决策支持系统中客户价值预测模型的设计与分析

在Internet时代，企业可以从外界获取大量的客户数据资料，如何在这样丰富的客户数据资源中寻找企业的高价值客户？基于这样的需求，文中讨论了使用微软的VS．Net平台和SQL Server Analysis Services中的DSO组件来建立模型的方法，通过对原有客户资料的分析建立客户价值预测模型，并由此模型进行新客户和潜在客户的价值预测。此模型在客户价值预测方面有一定的参考价值。     

客户流失预测数据挖掘方法对比分析

本文分析了用于客户流失预测建模的主流技术及其优缺点。探讨了客户流失预测模型的研究方向．最后提出了云模型在客户流失预测中的应用。     

基于联合决策树的客户流失预测模型设计

为了解决电信行业客户流失预测模型中流失者和未流失者比例偏斜问题,模型依据数据挖掘原理,以CRISP-DM（Cross-industry Standard Process for Data Mining）建模过程为框架,采用了多基决策树联合决策的思想。模型避免了训练出一棵“空”决策树,把所有客户都预测为未流失的问题。与单个分类器相比,提高了预测模型的查准率和泛化能力。     

数据驱动的证券客户画像及流失预测分析

客户流失是当前证券公司面临的严峻挑战.客户画像能精准掌握客户动态和意向,动态计算客户标签并及时提供公司所需的信息,极大地提高了数据的价值和智能应用.从证券客户的异构多源数据集出发,给出证券客户画像及流失预测框架,包括多源数据、数据治理、客户画像和流失预测4个模块.基于大数据技术深入挖掘客户的证券业务数据和行为数据,对客...     

数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用

客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户．流失情况进行教据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流表的预测模型。介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。     

浅谈移动CRM客户价值细分

随着移动通信的不断发展,移动客户数量也在不断增加,而通信行业中的竞争也日益显著。因此,过去以生产为中心、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以服务为目的的市场战略所取代。该文就移动CRM客户价值细分做出了一些探讨。     

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出了多商品配送企业适合工程计算的客户生涯价值公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。     

决策支持系统中经纬织网预测模型的研究

通过对连锁营销企业经济指标的分析,预测连锁营销企业经济指标尝试用未知原函数的插值方法进行解决。对经济指标值在时间序列的串行基础上进行年、月并联分解,改变原有时间自然延续的单一曲线属性,形成多条年、月并联曲线族,以月函数族作为织网基点线,求出预测年函数具体形式,逐步向前推进,从而得到需要预测的函数族,达到大面积多角度预测经济指标目的。     

基于客户生命周期价值的客户分类与数据挖掘

本文在客户生命周期价值的基础上,运用贝叶斯、决策树等数据挖掘算法,挖掘出客户的现有价值、潜在价值和客户忠诚度,并以这三项指标为维度对客户进行分类,对不同类型的客户制定不同的营销策略.     

证券客户价值指标体系及评估模型设计

证券客户评估是客户数据挖掘的重要工作,通过对客户指标体系构建,可以整合证券客户和交易数据、行为数据、客户服务过程数据并合理建模,形成统一的数据评估模型,受到学术界和企业的关注.从证券客户的数字化资源建设出发,提出了证券客户指标体系构建及评估模型设计方法,基于客户对券商的价值、用户交易行为、融资融券业务,股票期权业务上的...     

基于数据挖掘的客户细分框架模型

数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客广细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。     

基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓.基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测.实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的...     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

证券公司客户综合分析系统的设计与实现

介绍基于数据仓库与数据挖掘技术的证券公司客户综合分析系统的设计与实现,其中着重介绍了系统的设计原则、设计思想以及有证券特色的数据挖掘模型及其应用等重要内容。用k-Means聚类方法构建了客户偏好细分模型,将客户有效划分为8群;利用决策树及Logistic回归相结合构建了客户流失预警模型,结果表明该模型对客户流失捕获率有很大提升。     

药品销售行业决策支持系统的分析与设计

介绍了如何构建医药销售行业的数据仓库系统（DW）和如何运用OLAP技术、数据挖掘技术进行客户分析、销售分析、市场分析、库存分析、配送分析、风险分析。在此过程中,讨论了数据仓库的基本技术,归纳并提出了药品销售软件中数据仓库的基本体系结构。     

邮件系统的用户业务行为热度模型分析与结论

针对邮件系统进行用户业务行为热度模型分析,通过建立用户偏好业务热度模型来进行系统优化分析,为不 同区域的用户业务优化提供参考的依据。     

CIAS:一个客户智能分析数据挖掘平台

CIAS是将数据挖掘技术应用在CRM领域而开发的一个客户智能分析平台。它将数据挖掘划分为三个层次：算法层、商业逻辑层、行业应用层，构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构。CIAS的商业逻辑层包括交叉销售、客户响应、客户细分、客户流失、客户利润，五个商业模型。通过在商业模型和挖掘算法之间建立映射，CIAS使得用户直接利用商业模型解决问题，而不是面对复杂的算法，从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境。     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

基于数据挖掘的客户营销效果分析

利用数据挖掘技术,结合试验设计的思想,采用多种分析方法从两个角度,通过对一家电信增值业务提供商在客户流失危险度模型指导下的针对性营销效果进行实证分析。分析结果表明,在数据挖掘指导下特定的针对性客户营销策略在增加企业用户数量和提高用户质量方面有显著效果。