陈春梅[1]2004年在《企业客户价值评价及客户细分研究》文中研究表明随着新经济时代的到来,企业间的竞争在不断地加剧,企业与客户之间的关系也在逐渐加强,客户价值成了企业关注的焦点,并且成为衡量企业综合竞争力的重要因素之一。客户价值包括两个层次的问题,一方面是客户为企业创造的价值;另一方面就是企业对客户的价值。本文主要研究的是客户为企业创造的价值。通过计算客户对企业的价值,对客户进行细分管理和服务,把有限的资源集中到最有价值的客户身上,以便企业获得最大利润。本文主要内容包括以下几个方面:首先,对客户关系管理和客户价值评价作了概括性介绍和分析,通过对当前客户价值研究现状的分析,阐述客户价值评价方法和客户细分模型构建及优化的原因;其次,通过对客户忠诚度的分析,指出客户价值的必要性,并给出客户忠诚度的计算方法;再次,对客户价值理论及现有研究方法作了充分阐述,分析现有研究方法的不足,提出通过客户当前价值和客户潜在价值两个维度来综合评价客户价值,并用客户利润贡献度和客户终身价值分别来计算客户当前和潜在价值;同时,本文也给出了客户利润贡献度和客户终身价值的计算方法及评价模型;然后,综合分析客户细分理论及现有细分方法的不足,构建客户细分模型,对企业客户进行细分,并针对不同的细分客户群,提出相应的营销策略和资源分配方案;在此基础上,构建理论模型,通过比较不同情况下的双方得益,提出企业和客户的双赢策略;最后,通过对某银行用户的实际分析,得出本文所提出的客户价值评价方法和客户细分模型能够对企业客户进行有效地评价和细分,从而帮助企业识别客户,提高企业的获利能力。
王雷[2]2007年在《基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究》文中研究说明客户细分理论产生于第二次世界大战后,经过若干年的发展,客户细分的理论和方法不断完善,而且被广泛地应用于营销实践。其中,客户行为细分因其能够更直接地反映消费者的需求差异,得到了理论和实践研究越来越多的重视,成为市场细分的最佳起点。基于数据挖掘的客户行为细分,以庞大的客户行为数据为基础,通过识别不同客户群体的行为特征,进而达到科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务的要求。与传统的客户行为细分相比,数据挖掘客户细分能够提高客户细分的精确度,并对客户行为进行定量化描述,目前已在银行、电信、零售业等诸多领域得到了广泛应用。本文在深入研究电力行业特征的基础上,将数据挖掘技术引入到电力行业客户细分,并构建了基于数据挖掘的客户行为细分模型。本研究,丰富了客户行为细分理论体系,并为电力行业的客户管理和营销服务工作提供理论依据和实践指导。本文的研究工作主要包括以下四个部分:第一部分为理论研究(第一、第二章)。该部分介绍了本文的研究背景和方法,总结了客户细分理论和数据挖掘理论的主要研究成果,并着重阐述了基于数据挖掘的客户细分的众多优势和战略意义。第二部分为模型建立(第叁、第四章)。该部分分析了电力行业客户行为特征及客户细分现状的基础,构建了基于数据挖掘的客户行为细分模型和客户价值评估体系,从而实现了电力行业客户的精细化细分。第叁部分为实证研究(第五章)。该部分以上海电力大客户作为分析对象,应用电力行业精细化细分模型,实现了上海电力大客户精细化细分工作。第四部分为总结展望(第六章)。该部分对全文的研究工作予以总结,得到五条基本结论,并探讨了进一步研究的方向。本文的主要结论如下:(1)电力行业拥有较为完备的数据库系统,存储了海量的客户数据,满足应用数据挖掘进行客户细分的硬件条件。(2)基于数据挖掘客户行为细分模型有效弥补了电力行业客户行为细分的缺失,为电力行业客户管理和市场营销提供理论基础。(3)基于数据挖掘客户价值评估体系是客户细分体系的重要补充,解决了客户行为细分解释性差的缺点,并揭示了客户的价值特征。(4)客户行为细分体系与客户价值评估体系的联系纽带为共享的变量体系,选择同时满足客户行为细分和价值评估需要的变量是该模型有效实施的关键。(5)上海电力实证研究进一步表明,基于数据挖掘客户细分可以很好的指导营销实践,是数据挖掘在电力行业应用上的重要突破。
何洁桥[3]2014年在《基于多层嵌套细分模型的电信运营商组织客户市场细分研究》文中指出2008年5月24日,国家发改委、工业和信息化部和财政部联合发布了《叁部委关于深化电信体制改革的通告》,该通告对国内电信业原有的六大电信运营商实施了拆分和重组,形成了由“中国电信集团公司”、“中国移动通信集团公司”和“中国联合网络通信集团有限公司”叁大电信运营商组成的市场竞争新格局,叁家电信运营公司正式步入了崭新的全业务运营时代。伴随着逐渐减少的个人客户市场容量和利润率,组织客户无疑成为了各家运营商争夺的焦点。为了提高在组织客户市场的竞争力和提升客户价值,关键策略之一就在于深化组织客户市场细分。基于此,本文的主要研究内容和成果如下：(1)基于组织客户多层嵌套细分模型和组织客户价值理论,构建了一个新的组织客户细分模型框架。本文首先对国内外有关组织客户市场细分以及电信运营商组织客户市场细分的研究文献进行了搜集和整理,确定了以Bonoma和Shapiro于1983年提出的组织客户多层嵌套细分模型作为模型研究基础,结合组织客户的价值评价理论,构建了一个由六个维度组成的新的组织客户市场细分模型框架,包括：组织客户价值细分层、外部特征细分层、生产运作变量细分层、采购行为变量细分层、情境因素变量细分层以及DMU人格特征变量细分层,并对各个细分层次的含义、内容和细分目标进行了解释。(2)基于本文构建的新的组织客户细分模型框架,结合组织客户市场细分研究领域及电信运营商组织客户管理领域的相关研究,筛选出了适用于电信运营商组织客户细分的细分指标。基于本文构建的组织客户市场细分模型框架,结合国内外学者在组织客户市场细分研究领域的研究成果,以及电信运营行业及其组织客户的管理特点,本文对可用于电信运营商组织客户市场细分的细分指标进行了筛选,并通过专家访谈和问卷调研的方法,最终确定了20个可用于电信运营商组织客户市场细分的细分指标,并对各个指标的含义和判定标准进行了详细的阐述。(3)选取实证应用场景,搜集国内某地市运营商的组织客户数据,对上述细分模型和细分指标进行了实证应用研究。选取目前电信运营商较为成熟的集团短彩信业务作为产品研究对象,以客户群体最大的企业组织客户为客户研究对象,以在企业组织客户中推广集团短彩信业务为应用场景,从本文提出的电信运营商组织客户六层嵌套细分模型中筛选出适合的细分指标对样本客户进行客户细分,并通过对从国内某地市运营商提取到的客户数据进行整理和分析,得到了9个具有不同特征的客户群体,并根据各个客户细分群体的特征提出了相应的管理建议。
雷朱宏[4]2006年在《基于客户价值的电信客户细分研究》文中研究表明随着中幽电信业近几年以米的不断变革,中国六大电信运营商之间的竞争越加激烈,对客户的争夺已经成为各个运营商竞争的目标。中国电信作为老牌固网运营商,长期以来只重视客户数量扩张,而轻视客户价值提升,因此造成高价值客户的不断流失和大量低端客户的产生。要解决这些在发展中出现的问题,必须构建一种客观、科学的客户价值评价体系,对客户价值进行评价并进行客户细分,制定客户价值提升的策略,以减少客户流失和提高市场竞争力。然而传统的客户细分是以客广的统计学特征或购买行为特征为依据的,不能够揭示客户内在的价值,无法满足电信企业对客户细分和差异化营销的需求。基于此,本文以从研究电信客户价值入手,构建电信客户价值评价体系和细分方法,从以下几个方面开展研究:1、从客户当前价值和潜在价值两个纬度构建电信客户价值评价体系,讨论并确定当前价值和潜在价值的影响因素。同时确定客户价值的计算方法一加权平均法。2、结合电信生产经营实际,构造客户当前价值和潜在价值的计算方法,构造了电信客户价值评价模型。基于客户当前价值和潜在价值,可以得到客户价值矩阵,并区出高价值客户、潜价值客户、次价值客户、低价值客户四种客户类型。
王瑞萍[5]2006年在《企业型客户的客户价值评价及实证研究》文中研究表明伴随市场竞争的加剧，企业将竞争的焦点由市场份额转向客户份额，客户成为企业发展的关键性战略资源。企业进行差异化客户管理的基础是客户价值分析，只有对客户的价值进行量化评价之后，才能进行有效的管理。但是目前已有的客户价值评价方法多以消费者客户为研究对象展开，并没有专门针对企业型客户的价值评价体系。因此，建立适用于企业型客户的客户价值评价体系对以该类客户为主体的加工制造等行业企业具有重大决策意义。 本论文运用客户关系管理和营销管理的相关理论和方法，在借鉴其他学者研究成果的基础上，分析了企业型客户不同于消费者客户的特点，揭示了客户自身能力和市场环境因素对客户潜在价值的影响，将财务指标和市场环境因素引入客户潜在价值分析，构造了针对企业型客户的价值评价指标体系；在比较各种指标赋权方法的基础上，选用层次分析法和主成分分析法进行客户价值量化评价。在此基础上构建了以当前价值，价值创造能力和市场扩展空间为指标的企业型客户叁维细分模型，对企业客户进行细分并提出了相应的客户管理策略。本论文还对客户价值管理的动态性和管理内容进行了探讨，提出了客户价值动态管理的概念，详细论述了以“价值最大化”为中心的企业管理应当包含的内容。最后，以经纬公司钼丝产品客户为实证研究对象，对客户价值评价指标体系，客户价值量化方法以及客户细分模型进行了实证研究，比较了层次分析法和主成分分析法两种方法在实际应用中的优劣，对实践中二者的结合应用提出了相应的建议，为进一步充实客户价值评价方法提供了实证依据。 本论文结合企业实际，建立了一套有效的企业型客户价值评价体系，对以企业客户为主体的加工制造等行业的企业有效管理客户、增强市场竞争力具有一定的现实指导意义。
邬兵[6]2014年在《SH电信公司基于客户价值评估的客户细分研究》文中研究表明电信公司内部保存着大量的客户信息,如何有效的分析这些数据并通过科学合理的客户细分为不同客户提供差异化的服务,提高客户的忠诚度,减少客户的流失,实现企业综合竞争力的提升是电信公司亟待解决的重要问题。本文采用案例研究的方法,以SH电信公司为研究对象,结合相关理论研究并针对SH电信公司的客户特点,设计更具针对性和可操作性的SH电信公司客户价值评价指标体系,在基于客户价值评估的基础上给出SH电信公司的客户细分方法,最后提出基于客户细分的差异化服务策略,结合SH电信公司的实际情况有针对性地开展客户服务管理工作。本文的研究结果对于SH电信公司的客户关系管理具有较高的参考价值,同时也可为其他类似企业进行客户关系管理提供一定的借鉴。
田晖[7]2008年在《航空公司客户关系管理模式研究》文中进行了进一步梳理航空公司在实施客户关系管理战略的时候,迫切需要重新认识自己的客户,将服务产品有针对性地提供给不同的客户群,以实现客户资产价值最大化。同时,航空公司也需要一套客户关系管理的模式,来指导企业在不同的业务层面贯彻客户关系管理战略,并达到战略管理的目标。本论文首先分析了航空公司客户关系管理的现状和问题,针对这些问题,列举了可能的解决方案,并提出了航空公司客户关系管理的战略实施框架,该框架分为战略目标分析、战略设计和战略实施叁个阶段,涵盖了论文后续章节的内容,并描述了论文各章节之间的关系。其次,本文通过对航空公司客户细分、客户价值评价、客户资产管理等几个方面的深入探讨,运用学术界最新的一些方法和研究成果,结合客户关系管理在航空公司中的实际应用,提出了基于价值的客户细分方法和航空公司客户资源价值评价体系。最后,本文以应用案例分析的形式,介绍了客户关系管理战略对于指导航空公司制定营销战略、组织战略以及技术战略的具体做法,以及客户关系管理战略的实施路线图。
张铁军[8]2013年在《基于顾客选择行为分析的手机套餐优化设计方法》文中研究指明2008年最新一轮电信行业重组之后,中国的电信服务行业形成了中国电信、中国移动和中国联通叁家电信运营商全业务竞争的格局,电信市场竞争日趋激烈,早已成为“买方市场”。面向手机用户提供的移动业务服务是电信行业运营商竞争和关注的焦点,是本文研究的对象。手机套餐作为电信行业运营商移动业务服务(产品)的一种组合销售模式,已经成为运营商市场销售的核心销售产品。手机套餐的设计优化成为电信行业企业市场经营的重要基础工作,其管理呈现复杂性与专业性。手机套餐也经历了由混乱到规范、由面向产品到面向客户、由同质化向差异化的演变过程。虽然电信企业目前均已形成一套相对系统的手机套餐管理体系与设计流程,但是其管理模式还相对粗放。一方面没有形成科学的全生命周期管理体系,造成市场上大量复杂的、过时的、低效率的、甚至自相矛盾的手机套餐存在,推广效率低下,管理成本高昂的局面；另一方面,手机套餐的设计缺乏科学和量化的方法,不能将目标客户群的消费选择行为、消费能力、客户终身价值、市场竞争情况等因素根据历史数据进行综合考虑及科学规划,缺乏有效的套餐评价方法,不能够形成准确的套餐经营决策依据。本文立足了电信企业手机套餐产品的管理与设计优化的核心工作,结合作者在电信公司的工作实际,应用管理科学与工程的理论和方法,研究了手机套餐产品的管理和设计过程,主要成果集中在以下几方面：(1)提出了全生命周期套餐管理的体系架构,分析了套餐设计优化的核心流程、工作内涵及考虑的因素,建立了手机套餐从市场调研、套餐规划、客户分群、套餐设计等环节工作直至套餐优化、套餐退出的全生命周期管理体系,以实现手机套餐的专业化、系统化、流程化管理。(2)针对手机套餐的设计环节,提出一套基于顾客选择行为分析的手机套餐设计框架模型,实现了手机套餐设计从市场调研、目标客户分群、客户选择行为定量分析、基于客户终身价值的套餐效用测算、套餐方案评价到套餐优化方案选择的综合解决方案,从而为电信企业进行套餐设计过程提供方法论的指导。(3)从客户群体消费特征分析入手,提出了电信客户细分的叁维模型,采用了Kohonen聚类方法根据历史数据对客户群体进行聚类分析,实现了对目标客户群按相似消费特征进行聚类分群,有利于电信企业根据不同分群客户的消费特征制定有针对性的套餐或营销服务策略；同时,该方法充分应用和挖掘电信企业大量的用户历史消费数据,能够借助数据挖掘工具与智能算法辅助企业进行客户分群研究、套餐效用评价及最优套餐设计方案决策等工作。(4)提出了基于顾客选择行为分析的手机套餐量化评价方法。该方法可以估算手机套餐各分档的市场占有份额和顾客终身价值,帮助电信企业量化对比不同的套餐方案,并在此基础上进一步进行优化决策。该评估模型中考虑了手机套餐的竞争套餐、公司现有套餐、收入长期性、未来收益和资金折现率等的影响,更加符合电信市场实际情况。(5)分析了均匀属性手机套餐的特点,在基于顾客选择行为分析的手机套餐量化评价方法的基础上,提出了针对均匀属性手机套餐设计优化的数学规划模型,并设计了遗传算法对建立的优化模型进行求解。该方法能够帮助电信企业应用先进的智能优化算法获得比较满意的手机套餐方案,避免手机套餐的设计单纯依赖人工经验和定性分析,实现手机套餐设计的科学化和系统化。(6)考虑了手机套餐设计中分档数量可变的情况,将套餐分档数量作为决策变量,建立了手机套餐设计的优化模型。通过求解该模型,不但可以获得最优手机套餐的分档属性水平值,而且也可以得到最优的分档数量,从而实现帮助电信企业应用量化方法选择分档数量可变情形下的最优手机套餐方案。设计了遗传算法与粒子群算法两种智能优化算法对建立的模型进行求解,并通过实验对两种算法的求解计算效果进行了分析和比较。本研究致力于解决电信企业套餐管理在宏观和微观两个层面的能力提升问题；宏观层面解决电信企业全生命周期套餐管理体系的设计问题,微观层面不仅提出了具体套餐设计的核心框架模型,也解决了套餐设计优化工作中基于客户行为分析及客户终身价值的量化评价与最优方案选择的问题。本研究对于电信企业提升套餐管理水平和实施科学量化的套餐设计和管理工作具有现实指导意义。
钟超[9]2017年在《移动电子商务环境下服装消费者细分研究》文中指出近年移动互联网快速发展,随着智能手机、平板电脑等移动设备的日益普及,服装企业为了抓住消费者,抢占电子商务的市场份额,逐渐重视移动电子商务的发展。移动电子商务带来了和消费者亲密接触前所未有机遇,如何对消费者进行分类从而方便服装企业有效地对消费者进行分类管理是新时代背景下孕育而生的研究课题。本文在对案例品牌电商发展现状调查结合专家访谈和SWOT分析的基础上,针对消费者客户价值的差异建立了一个移动电子商务环境下的服装消费者细分模型,并结合数据挖掘技术和工具将其应用在案例企业上,总结每一类消费者的特征并给出了相应的客户管理策略。同时,通过问卷调查了解企业电商消费者的网络购物行为差异,将企业消费者进行分类。主要研究内容:(1)案例企业电商发展现状分析在初步了解企业电商发展现状的基础上,对企业的电商部门管理者进行深度访谈,得出企业发展电商所面临的困难和所具有的优势,并在此基础上给出分析。(2)移动电子商务环境下服装消费者细分模型的建立①结合经典用户价值评价RFM(Recency,近度;Frequency,频度;Monetary,价值度)模型从用户消费金额,企业获得利润,用户消费行为叁个维度来建立移动环境下的服装消费者细分评价指标体系。②对相关领域专家进行AHP(层次分析法)指标权重问卷调查,建立一个带权重的移动电子商务环境下服装消费者SPC(S,消费指标;P,利润指标;C,用户指标)细分模型。③针对消费者在细分模型中每个指标的取值不同可以将消费者分为8类,总结每类消费者的特征,并进行命名。(2)服装消费者细分模型在J品牌电商消费者的应用实证研究①对J品牌的电商消费数据进行初步分析得出消费金额,消费行为,消费来源的初步关系。②对原始消费数据进行数据预处理工作(数据抽取,数据清洗,数据转换),转换成可以进行数据挖掘的标准数据格式。③采用K-means聚类算法结合IBM SPSS Modeler数据挖掘工具对预处理完成后的消费数据进行数据挖掘工作,可以有效地将J品牌的电商消费者分为5类。④针对这5类消费者在SPC模型指标上的取值不同得出每类消费者特征,同时给出案例企业的客户管理策略。(3)案例企业消费者网络购物行为分类通过文献研究和企业实际现状设计消费者网络购物行为调研问卷针对案例企业消费者进行调研,运用因子分析通过网络消费行为的差异对案例企业消费者进行分类,并给出客户管理建议。本文分别通过客户价值角度和消费者网络购物行为角度,运用数据挖掘和问卷分析的方法为移动环境下服装企业客户管理的实践提供了有效的思路和方法支持。
王丽菊[10]2018年在《基于客户价值的航空旅客细分研究》文中研究指明伴随着航空技术的迅猛发展以及居民生活水平的不断提高,航空运输的客流量越来越大,但与此同时来自行业内外的市场竞争也日趋激烈。如今互联网和信息技术飞速发展的大数据时代,为航空公司实现“以客户为中心”的精准营销提供了可能。利用海量的客户数据有效识别客户价值,对不同的旅客群体制定个性化的营销策略,成为各大航空公司未来的营销战略方向。然而当前的航空领域中,大数据在客户关系管理的应用尚处于起步阶段,各大航空公司仍然延续传统的常旅客计划,且长期以来对旅客实施无差别的服务策略。为此,本文结合航空行业特点,建立航空旅客的客户价值评估体系及细分模型,并利用客户数据构建客户画像分析不同旅客的特征及偏好。本文首先对国内外关于客户价值及客户细分的相关理论进行了分析研究,并对航空领域的客户价值研究现状进行了阐述和总结。其次从客户当前价值、潜在价值和客户忠诚度叁个维度构建了航空旅客的客户价值评估体系,建立基于客户价值的旅客细分模型,并详细阐述了客户分类的流程和方法。最后,以M航旅客为研究对象对基于客户价值的航空旅客细分模型进行了实证研究,将旅客划分为高价值旅客、成长型旅客、潜力型旅客和一般价值旅客四类,针对分类结果进一步构建旅客的客户画像,根据特征划分为价格敏感女士、假日出行人士、高端商务男士及座位偏好人士四类人群,基于不同旅客的特征及需求制定相应的营销策略,为航空提供很好的战略建议。
参考文献：
[1]. 企业客户价值评价及客户细分研究[D]. 陈春梅. 天津大学. 2004
[2]. 基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究[D]. 王雷. 上海交通大学. 2007
[3]. 基于多层嵌套细分模型的电信运营商组织客户市场细分研究[D]. 何洁桥. 北京邮电大学. 2014
[4]. 基于客户价值的电信客户细分研究[D]. 雷朱宏. 南京工业大学. 2006
[5]. 企业型客户的客户价值评价及实证研究[D]. 王瑞萍. 西安理工大学. 2006
[6]. SH电信公司基于客户价值评估的客户细分研究[D]. 邬兵. 华东理工大学. 2014
[7]. 航空公司客户关系管理模式研究[D]. 田晖. 上海交通大学. 2008
[8]. 基于顾客选择行为分析的手机套餐优化设计方法[D]. 张铁军. 东北大学. 2013
[9]. 移动电子商务环境下服装消费者细分研究[D]. 钟超. 东华大学. 2017
[10]. 基于客户价值的航空旅客细分研究[D]. 王丽菊. 北京邮电大学. 2018
标签：企业经济论文; 客户细分论文; 客户价值论文; 市场营销论文; 数据挖掘技术论文; 客户管理论文; 客户分析论文; 顾客细分论文; 企业特征论文; 特征选择论文; 工作管理论文; 工作选择论文; 运营商论文;