基于人工神经网络的客户价值分类研究

基于人工神经网络的客户价值分类研究作者：杨本昭，田耕作者单位：西北工业大学,陕西西安,710072刊名：科技管理研究英文刊名：SCIENCEANDTECHNOLOGYMANAGEMENTRESEARCH年，卷(期)：2007，27(12)被引用次数：3次参考文献(4条)1.BarnardOptimizationfortrainingneuralnets1992(02)2.菲利普·科特勒.梅汝和.梅清豪营销管理19993.李孝安神经网络与神经计算机导论19944.楼顺天.施阳基于MATLAB的系统分析与设计--神经网络1998相似文献(10条)1.学位论文陈光会基于BP网络的客户价值分析研究2009客户是企业最重要的资源之一，是市场竞争的焦点。现代企业之间的竞争主要表现为对客户的全面争夺，因此就必须进行客户关系管理。客户价值分析是客户关系管理的基础，而客户价值分析的一项重要内容是客户分类。客户价值分析的方法很多，如移动通信业比较盛行的ARPU值法和积分法等，但都不同程度存在一些弊端。针对移动通信业的经营特点以及尚待解决的问题，本文提出将人工神经网络技术用于客户价值分析的方案。本文首先对客户价值、客户分类和BP神经网络相关理论进行阐述，界定了客户价值的概念、概括了基于客户价值的常见客户分类方法，并在前人研究的基础上构建了移动通信业客户价值评价指标体系。其次，针对当前分析评价客户价值的方法所存在的不足，本文提出一种基于BP神经网络的客户价值评价方法，对BP神经网络的原理、应用领域、模型与结构及学习规则进行介绍的基础上，探讨了将BP神经网络用于客户价值分析的可能性和有效性。再次，根据已建立的评价指标体系，设计BP神经网络模型，并给出简单可操作的评价程序。最后，在计算方法上，用MATLAB的神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试，使模型的误差达到预定的范围内，至此一个完整的网络模型建立完毕。本文以中国联通S分公司的2007年客户交易数据及评价结果作为训练样本，以训练得到的基于BP神经网络综合评价模型经过仿真得到2007年中国联通S分公司客户价值综合评分值，进而实现基于BP神经网络的客户价值综合评价和分析。公司根据综合评分值，可以制定有针对性的客户价值提升策略。2.学位论文方遒面向电信业的客户终身价值计算模型的研究2003该文研究的是客户价值的一种计算方法——客户终身价值,客户终身价值的计算模型的确定和研究的对象有密切的关系,该文设计模型针对于电信行业.数据挖掘是近几年来信息行业中研究的热点之一,数据挖掘可从大量的历史数据中寻找隐含其中而事先不为人知的知识.该文在计算客户终身价值时,对模型中的两个关键参数(在网率和客户预期价值)分别采用了Kehonon聚类、BP神经网络等数据挖掘技术进行预测和估值.对客户的历史价值进行挖掘,通过分析影响客户价值的因素及这些因素之间的关系,发现其中的知识,从而对客户的未来价值进行预测.该文在介绍的相关技术的基础上设计了一种适合电信行业的客户终身价值计算模型,对该模型做出了可在工程项目中实际应用的实现方案,并且针对该实现方案做了部分实验,取得了一些有价值的成果,文章还介绍了电信企业正在开发或使用的BSS系统并且讨论了客户终身价值模型在BSS系统中的应用.3.学位论文孟庆良客户价值驱动的客户关系管理研究2006本文的主要目的是在揭示现有理论和实践误区的基础上，开发出客户价值驱动的客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)的理论框架，并对框架中的一些关键问题进行了研究。其主要研究内容如下：1．分析了客户消费行为的新特征及客户角色的演进过程，通过对客户关系管理理念的发展起源和研究视角的梳理，结合企业持续竞争优势理论，提出客户关系管理应是一种客户价值驱动的战略，通过界定客户价值的合理内涵和关键维度，分析了客户价值驱动CRM战略的机理，构建了客户价值驱动的CRM战略模型，它包括客户价值探测、价值创造、价值传递、绩效评估和客户知识管理五个关键过程。同时分析了客户价值驱动的CRM战略的主要特征，体现在它是一种客户价值驱动的战略和强调对企业客户关系进行动态管理两个方面。2．有效的客户价值探测是企业成功实施客户价值驱动的CRM战略的前提。从服务质量缺口模型发掘出研究客户价值的新视角，运用途径．结果链(Means-endchain)的分析方法构建了电子商务模式下的客户价值探测模型。然后，结合所构建模型研究了客户价值主张的量化和确立问题，提出运用市场商机算法(Opportunitvalgorithm)可以量化和确定客户价值维度中的关键要素：激励要素、保健要素和潜在要素，以有效指导企业的客户价值主张，并通过在江苏省一家服装企业的实际应用验证了方法的可行性和有效性。3．研究了关键客户的识别及基于客户绩效的企业供应能力动态分配的决策问题。把客户视角因素考虑到客户评价体系中，完善了传统的单一从企业视角评价客户的缺陷，构建客户评价层次结构模型，考虑到BP神经网络综合评价方法的优点，运用BP神经网络算法确定客户权重，对客户进行识别。基于评价结果，建立了用于企业营销或服务供应能力动态分配的决策模型，实现了企业把有限的供应能力有效分配给企业关键客户的目的，并通过在徐州工程机械集团营销公司的实证研究验证了模型的可行性和有效性。4．研究了客户关系管理投入的时变决策问题。识别出关键客户之后，如何对其进行最优的客户关系投入的控制，十分关键。从企业和客户的交互视角出发，分析了关系承诺作为客户关系持续本质的理论基础及其关键驱动因素，从中提取四个主要的驱动因子：信任、机会主义倾向、认知价值传递和关系管理投入，利用动态优化控制理论研究了客户关系管理投入的优化控制问题，构建了客户关系管理投入时变决策模型，讨论了模型建立的依据，给出了决策模型的最优结果以及在客户关系管理实践中的意义。5．研究了客户价值驱动的CRM有效性评价问题。通过对CRM有效性进行评价，可以监测CRM战略的实施效果。由于CRM自身的复杂性，目前对CRM有效性评价的研究还很少，通过分析传统上用于评价CRM有效性工具的局限性，考虑到平衡计分卡(BalancedScorecard，BSC)的优点，构建了一个基于BSC的客户价值驱动的CRM有效性评价模型，该模型包含四个视角：客户知识、客户交互、客户价值、关系价值。通过对四个视角的作用分析，构造了四个视角的评价矩阵。在徐州工程机械集团营销公司的应用结果表明了模型的可行性和有效性。4.期刊论文胡雄斌.HuXiongBin基于客户价值的客户分类及保持策略研究-商业时代2010(26)客户分类是企业成功的关键,是企业实施客户关系管理的基础,是成功实施客户保持战略的首要任务.本文首先从客户当前价值、潜在价值、忠诚度三个维度来分析如何建立客户价值指标体系.然后结合某汽车4S店构建基于BP神经网络的客户细分模型实际,按照客户的不同价值将客户分为低价值低潜力、低价值高潜力、高价值低潜力、高价值高潜力四类,最后根据客户细分结果分析各类客户的特点并提出相应的保持策略.5.学位论文陈竞使用BP神经网络分类方法分析保险公司车险数据2009随着我国保险体制改革的深化，WT0的加入，国外保险公司的全面进入，我国保险业的竞争也日趋激烈。其中，车辆保险业务是财产类保险公司的支柱业务，但是由于市场竞争混乱，车辆保险的投保风险一直没有得到很好的控制，客户行为预测、客户价值挖掘一直没有很好的开发，财产类保险公司的车险经营长期处于亏损状态。如何有效的挖掘和分析车险业务数据库中快速增长的数据，如何对车险投保风险进行管控，如何预测和把握客户行为，如何维持和挖掘客户价值，成为财产保险公司目前迫切需要解决的问题。br　　本文对国内车险业务的现状、问题和发展趋势做了简要介绍，分析了数据挖掘技术对改善保险公司车险业务经营情况的重要性。介绍了数据挖掘技术的分类、方法、应用流程，提出了将BP神经网络数据挖掘技术应用到车险经营管理中，重点研究了如何应用BP神经网络技术来提高对车险数据的分析水平，并针对投保风险分析、客户行为分析、客户价值分析三个商业主题的应用进行了数据挖掘流程设计和建立BP神经网络挖掘模型，并对挖掘模型进行了进一步的验证和评价。6.学位论文韩洁数据挖掘技术在电信客户价值管理中的应用2004客户是公司最重要的资产，是市场竞争的焦点，客户保持对公司的利润底线有着惊人的影响，远远超过公司规模、市场份额、单位成本和其它许多通常认为与竞争优势有关的因素的影响。客户保持率一个小的提高都能导致利润可观的改善。br　　现代企业或大或小都认识到客户对企业的重要，因此企业的经营理念也由以生产、销售为中心转变为客户为中心，从而应对越来越激烈的市场竞争，提升企业自身的核心竞争力。顺应这种现实需求，催生了客户关系管理这样一种新的信息技术，并在近几年里得到了迅猛的发展。客户价值分析是客户关系管理中很重要也很基础的一部分。本文着重对于电信行业的客户价值管理工作进行了分析和研究。br　　数据挖掘是近几年来信息行业中研究的热点之一，数据挖掘可从大量的历史数据中寻找隐含其中而事先不为人知的知识。本文在研究客户价值时，采用了BP神经网络等数据挖掘技术对与客户价值相关的一些因素，进行预测和估值。对客户的历史价值进行挖掘，通过分析影响客户价值的因素及这些因素之间的关系，发现其中的知识，从而对客户的未来价值进行预测。br　　本文从第二章开始，分别介绍了当前数据挖掘技术的发展现状和水平，包括数据挖掘的定义、主要技术、体系结构、方法论以及一些具体算法等，主要目的在于从普遍意义上综合分析当前主流的数据挖掘技术。第三章主要介绍了经典的客户价值管理理论，包括其内涵、具体表现和意义，引出了客户生命周期的概念及其价值分析，并深入分析客户价值管理的具体理论。本文的第四章为本文的主要创新点，主要介绍了数据挖掘技术在电信运营企业中客户价值管理中的应用和研究，包括数据仓库的建设和数据挖掘的应用，并通过数据挖掘技术中的神经网络算法，此外还建立了一个客户价值管理分析模型，并对模型结果进行分析和研究。本文的最后一章，主要对电信企业应用数据挖掘技术以及客户价值管理的未来发展和应用，进行了分析和预测，分析了电信企业与其他传统企业相比的数据分析和客户管理的优势和局限所在，提出了进一步工作的重点和方向。7.期刊论文白爱民电信企业客户价值评价及营销策略-统计与决策2006(10)本文对电信企业目标客户价值评价体系构建进行了探讨,对指标体系的结构和具体指标的选取进行了分析,建立了基于BP神经网络方法的目标客户价值评价模型,并根据模型对目标客户进行了分类,确定了不同客户群的营销方法.8.学位论文阮艳花电网企业大客户关系管理研究2008电网企业的改革日趋深化，面临着新的形势和新的生存环境。大客户是电网企业的重点客户，研究电网企业大客户的关系管理显得非常重要，其中，对大客户的分析评价是大客户关系管理的基础工作，而大客户价值和大客户信用是大客户分析的重要内容。本文在阐述客户关系管理理论的基础上，介绍了大客户关系管理的理论，分析了电网企业实施大客户关系管理的必要性及其应用模式，对电网企业大客户进行分析。建立了大客户价值和信用评价指标体系和评价模型，都采用层次分析法确定指标体权重，用模糊综合评价方法对大客户价值进行评价，用BP神经网络对大客户的信用进行评价，并都用实例进行了仿真。最后，对电网企业大客户关系管理实施的具体对策进行论述。9.学位论文朱治生分析型客户关系管理系统的研究与开发2004该文首先综述了客户关系管理产生的背景和目前发展的现状,概述了客户关系管理的基本概念和相关理论,综合目前客户关系管理的几个常用的定义,提出了一个新的客户关系管理的定义,完善了客户关系管理的概念.该文在研究国内外众多CPM系统的基础上,总结众多CRM系统实施失败的原因,结合国内CPM市场的特点,提出了一套基于J2EE架构的分析型客户关系管理系统的解决方案.该方案对CRM的各个功能模块进行了详细的设计和实现.