机制下进行客户价值分析的需求,完成客户细分和客户价值提升预测的工作,并使银行能有针对性的提供营销服务,提高了服务质量和效率。

关键词：数据挖掘客户细分客户价值提升预测客户价值分析 R语言 python语言

基于K-means聚类的企业客户价值分析研究

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基于K-means聚类的企业客户价值分析研究

作者：宋丽江西理工大学

学位级别：硕士

随着信息时代和经济全球化的到来,信息量如日剧增,企业之间的竞争也越来越激烈。企业如何在如此激烈的市场竞争中占有一席之地,如何有效地保留客户、减少客户的流失呢?这些都是众多企业最关心的问题。企业与企业之间的竞争已经逐渐演变... 详细信息

随着信息时代和经济全球化的到来,信息量如日剧增,企业之间的竞争也越来越激烈。企业如何在如此激烈的市场竞争中占有一席之地,如何有效地保留客户、减少客户的流失呢?这些都是众多企业最关心的问题。企业与企业之间的竞争已经逐渐演变成为争夺客户的竞争。如今,客户是上帝的口号随处可见。如何争取到更多忠诚的客户成为企业梦寐以求的目标。在此背景下,研究和探讨“基于K-means聚类的企业客户价值分析”将有着深刻的现实意义。本论文深入地研究分析了客户价值理论以及前人对客户价值评价、分类模型的论述,通过比对优劣,指出了其中不足。在深入剖析目前客户价值分类方法的基础上,通过引进数据挖掘技术,提出了基于K-means聚类分析的客户价值模式,并以“层次分析法”作为体系指标权重的分析方法,为企业识别价值客户,以个性化营销吸引客户提供保障。最后,提出了如何在企业中以此客户价值模式作指导,更好地实施CRM,以协助企业提高整体企业竞争力。本论文主要从以下几个方面展开研究和探讨:(1)对客户价值的相关理论概念进行了综述。分别对CRM、数据挖掘、客户价值分析理论做了详细的阐述。(2)指出了客户价值分析的必要性,重点论述了客户价值传统分类方法,并指出其不足,之后引入数据挖掘聚类技术,建立基于K-means聚类的客户价值分类模型。(3)建立客户价值评价体系,运用层次分析法分析各指标权重,之后运用K-means聚类对客户价值进行差异化分析,对客户进行分类。并分别对各类客户的营销策略加以说明。(4)详述了此价值模式在企业中的指导意义。阐述了客户价值对企业的重要性,主要涉及企业的CRM实施和企业竞争力的提升。并对客户价值提升策略给予重点阐述。

关键词：客户价值分析数据挖掘 K-means聚类层次分析法评价 CRM实施

数据挖掘技术在卡车制造商的客户价值分析应用研究

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数据挖掘技术在卡车制造商的客户价值分析应用研究

作者：李烨广西科技大学

学位级别：硕士

卡车制造行业是我国经济发展的重要支柱之一，其中卡车制造业的发展不仅可以带动卡车产业的发展而且还可以为我国的其他产业带来飞速的发展。而在当今市场激烈的竞争之下，销售趋势早已经从“以产品为中心”转变为“以客户为中心”，卡... 详细信息

卡车制造行业是我国经济发展的重要支柱之一，其中卡车制造业的发展不仅可以带动卡车产业的发展而且还可以为我国的其他产业带来飞速的发展。而在当今市场激烈的竞争之下，销售趋势早已经从“以产品为中心”转变为“以客户为中心”，卡车制造商与经销商的关系也是这样，如何进行经销商管理是卡车制造商尤为关心的问题。本论文利用数据挖掘技术（DM），根据客户价值分析理论，就卡车制造商如何利用DM提升经销商价值进行研究。本论文的主要内容如下：（一）研究了客户价值分析的相关理论知识，对国内外该理论的研究进行总结与现状分析;分析研究数据挖掘的理论知识及其技术，并对国内外研究进行总结与现状分析。（二）研究了客户价值分析与数据挖掘理论之间的关系，利用数据挖掘技术解决经销商客户价值中存在的相关问题并最终达到提高经销商价值的目的。（三）研究了我国卡车行业的现状，分析卡车制造业与经销商之间的关系，提出了卡车制造商与经销商关系存在的问题。（四）建立经销商价值提升模型，利用数据挖掘中的相应技术解决经销商关系中存在的问题，最终达到经销商价值提升。如利用聚类分析进行经销商分类;利用决策树分析高价值经销商;利用异常检测技术防止和分析经销商流失;利用关联规则对卡车车型的市场推广;利用神经网络技术综合分析经销商价值，并最终提升经销商价值。（五）对其中经销商细分模型进行算例分析，并得出分析结果。（六）提出卡车经销商价值的提升策略，从而提升卡车经销商价值。本论文利用数据挖掘理论与客户价值分析理论，建立经销商价值提升模型，利用数据挖掘技术中的聚类分析、决策树、异常检测、关联规则以及网络神经的方法对卡车经销商数据进行分析处理，从而提升卡车经销商价值，这对今后数据挖掘技术以及客户价值分析的研究也有一定的借鉴作用。

关键词：客户价值分析数据挖掘聚类分析决策树

基于聚类分析的A公司客户价值分析模型构建和应用研究

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基于聚类分析的A公司客户价值分析模型构建和应用研究

作者：刘海中国财政科学研究院

学位级别：硕士

管理会计的理念提出许久,在许多企业却未得到良好应用,将数字化转型与管理会计相结合,实现管理会计的数字化转型,对管理会计的应用或许能起到积极的作用。在当前国内的市场环境,有不少企业已经到了数字化转型的阶段,正在试图寻找数字化... 详细信息

管理会计的理念提出许久,在许多企业却未得到良好应用,将数字化转型与管理会计相结合,实现管理会计的数字化转型,对管理会计的应用或许能起到积极的作用。在当前国内的市场环境,有不少企业已经到了数字化转型的阶段,正在试图寻找数字化转型的途径,目前主流的诸如财务机器人等方法的成本过高,操作复杂,主要服务于大型企业,不适合中小企业的应用。因此对于中小企业而言,如何实现数字化转型,是当前需要探究的一大问题。本文通过建立服装企业的客户价值分析模型,帮助公司提高客户管理水平,探究中小企业数字化转型的途径,进而落实企业管理会计的应用。本文主要采用了文献研究法和案例分析法,为公司建立了客户价值分析模型。首先查阅并整理了国内外有关客户价值分析相关的研究成果,随后了解了A公司客户管理的现状,深入分析其在管理过程中存在的问题及其原因,提出A公司的问题可以通过建立客户价值分析模型解决,阐明在A公司中建立客户价值分析体系的必要性。接下来,本文参考了当前学术界广泛认可的现有价值和潜在价值建立指标分析体系,结合公司现状,选取多个评估指标,通过层次分析法,计算各个指标所占权重,结合A公司的客户情况,建立模型。随后从A公司选取100个具有代表性的客户作为样本数据,计算他们的客户价值,再通过聚类分析将客户分类,得到分析结果。根据分析结果以及划分的客户群体的特征,为他们制定专门的营销措施。A公司在应用了该模型之后,效果明显,公司与客户管理有关的问题得以解决,与客户的关系得到明显改善,公司利润有了明显提高。通过上述研究,本文得出了A公司的客户价值分析模型,成功地解决了A公司在客户管理方面存在的问题。同时,该模型的成功建立并应用,证明了通过建立客户价值分析模型帮助A公司数字化转型的可行性,为更多类似A公司的中小型企业的数字化转型提供了借鉴,也为解决管理会计的工作难题给出了措施。

关键词：客户关系管理客户价值分析数字化转型聚类分析

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客户价值分析的思想及其运作

新金融 2003年第1期 22-23页

作者：高玉忠交通银行大连分行

客户价值分析是指银行针对特定客户,在全面分析与其业务往来基础上,核算出该客户给银行带来的损益,进而依据一定标准评价该客户对银行价值的种定量分析技术.在客户需求多元化和高标准趋势不断增强、银行对客户和人才竞争日趋激烈大背景... 详细信息

客户价值分析是指银行针对特定客户,在全面分析与其业务往来基础上,核算出该客户给银行带来的损益,进而依据一定标准评价该客户对银行价值的种定量分析技术.在客户需求多元化和高标准趋势不断增强、银行对客户和人才竞争日趋激烈大背景下,客户价值分析无疑是中资银行学习运用先进的管理手段,不断改进和提高管理水平的重要内容.

关键词：客户价值分析银行管理激励机制商业银行授信管理

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基于聚类算法的实时零售客户价值分析研究

基于聚类算法的实时零售客户价值分析研究

作者：禤伟锋北京交通大学

学位级别：硕士

随着经济发展和科学技术的进步,零售行业也迎来了前所未有的变革和挑战。零售企业对于客户价值的研究一直都是一个热门的话题,由于零售商品的特点,对于零售客户的消费习惯、消费行为等研究能帮助零售企业掌握零售客户的重要信息,这些消... 详细信息

随着经济发展和科学技术的进步,零售行业也迎来了前所未有的变革和挑战。零售企业对于客户价值的研究一直都是一个热门的话题,由于零售商品的特点,对于零售客户的消费习惯、消费行为等研究能帮助零售企业掌握零售客户的重要信息,这些消费相关的信息能有效地辅助零售企业进行商业决策,制定相关的企业战略。随着企业信息化的日益普及,众多零售企业完成数字化转型之后,如何利用信息技术提供的先进工具赋能企业,指导零售企业日常运营,对许多企业来说,是十分重大的挑战。本文的研究工作如下:第一个工作是对现阶段客户价值分析模型的研究。针对现阶段客户价值分析模型不足以对客户的消费行为和特点进行表征,以及现阶段RFM模型(Recency Frequency Monetary Model)对客户分类方法存在的问题和局限性,提出一种基于聚类算法的客户价值分析模型。本工作的主要创新点包括:第一,通过考察现阶段企业系统的三层架构模型,提出了扁平架构的聚类方法,这一方法通过简化分析过程中数据在应用服务器中的传输步骤,简化了现有的分析流程;第二,提出了改进之后的客户价值分析模型:C-RFM模型(Clustering-Based Recency Frequency Monetary Model),这一模型改进了RFM模型在客户分类方式过程中对客户数据进行离散处理导致数据信息损失问题;第三,引入聚类算法的两个数量指标,改进了RFM模型缺乏客观评价指标的局限。实验结果表明:引入了数量指标之后,C-RFM模型在确定聚类重要参数以及聚类算法选型上面具有指导作用。第二个工作是基于本文提出的C-RFM模型,并结合列式存储技术,实现了基于内存计算的分析系统。本工作的主要创新点包括:第一,实现了前文提出的面向扁平架构的聚类方法;第二,对扁平架构的分析流程中,涉及的客户端与数据库服务器端的参数操作进行优化,进一步改良分析流程;第三,采用基于列式存储的内存计算数据库HANA作为实现原型系统的平台,实现实时分析。结合实验结果,采用HANA平台的内存计算系统经过改良之后与主流的数据分析引擎进行对比,在处理聚类任务上表现更佳,运行时间更短。

关键词：客户价值分析内存计算聚类 RFM模型

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基于改进RFM模型的百度外卖客户价值分析

西安邮电大学学报 2019年第1期24卷 105-110页

作者：包志强赵媛媛赵研胡啸天黄琼丹西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121

为了核算百度外卖客户给企业带来的价值,对百度外卖客户进行价值分析,提出一种改进的最近消费时间、消费频率、消费金额(recency frequency monetary,RFM)模型。该模型由平均订单交易时间间隔、客户一定时期内的交易次数、平均单次订单... 详细信息

为了核算百度外卖客户给企业带来的价值,对百度外卖客户进行价值分析,提出一种改进的最近消费时间、消费频率、消费金额(recency frequency monetary,RFM)模型。该模型由平均订单交易时间间隔、客户一定时期内的交易次数、平均单次订单交易金额、客户贡献时间4个指标构成,运用离差标准化方法对4个指标进行规范化处理,采用主成分分析法计算4个指标的权重,4个指标与指标对应权重的乘积之和为客户的价值,采用K-Means聚类算法将客户分为价值由高到低的客户群。对2017年百度外卖企业某商家为期3个月的4 815名客户的订单交易数据进行聚类,结果表明,4 815名客户可以分为重要保持型客户、忠诚型客户、发展型客户、一般客户、低价值客户5类客户群体。改进后RFM模型可用于百度外卖客户价值分析。

关键词：改进RFM模型百度外卖客户价值分析主成分分析法 K-Means聚类

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基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

山东工业技术 2017年第4期 287-288页

作者：刘婷婷王小丽葛明涛郑州大学西亚斯国际学院河南新郑451150

伴随着航空公司的竞争日益剧烈,怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据,传统的统计办法弊病浮现,笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴,可以... 详细信息

伴随着航空公司的竞争日益剧烈,怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据,传统的统计办法弊病浮现,笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。数据挖掘技术应用到航空范畴,可以实现对航空公司现有数据资源深度挖掘,为航空公司针对不同的客户群采取个性化的营销方案提供科学依据。本文的创新之处在于将数据挖掘技术应用于解决航空公司具体问题之中,目的在于提高客户价值分析的准确性和高效性,提高信息化应用水平。

关键词：数据挖掘客户价值分析 K-Means聚类分析