导读:本文包含了客户价值识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:客户价值,主成分分析,K-means聚类,机器学习
客户价值识别论文文献综述
覃玉冰[1]（2019）在《基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究》一文中研究指出信息时代的来临使得航空公司营销焦点从产品中心转变为客户中心,客户关系的管理和维护成为航空公司的核心问题。本文建立的客户价值类型自动识别模型,能够帮助航空公司快速识别出客户的价值类型,然后针对不同价值类型的客户制定个性化的服务方案以及相应的营销策略,实现航空公司利润最大化目标。首先本文从航空公司的70866条会员客户的详细资料数据的40个特征指标中选取了14个典型特征指标来衡量航空公司的客户价值,以两年时间作为观测窗口的宽度得到了样本数据集,并对数据集进行数据的预处理,构造出了研究所需的属性变量指标,对异常值和缺失值进行了删除,将数据进行了标准化处理;然后本文运用主成分分析把众多指标转化为了5个综合指标,并通过因子载荷矩阵,总结出这5个主成分分别代表的含义是客户乘机消费水平、客户乘机积极性、客户在乘机外的消费积极性、客户办卡需求性以及客户消费类型;接着本文使用INCA指数确定了最佳聚类数目为4类,并使用K-means聚类对航空公司客户进行分群,通过每类客户群在5个主成分上的聚类中心总结出这4类客户群分别代表了优质客户群、潜力客户群、挽留客户群以及低价值客户群;接着本文将航空公司客户信息数据集打上类别标签作为训练集,通过十折交叉验证在七种最为常用的机器学习算法中选择出了最适合进行航空公司客户价值类型预测的BP神经网络算法;接着本文将数据集平均分为两份,将BP神经网络隐藏层的节点依次选取1到20并用第一份数据集进行训练,另一份数据集进行测试,通过观察测试集的误判率,最终选取了误判率最低的13个隐藏层节点数来建立BP神经网络预测模型;接着本文用数据集中90%的数据进行BP神经网络的训练集,并用剩下的10%的数据进行模型的评估,从99.88712%的准确率可以看出本文构建的BP神经网络预测模型效果十分显着;最后为了便于航空公司将上面建立的客户价值类型细分模型和客户价值类型预测模型运用到实际业务中去,本文建立了一个客户价值自动识别模型,当航空公司后续有新增客户详细信息时,以后续新增数据中最新的时间点作为结束时间,并以两年的时间段作为观测窗口的宽度,得到各个指标的观测值,输入到航空公司客户价值自动识别模型中去,模型就会自动返回新增客户的客户类型,以便航空公司就能够针对该客户类型提供个性化的服务和营销手段。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-04-30）
林荣[2]（2017）在《浅析商业银行客户价值识别的方式和意义》一文中研究指出文章从商业银行客户价值识别的指标和方式入手,通过案例分析,计算得出不同客户的价值。结果显示,银行客户价值识别已成为当前商业银行提高存量客户综合贡献度的重要手段。(本文来源于《市场周刊(理论研究)》期刊2017年02期）
李小文,童莉莉,胡左浩[3]（2014）在《基于价值评估的电信业政企客户精准识别研究(英文)》一文中研究指出Aiming at discovering target customers,this article establishes the value assessment system for government& corporate customers according to the level,stability and accessibility of customer value.With 137 customers as samples,it builds the government & corporate customer value assessment system through analytic hierarchy process(AHP) and identifies target government &corpora te customers by indicator optimization,model fitting and cluster analysis.All these achievements help accurate identification of high-value government and corporate customers and optimization of resource allocation for customer service.(本文来源于《中国通信》期刊2014年11期）
陈春茶[4]（2012）在《数据挖掘技术在移动商务客户价值识别中的应用研究》一文中研究指出当前计算机技术已经发展到了移动互联网时代,这意味着将有超过10亿的用户和智能设备,能够随时随地接入网络当中进行信息的交互,且移动互联网终端将成为人们获取信息和分享个人知识的重要窗口,在移动终端上也将应运而生各种各样的商业产品。伴随着移动互联网随时获取和分享知识重要性的不断增加,如何更好地服务与吸引客户,提供客户真正需要的产品,以及发现客户的潜在需求,这已成为众多商家们研究的热点问题。为了深入研究移动商务市场的客户价值,本文使用数据挖掘技术的决策树(C5.0)和关联规则(Apriori)方法,对移动商务的客户价值及商业价值进行研究,从而判断哪类人群是高价值客户,识别出高价值客户人群所具有的特征,从而为企业进一步开展客户营销,更好的抓住目标客户,提供一种便于操作、可行的方法。识别出移动商务当前和潜在高价值客户人群及其所具有的特征,这一决策模型可以为移动商务价值链上的利益群体提供决策。首先运营商要创新渠道模式,创造一个让用户了解并满足顾客需求的体验价值平台。再者,内容提供商要为目标客户群提供契合度更高、更丰富的产品内容,只有提供了好的内容才能够吸引更多的用户,也只有用户通过对内容的体验才能增加对移动商务的认识,才能进一步促进移动商务的发展。总之,本文只是数据挖掘技术在移动商务应用中的一个缩影,可以进一步延伸移动商务价值链上的商业潜力。在价值链的各个环节都可以使用数据挖掘技术来挖掘其潜力及价值,从而更好地服务移动商务客户,开发客户所需要的产品。(本文来源于《云南大学》期刊2012-05-01）
任志远[5]（2012）在《以‘为客户创造价值'为核心,精确识别客户需求》一文中研究指出国内变频器行业发展到目前的阶段,厂商在做业务规划时,无论是选择"横向"发展,即拓展全系列的产品线;还是选择"纵向"发展,即针对某一特殊应用行业来深入开发产品,其实都是围绕同一条技术主线,即以电力电子技术为实现手段来满足客户的需求,这两者之间并不矛盾。单就变频器产品来看,我们认为,要想做"广",首先就要做"精"。作为东方电子能源管理大产业(本文来源于《变频器世界》期刊2012年01期）
周渊[6]（2011）在《高价值客户的分类识别》一文中研究指出高价值客户为运营企业贡献了巨大价值,同时为企业带来丰富的社会关系和强大的社会影响力,因此高价值客户已成为企业市场竞争的重点。本文结合移动通讯领域高价值客户特点,阐述高价值客户基本定义,同时分析如何根据不同要素识别影响力人群、高收入人群以及高价值人群叁种类别的高价值客户。(本文来源于《科技信息》期刊2011年09期）
张文权[7]（2010）在《商业银行客户价值识别研究》一文中研究指出我国加入世界贸易组织以后,伴随着不断加剧的市场竞争和飞速发展的网络化经济,金融服务业的逐步对外开放促使传统的“以产品为中心”的营销模式逐渐向“以客户为中心”转变。特别是我国的商业银行,产品与服务的同质化倾向越来越严重,商业银行营销的业务竞争也愈加激烈。因此,如何准确的识别客户价值、保持优质客户和深入挖掘客户价值已经成为商业银行在激烈的市场竞争中脱颖而出的重要因素。本文在系统分析客户关系管理基础上,采用定性与定量分析方法和实证分析方法对客户价值识别模型进行分析,以期帮助商业银行有效识别客户价值。首先,本文在分析我国商业银行特点的基础上,对国内外关于客户价值识别的理论进行归纳总结。其次,深入探讨商业银行客户关系管理相关理论,对客户关系管理当前应用的特点进行分析,充分强调数据仓库技术和数据挖掘技术在客户关系管理应用中的重要性,提出一个基于数据仓库系统和数据挖掘技术的客户关系管理系统模型。再次,在已有客户价值识别模型的基础上进行扩展,充分考虑利润和成本之间的关系,提出一个新的客户价值识别模型。最后,在秦皇岛建设银行实际应用该模型进行客户识别,并对商业银行的客户进行分析,用数据挖掘技术对识别结果进行分类。根据客户分类的结果,深入分析秦皇岛建设银行当前的客户结构及客户关系管理现状,提出完善客户价值管理的对策。(本文来源于《燕山大学》期刊2010-12-01）
薛中一[8]（2010）在《完善识别体系,细化客户分类——如何实现零售终端“五大价值”的精准定位》一文中研究指出"卷烟上水平"是国家局当前和今后一个时期行业工作的基本方针和战略任务。然而,实现"卷烟上水平",工业企业需要在满足市场需求前提下不断提升品牌结构、品牌市场份额,商业企业则需要在确定客户服务需求前提下提供更优质的个性化服务,而以上两点都无外乎聚焦在零售终端资源。因此,只有深化零售终端建设,充分发挥零售终端满足需求、引导消费、培育品牌、协同营销、规范经营、公平竞争、交互信息、共享资源的功能,才能真正打造"严格规范、富有效率、充满活力"的卷烟销售精品网络,真正实现"卷烟上水平"。就目前而言,上海烟草并不缺乏优质的零(本文来源于《上海商业》期刊2010年08期）
何建民,史惠慈[9]（2010）在《动态发现与识别有价值客户声音的网上聆听方法》一文中研究指出聆听客户声音的关键是发现对企业有价值的信息。在网络社区中,客户的信息量大且密度高,致使企业聆听声音困难。运用特征筛选和信息融合相结合的特征识别方法,将表征客户特征的有价值的相关数据项经过筛选、分类进行动态地提取和融合,完整地表征和反映有价值的客户信息;同时,采用聚类算法,对具有高、中和低价值的客户特征数据分类过滤,以识别出具有高价值信息特征的客户。该方法对企业聆听网上客户声音,发现其中有价值的信息,以支持其战略和营销决策具有重要的理论意义与实用价值。(本文来源于《价值工程》期刊2010年02期）
连莲,周颖,吕巍[10]（2009）在《移动通信行业高价值客户识别指标研究》一文中研究指出针对国内移动通信行业"增量不增收"、客户资本总体下降的情况,文章研究了整个行业高价值客户的保有的重要意义,并通过稳定性和覆盖率的分析确定了移动通信行业高价值客户的识别指标为"满足连续叁个月ARPU≥100元的客户"。(本文来源于《移动通信》期刊2009年06期）
客户价值识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章从商业银行客户价值识别的指标和方式入手,通过案例分析,计算得出不同客户的价值。结果显示,银行客户价值识别已成为当前商业银行提高存量客户综合贡献度的重要手段。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
客户价值识别论文参考文献
[1].覃玉冰.基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究[D].湘潭大学.2019
[2].林荣.浅析商业银行客户价值识别的方式和意义[J].市场周刊(理论研究).2017
[3].李小文,童莉莉,胡左浩.基于价值评估的电信业政企客户精准识别研究(英文)[J].中国通信.2014
[4].陈春茶.数据挖掘技术在移动商务客户价值识别中的应用研究[D].云南大学.2012
[5].任志远.以‘为客户创造价值'为核心,精确识别客户需求[J].变频器世界.2012
[6].周渊.高价值客户的分类识别[J].科技信息.2011
[7].张文权.商业银行客户价值识别研究[D].燕山大学.2010
[8].薛中一.完善识别体系,细化客户分类——如何实现零售终端“五大价值”的精准定位[J].上海商业.2010
[9].何建民,史惠慈.动态发现与识别有价值客户声音的网上聆听方法[J].价值工程.2010
[10].连莲,周颖,吕巍.移动通信行业高价值客户识别指标研究[J].移动通信.2009