一、聚类方法在通信行业客户细分中的应用（论文文献综述）
郑倩[1]（2021）在《AX公司客户细分方案优化研究》文中研究说明伴随着中国医疗领域技术的不断提升和前沿科学应用的推波助澜,基于老年人口增多、医疗保险覆盖率上升等因素的驱动,大医疗行业已经成为了我国发展速度最快最有潜力的行业之一。行业的高速发展,带来的是大量资金涌入,公立医院扩大规模、私人医院和体检中心等拔地而起,行业内客户的数量和种类都在发生本质的变化。抓住客户资源意味着占得市场先机。AX公司作为一家典型的外资医疗企业,主营体外诊断产品,供给给医院和医疗机构。随着不断的市场变化和客户变化,其在客户细分的问题也逐渐凸显。长此以往,未来必将丢失客户,影响市场份额。因此,本文以AX公司为例,基于客户细分理论及客户价值矩阵模型,根据数据挖掘的算法,对AX公司的客户细分方案进行了深入的研究,并完成了聚类分析在AX公司的客户细分工作中的运用。研究的过程中,归纳得出AX公司现有客户细分方案主要存在:客户细分方法不合理、客户信息更新不及时和混乱、没有后续的销售行动计划等问题。针对这些问题,有目的性地进行了客户细分方案的优化,以科学的方法和规划解决了AX公司现有方案中的实际问题,完善了客户细分方案优化的具体策略,对AX公司后续的业务发展起到了促进和推动的作用。本研究将客户细分与客户价值有效结合,并将聚类分析算法应用于医疗领域。本文在创新与实践方面提出了新的见解。希望未来有更加严谨、科学的学术研究补充本文在研究方面的不足,为今后医疗行业客户细分工作提供更多的理论和实践参考。
张昌伟[2]（2020）在《基于多方法融合的电信客户流失预测模型研究与实现》文中研究指明随着信息化建设的不断深入,电信运营商拥有海量的数据资源,运用数据挖掘技术构建电信客户细分模型和客户流失预测模型具有重要意义。本文通过分析某电信运营商某市公司的客户及业务数据,构建客户细分模型和客户流失预测模型,然后基于客户细分进行客户挽留策略研究。本文的主要工作内容有:1.本文针对电信数据的杂乱、数据量大的问题,在进行主要工作之前进行数据清洗操作。一方面通过数据分类特征可视化,分析不同数据特征对客户流失分布的影响,另一方面制定客户综合价值评判标准,将客户综合价值划分为已实现价值、未实现价值和客户忠诚度,结合业务逻辑改进K-means算法,将客户细分为五个客户群。2.使用多种特征选择方法在不同分类器上进行流失预测效果的对比,实验表明F检验法的效果最佳。另外针对数据类别不平衡的问题,本文使用随机过采样、SMOTE方法和ADASYN方法三种过采样方法在决策树和XGBoost模型上进行流失预测效果的对比。实验表明,三种过采样方法都能一定程度上提升预测效果,在决策树中使用随机过采样效果更好,在XGBoost模型中使用SMOTE方法效果更好。3.选择效果更佳的分类器（决策树、随机森林和XGBoost）作为基分类器进行模型融合,模型融合方法有Bagging和Stacking。在Bagging实验中使用决策树作为基分类器,在Stacking实验中使用决策树、随机森林和XGBoost作为基分类器,使用逻辑回归作为次分类器。实验结果表明,Bagging集成分类器相比单一决策树而言,可有效提升分类效果;Stacking集成分类器的召回率可达到85.66%,明显优于三种基分类器。4.首先对客户的业务推荐备注信息进行文本关键字挖掘,通过组合高频业务关键字得到业务推荐策略特征。然后通过分析客户综合价值和流失客户占比,对客户群的挽留优先级进行排序,以此降低挽留成本。最后结合客户流失分布情况对业务推荐策略进行评分,筛选出各个客户群下评分前若干项作为此客户群的最终挽留策略。
胡书俊[3]（2020）在《N银行客户细分与营销数据分析研究》文中研究说明随着时代的发展,数据处理技术也飞速发展,数据网络对人们生活有着十分巨大的影响。涌现出了各式金融科技产品,其多样化、个性化、便捷性、高收益的特点不断吸引客户,越来越多客户将资金的投入其中,影响银行的存款业务和资金收入,冲击着银行的传统业务。所以研究客户需求,区分客户类型,采用针对性的营销策略显得十分重要。银行的客户管理系统中记录有大量的客户数据信息,这些数据的使用成为新时代背景下银行面临的难题。本文首先基于相关数据挖掘理论以及客户关系管理理论,提出解决这个难题的解决建议。其次,通过大数据技术对银行客户的信息进行分析,首先将客户信息进行分类,随后在上述的分组的基础上构建模型,主要运用K-means聚类分析处理银行客户信息,减少变量的冗杂性,对变量数据进行优化选择,筛选出其中相关性更高的变量进行评估,避免建模分析中因变量过多带来的评估模型复杂度高等问题。再次,利用Logistic回归模型建立起判断客户产品购买意愿的预测回归方程,以提高对已有数据的利用率。随后,对模型进行检验,得出模型的检验结果,可用于实践的应用。在检验结果基础上,提出基于数据分析的客户管理建议和针对性的营销建议,实现对客户的有效跟踪管理,精准营销银行产品,维护客户关系。
李振国[4]（2019）在《石家庄XZ电信分公司宽带客户价值管理研究》文中提出近年来,随着我国经济的迅速发展和社会的不断进步,我国数据通信取得了快速的进步和发展,尤其中国电信能够在较短的时间内建成一套比较完善公用数据通信网络,为推动我国国民经济信息化的进程奠定了坚实的基础。但随着我国通信技术的不断发展和其他运营商的激烈竞争,客户资源已经成为电信企业竞争的焦点。如何通过客户价值细分识别有价值的客户,对客户全面把握是电信企业迫切需要解决的问题。本文首先对行业背景和三大运营商的市场发展状况进行分析,对客户关系管理理论、客户价值理论以及客户价值细分等相关理论进行陈述,为本文对于石家庄XZ电信分公司客户价值管理研究奠定理论基础。接下来对石家庄XZ电信分公司的现状做了比较全面的分析研究,包括公司的基本概况、公司的客户管理状况以及公司在客户管理过程中存在的问题。然后,本论文建立电信宽带客户价值评价模型,并且用层次分析法确定指标权重和客户价值的计算公式以及电信宽带客户价值细分的方法。论文通过调查问卷的形式收集数据并且筛选数据以及计算得出目前各个客户的当前价值和潜在价值。运用聚类分析帮助企业识别有价值的客户,针对不同的客户群体,采取不同的客户管理手段,从而使电信企业进一步达到改善客户服务水平,提高客户满意度,扩大市场份额。本文最后提出石家庄XZ电信分公司客户管理建议以及保障措施,为提高企业的综合竞争力具有一定的显着作用和实践意义。
吴晨晨[5]（2020）在《基于客户细分的C商业地产管理咨询公司客户服务优化研究》文中提出以目前国内商业地产行业发展情况来看,借助于宏观经济的推动以及城市化发展的推进,国内商业地产行业开发投资规模呈现增长状态。根据国家统计局数据显示,全国房地产开发投资总额达120264亿元,相比于往年有着较为显着的增长,但从数据可以发现随着投资规模的高速增长,我国商业地产行业已面临供给过剩情况,现阶段市场竞争日益激烈,导致开发投资规模增速已有明确下降趋势。就当前商业地产行业投资情况来说,行业参与者过多,投资过剩导致部分开发商对于地产开发缺少合理的项目规划,在项目的定位、物业的管理、品牌的运营、资本的经营等诸多环节上都存在合理性问题,过度重视开发的规模,出现城市内相类似商业项目众多,存在同质化现象以及恶意竞争现象,这对商业地产行业的发展有着不利影响。因此,越来越多的商业地产开发商寻求拥有境外成熟商业地产运营经验的第三方房地产咨询公司,为其提供专业的咨询服务。为抢占这个蓝海市场,建立完善的客户管理体系对于房地产咨询公司未来的发展具有深远影响。本论文以C商业地产管理咨询公司上海分公司为研究对象,综合运用文献参考、客户关系管理理论中的RFM模型评估和统计学中的聚类分析及判别分析相结合的研究方法,基于C商业地产管理咨询公司针对现代商场业主和租户的客户细分,深入研究该公司针对不同价值客户定制的资源配置和服务方案。与此同时,通过利用分析市场数据得出的客户细分结果,根据满足不同目标市场的需求来重新分配C商业地产管理咨询公司的人力成本、服务成本、大数据及零售新技术成本等资源。以期C商业地产管理咨询公司能够通过客户细分研究结果了解不同的客户所需服务诉求,他们愿意花费多少来对于你的服务买单,而不是盲从于市场,从而帮助C商业地产管理咨询公司增加品牌形象、更好的为客户提供服务方案、提高C商业地产管理咨询公司自身市场份额、提升客户利润贡献,帮助客户快速收回投资回报。另一方面,本文以期在商业地产领域行业中,针对客户服务优化研究提供一定实践参考和借鉴作用。
孔祥娇[6]（2019）在《基于客户分类的C公司海事卫星通信价格策略研究》文中进行了进一步梳理随着国际国内市场竞争环境的不断变化,传统的垄断格局逐渐被打破,移动卫星通信运营商企业为了创造出更高的利润价值,必须要着手实施企业战略转型,同时要不停的探索并发现新技术、新业务为企业所带来的新机遇。在越来越激烈的市场竞争环境下,作为国内海事卫星通信运营商的C公司当前面临的首要问题就是要加强企业内部决策的科学化,对市场营销特性进行更加精准的判断,从而使C公司在移动卫星通信市场上取得一定的竞争优势。C公司作为海事卫星通信服务商,拥有客户CRM、计费Billing等业务支撑系统,这些系统中积累了大量的客户业务数据,如何能把这些客户数据转化成对企业盈利富有价值的信息对C公司业务更快更好的发展十分重要。因此,公司需要通过数据挖掘技术对业务支撑系统内的客户数据进行全面地分析,并按照不同的行为属性对客户进行有效分类,最终目的是帮助公司做出正确的营销方案,制定更加合理、更有针对性的价格策略,以实现企业利润的最大化。本文比较深入地探索和研究了针对C公司基于客户分类的价格策略的制定,主要工作包括以下三项内容:（1）关于客户分类主要对聚类分析和价格策略的国内外研究现状进行了深入的学习。介绍了与客户细分方法相关的数据挖掘的技术、策略与算法,在对几种聚类分析算法的特点进行总结、比较、分析的基础上,选择了基于划分的K-means聚类算法作为本文研究和实践的主要方法,并对其进行详细的阐述。同时对价格策略的相关理论做了详细的介绍。（2）对C公司海事卫星资费价格策略当前状况进行调研和分析,对C公司海事卫星通信业务成本进行核算。（3）从C公司的海事卫星业务支撑系统内随机抽取部分客户数据,并对数据特征进行描述和分析,根据客户数据不同属性的特点,通过各参数之间的相关性来来判断所选取的数据参数在聚类分析中的可用性,并以此为依据对样本数据进行预处理、分类操作,并对最终的分类结果进行评估和分析,根据对海事卫星客户分类的情况为不同的客户制定不同的价格策略。
张斌[7]（2019）在《铁路货运客户流失管理的理论与方法研究》文中研究指明随着国家供给侧结构性改革政策的逐步推进和当前货运行业日趋竞争激烈的市场格局,铁路货运行业面临着客户流失的风险,如何对货运流失客户进行高效管理是铁路货运营销部门需要长期面对的问题。本文运用数据挖掘技术对铁路海量货运客户数据进行挖掘分析,用于货运客户流失管理,并且从铁路货运行业实际需求出发,提出了货运客户细分、流失预测的研究方法,并在此基础上进行了货运流失客户挽留价值的研究,具有理论和实践意义。本文的主要研究工作包括:（一）结合铁路货运行业特征和铁路货运客户发货特征,提出了基于改进RFM模型的货运客户细分模型KFAV,该模型引入了货运客户发货周转量、货运客户发货倾向、货运客户货运贡献度等参数,具有较好的实践效果,并且针对传统k-means聚类算法具有聚类中心随机选择的缺点,提出了改进的k-means聚类算法,通过建立基于Hadoop的仿真平台,验证了KFAV模型良好的客户细分效果,并且证明了改进k-means算法的高效性,也验证了Hadoop平台在处理大数据方面的优越性。（二）在货运客户细分的基础上,结合铁路大宗货物和零散白货两大类货运客户的自身特点,分别提出了两类货运流失客户的识别方法,并建立了客户流失预测模型。对于铁路大宗货运客户,在KFAV模型的基础上,建立了基于货运客户价值分类的并行SVM客户流失预测方法;对于零散白货客户,引入了社会经济属性等参数建立货运客户流失预测模型,并针对预测模型参数特征,引入基于信息熵的连续属性离散化方法改进C4.5决策树作为货运客户流失预测模型的计算方法。分别对两类货运客户建立基于Hadoop的仿真环境,并对两类货运客户流失预测模型的准确性和预测能力进行了验证。（三）在货运客户细分和流失预测的基础上,提出了货运流失客户挽留价值模型的研究方法,该模型充分考虑了货运流失客户的未来潜力,挽留策略对流失客户的挽留效果以及挽留成本,通过设定阈值可以判断货运流失客户的挽留结果和挽留策略的执行效果,并且根据挽留价值可以设定流失客户的挽留优先级,通过实验也证明了对同一细分类别的货运流失客户制定有针对性的挽留策略效果更佳。
于连敏[8]（2019）在《聚类分析中K-means算法的改进及应用研究》文中研究指明聚类分析在数据挖掘领域具有广泛而重要的应用,其中K-means算法是聚类分析中最经典有效的算法之一。但K-means算法受聚类簇数目、初始聚类中心位置和样本对象特征的影响,可能使聚类结果产生较大误差。为了获得更加准确的聚类结果,本文从样本对象特征和初始聚类中心选取入手,研究了 K-means算法的改进问题。通过引入信息熵和局部方差来刻画样本对象特征的权重,并将其应用于欧氏距离的计算中,同时,在初始聚类中心的选取方面,本文借助了样本对象密度和最远距离来选取初始聚类中心,通过数值实验验证了改进算法的有效性。此外,利用本文给出的改进算法,研究了航空客户细分问题,为企业做出精准的营销策略提供知识支撑。主要具体工作如下:1.针对样本对象特征在聚类过程中重要程度不同的问题,本文提出了特征加权的K-means算法。首先根据信息熵计算样本对象特征权重,利用加权的欧氏距离代替标准欧氏距离划分初始聚类簇,然后再利用聚类簇内样本对象特征局部方差加权的欧氏距离划分迭代过程中的簇。最后在UCI数据集上进行数值实验,验证了改进的算法能够提高聚类结果的正确率。2.针对初始聚类中心对孤立点的敏感性和选择的随机性问题,设置了最小邻域点数,将样本对象划分为核心点和孤立点,选取核心点中密度较大且相距较远的样本对象作为初始聚类中心,并结合特征加权的欧式距离,提出了优化初始聚类中心的特征加权K-means算法。最后在UCI数据集进行数值实验,验证了改进的算法能够得到稳定且准确的聚类结果。3.将改进的K-means算法运用到航空公司客户数据的研究中,通过聚类分析得到了 5个具有现实意义的客户类别,并通过深入分析每个客户群体的特征,评价客户价值,提出了针对不同价值客户的个性化的营销建议。本文的最后,对符号数据和文本数据等其它类型数据的聚类分析问题,以及无需设定参数的初始聚类中心的选择方法,提出了进一步研究的课题。
陈昭君[9]（2019）在《基于三支决策粗糙集的精准营销研究》文中指出随着互联网经济的快速发展,产品同质化现象越来越严重,企业之间的竞争已从“以产品为中心”转变为“以客户为中心”。这就需要企业收集和分析大量客户信息,然后根据这些信息对客户进行细分和精准营销。精准营销可以使企业的营销成本降低、营销过程量化、营销效果可衡量,极大的提高企业的投资回报率,使企业处于有利的竞争地位,是企业应对竞争日益激烈的市场的重要营销模式。而三支决策（Three-way Decision）作为近年来比较热门的一种决策粗糙集理论,它不仅是概率粗糙集语义的自然扩展,也是经典粗糙集理论和决策理论的融合,同时也为客户细分和客户精准营销提供了新思路,拓展了粗糙集理论在实际决策问题中的应用。论文首先介绍了传统的RFM（Recency,Frequency,Monetary）模型以及该模型在客户细分中的应用现状,并分析了它在应用过程中存在的缺陷。其次,针对传统RFM模型的不足,从指标的构成、指标的解释与计算、指标权重的确定方法三个方面对该模型进行改进,最后得到一个基于三支决策粗糙集的RFPS客户细分模型。另外,论文还对RFPS模型在企业营销系统中的应用进行了研究,最后通过一个实际案例说明了基于三支决策的RFPS模型在电子商务零售企业精准营销应用中的有效性。论文的核心内容是对传统RFM模型的改进以及将改进后得到的RFPS模型应用于电商企业客户细分中,并根据不同聚类群体在消费能力、消费需求、未来消费意向等方面存在的差异,对不同类型客户群体提出差异化的营销策略和针对性的营销建议,使得客户细分结果更科学、营销效果更有效。本文的研究不仅可以为企业经营者识别消费者价值,对消费者进行价值细分,制定科学的精准营销策略,同时也为企业提升客户满意度,获取竞争优势提供一定的帮助,而且在拓展三支决策粗糙集的应用方面也进行了有益的尝试。
任闪[10]（2017）在《汽车售前服务系统的研究与实现》文中提出近年来,中国拥有了庞大汽车消费人群以及不断增长的市场需求,不仅促进了国内汽车制造业的迅猛发展,还吸引了世界各大汽车跨国企业纷纷进入中国,同国内汽车企业在这一新兴市场上展开了激烈的竞争和较量。然而现在企业间产品的差别越来越小,原本依赖产品的成本优势来提高市场竞争力的方式逐渐失效,于是企业开始把重心移到客户资源上,如何保留现有的客户和发展新客户资源成为企业发展的重中之重。为不同客户提供合适的个性服务,给客户创造价值,同时也使得企业利润最大化,已成为汽车企业提高市场营销效率,增强企业竞争力的有效手段。本文以AA企业为原型,对其市场营销和销售模式进行了研究,发现制造厂和经销商之间的销售信息交换机制已比较完善,在汽车服务生命周期中,企业忽视了汽车售前服务的重要性,而客户细分是实施汽车售前服务的基础,企业应该重视售前环节并将客户细分纳入到营销和销售环节中。而本文首先对k-means算法进行了研究,选取尽可能远的点作为初始聚类中心,对其效果进行验证和分析,并应用于汽车领域客户细分中,然后利用细分结果对原有企业销售业务流程进行了优化,在企业有限的资源内通过制定相应的市场营销策略并贯彻实施,为客户提供相关产品以及相应产品的增值服务,最大化的挖掘客户的潜在价值;另一方面,制造厂通过对客户分析了解目标客户喜好,及时把握市场需求,为研制新车型提供依据,从而达到客户细分的目的,实现客户和企业的互利互赢。最后,本文使用C#语言,采用基于B/S模式的三层架构,根据系统需求实现了系统管理模块、基础数据管理模块、客户服务管理和销售分析报表模块等功能,并且在文中实现了简单、明了的可视化界面及多维度图表的展示,让企业更加容易对销售异常信息、销售规律进行快速捕捉,及时做出生产方案的调整,并为企业的战略调整提供参考。
二、聚类方法在通信行业客户细分中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、聚类方法在通信行业客户细分中的应用（论文提纲范文）
（1）AX公司客户细分方案优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容及论文框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文框架 |
| 1.4 研究方法与创新点 |
| 1.4.1 研究方法和技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 客户细分理论 |
| 2.1.1 客户细分的概念 |
| 2.1.2 客户细分的原则 |
| 2.1.3 客户细分的种类 |
| 2.2 客户价值理论 |
| 2.2.1 客户价值的概念和评估的作用 |
| 2.2.2 客户价值矩阵模型 |
| 2.3 K均值聚类算法 |
| 2.3.1 欧几里得距离 |
| 2.3.2 曼哈顿距离 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 AX公司内外部环境分析 |
| 3.1 AX公司基本概况 |
| 3.1.1 AX公司业务介绍 |
| 3.1.2 AX公司组织架构分析 |
| 3.1.3 AX公司竞争能力 |
| 3.2 AX公司行业环境分析 |
| 3.3 AX公司内外部情况综合分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 AX公司客户细分方案的现状及存在的问题 |
| 4.1 AX公司客户细分方案的现状 |
| 4.1.1 客户群体及其特征 |
| 4.1.2 以关键客户为主导的客户细分方案 |
| 4.1.3 关键客户细分方案的现状 |
| 4.2 AX公司客户细分方案存在的问题 |
| 4.2.1 客户细分方法不合理 |
| 4.2.2 客户信息更新不及时且混乱 |
| 4.2.3 后续销售行动计划衔接不足 |
| 4.3 AX公司客户细分方案产生问题的原因 |
| 4.3.1 管理层缺乏重视 |
| 4.3.2 客户信息缺乏统一管理 |
| 4.3.3 各职能部门协调协作不足 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 AX公司基于客户价值的客户细分方案优化 |
| 5.1 AX公司客户细分方法的选择 |
| 5.2 AX公司基于K均值聚类分析的客户细分 |
| 5.2.1 客户价值数据的预处理 |
| 5.2.2 K均值聚类分析的过程及结果 |
| 5.2.3 AX公司基于聚类分析的客户价值矩阵模型的分析 |
| 5.3 AX公司客户细分方案优化的具体策略 |
| 5.3.1 设立客户细分标准流程 |
| 5.3.2 构建统一的客户档案 |
| 5.3.3 建立客户细分方案与销售行动计划的衔接机制 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 AX公司客户细分方案优化的实施保障 |
| 6.1 客户细分方案优化实施的时间规划 |
| 6.2 客户细分方案优化实施的保障体系 |
| 6.2.1 组织保障 |
| 6.2.2 人力保障 |
| 6.2.3 技术保障 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
（2）基于多方法融合的电信客户流失预测模型研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论问题及技术概述 |
| 2.1 相关理论问题概述 |
| 2.1.1 客户细分概述 |
| 2.1.2 客户流失预测概述 |
| 2.2 相关算法和技术概述 |
| 2.2.1 K-means聚类算法 |
| 2.2.2 随机森林算法 |
| 2.2.3 基于Boosting方法的算法 |
| 2.2.4 Stacking集成学习算法 |
| 2.2.5 类别平衡化算法 |
| 2.2.6 交叉验证法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 客户细分模型 |
| 3.1 模型总体设计 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 客户数据可视化分析 |
| 3.4 问题描述及理论依据 |
| 3.5 客户细分具体规则 |
| 3.6 基于改进的K-means算法的客户细分方案 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 客户流失预测模型 |
| 4.1 模型总体设计 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 特征选择 |
| 4.4 客户流失预测模型 |
| 4.5 客户挽留策略研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验设计与结果分析 |
| 5.1 实验环境与实验设计 |
| 5.2 实验评价指标 |
| 5.2.1 客户细分评价指标 |
| 5.2.2 流失预测评价指标 |
| 5.3 客户细分模型实验结果与分析 |
| 5.3.1 客户细分结果 |
| 5.3.2 聚类结果可视化分析 |
| 5.3.3 模型效果评价及总结 |
| 5.4 流失预测模型实验结果与分析 |
| 5.4.1 特征选择方法的结果对比分析 |
| 5.4.2 过采样方法的实验结果分析 |
| 5.4.3 模型集成实验结果分析 |
| 5.5 客户挽留策略研究实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）N银行客户细分与营销数据分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 实践意义 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究现状 |
| 1.6 研究结构 |
| 第二章 文献综述与相关研究 |
| 2.1 客户细分理论 |
| 2.2 客户关系管理 |
| 2.3 数据挖掘 |
| 2.3.1 数据挖掘常用方法 |
| 2.3.2 数据挖掘处理过程 |
| 2.3.3 数据挖掘在金融行业中的应用 |
| 2.3.4 聚类与 K-means 算法 |
| 2.4 客户关系管理与数据挖掘 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 N银行客户关系管理现状 |
| 3.1 N 银行概况 |
| 3.2 N 银行客户关系管理现状 |
| 3.2.1 组织结构改革 |
| 3.2.2 各个领域线上线下服务体系逐渐完善 |
| 3.3 银行客户关系管理存在的问题 |
| 3.3.1 缺乏专业管理团队 |
| 3.3.2 缺乏统一的量化指标 |
| 3.3.3 客户服务制度不完善 |
| 3.3.4 业务管理较为分散 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于聚类分析的客户特征描述 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.1.1 细分指标选取 |
| 4.1.2 数据与处理 |
| 4.2 认购模型的建立与分析 |
| 4.2.1 回归分析 |
| 4.2.2 K-means-Logistic模型 |
| 4.2.3 Logistic回归模型的检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 N银行客户管理优化建议 |
| 5.1 建立客户数据分析管理机制 |
| 5.1.1 建立客户数据分析支持团队 |
| 5.1.2 加强职能部门与数据分析支持团队间协作 |
| 5.1.3 数据中心后台支持。 |
| 5.2 开展针对性的营销服务 |
| 5.2.1 利用互联网开展个性化营销 |
| 5.2.2 构建双向互动的网络营销平台 |
| 5.2.3 加强网络营销效果的评估和管理 |
| 5.3 改进网点与产品业务模式 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 保障措施 |
| 6.1 组织保障 |
| 6.2 人才保障 |
| 6.3 激励机制保障 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）石家庄XZ电信分公司宽带客户价值管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 行业综述 |
| 1.1.2 中国互联网发展状况 |
| 1.1.3 移动、电信、联通市场发展状况对比 |
| 1.1.4 近两年三大运营商宽带市场发展状况 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 客户关系管理理论 |
| 2.1.1 客户关系管理概述 |
| 2.1.2 客户关系管理的主要架构 |
| 2.1.3 客户关系管理的优化策略 |
| 2.2 客户价值相关理论 |
| 2.2.1 客户价值概述 |
| 2.2.2 客户价值评价 |
| 2.3 客户细分相关理论 |
| 2.3.1 客户细分概念 |
| 2.3.2 客户细分的目的 |
| 2.3.3 客户细分的方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 石家庄XZ电信分公司宽带客户管理现状及问题 |
| 3.1 石家庄XZ电信分公司简介 |
| 3.1.1 石家庄XZ电信分公司基本概况 |
| 3.1.2 2018 年石家庄XZ电信分公司宽带市场状况 |
| 3.2 石家庄XZ电信分公司宽带客户管理现状分析 |
| 3.2.1 客户关系管理组织架构现状 |
| 3.2.2 客户服务渠道现状 |
| 3.3 石家庄XZ电信分公司宽带客户管理存在的问题 |
| 3.3.1 客户管理重要性认识不足 |
| 3.3.2 市场细分效果不明显 |
| 3.3.3 员工配备和行为存在问题 |
| 3.3.4 缺乏个性化服务理念 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价体系的构建 |
| 4.1 石家庄 XZ 电信分公司宽带客户价值评价指标的设计 |
| 4.1.1 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价指标设计原则 |
| 4.1.2 石家庄XZ电信分公司电信宽带客户价值评价指标构建思路 |
| 4.2 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价指标构建 |
| 4.2.1 电信宽带客户价值评价指标的确定 |
| 4.2.2 电信宽带客户价值评价指标的释义 |
| 4.3 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价指标权重的确定 |
| 4.3.1 层次分析法概念 |
| 4.3.2 层次分析法的一般过程 |
| 4.3.3 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价指标权重的确定 |
| 4.4 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值细分方法的确定 |
| 4.4.1 K-means聚类算法 |
| 4.4.2 基于聚类的客户价值细分介绍 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值评价模型的实证 |
| 5.1 问卷的设计与发放 |
| 5.1.1 问卷设计 |
| 5.1.2 问卷的预发放分析 |
| 5.1.3 问卷的发放 |
| 5.1.4 问卷的样本描述性统计分析 |
| 5.2 数据规约化处理 |
| 5.3 基于客户价值的客户细分 |
| 5.3.1 基于K-means算法的分析过程 |
| 5.3.2 基于K-means算法的结果 |
| 5.4 客户价值细分结果分析 |
| 5.5 石家庄XZ电信分公司宽带客户细分管理策略 |
| 5.5.1 高价值客户策略 |
| 5.5.2 潜在客户策略 |
| 5.5.3 次价值客户策略 |
| 5.5.4 低价值客户策略 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 石家庄XZ电信分公司宽带客户管理建议 |
| 6.1 客户管理的目标设置 |
| 6.2 客户管理的内容 |
| 6.2.1 提升对客户管理重要性的认识 |
| 6.2.2 准确定位,细分客户 |
| 6.2.3 提高服务意识,转变服务理念 |
| 6.2.4 产品服务要跟进,程序办理要简单 |
| 6.3 石家庄XZ电信分公司宽带客户管理过程中的保障措施 |
| 6.3.1 渠道建设方面 |
| 6.3.2 营销组织策划方面 |
| 6.3.3 客户维持方面 |
| 6.3.4 员工管理方面 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 附录 I 石家庄XZ电信分公司宽带客户价值调查问卷 |
| 附录 Ⅱ 量化后各个客户的当前价值和潜在价值 |
| 附录 Ⅲ 宽带客户价值评价指标量化调查问卷表 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）基于客户细分的C商业地产管理咨询公司客户服务优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 客户关系管理的理论 |
| 2.1.1 客户关系管理的概念 |
| 2.1.2 客户关系管理的内涵 |
| 2.2 客户细分的理论 |
| 2.2.1 客户细分的理论依据 |
| 2.2.2 客户细分的模型 |
| 2.3 服务营销理论 |
| 2.3.1 7Ps营销理论的核心 |
| 2.3.2 服务的7Ps营销策略 |
| 第3章 C公司内外部环境分析 |
| 3.1 C公司内外部环境分析 |
| 3.1.1 内部环境分析 |
| 3.1.2 外部宏观环境分析 |
| 3.1.3 外部行业环境分析 |
| 3.2 C公司主要竞争对手分析 |
| 3.2.1 J商业地产咨询服务公司 |
| 3.2.2 D商业地产咨询服务公司 |
| 3.2.3 S商业地产咨询服务公司 |
| 3.3 市场占有率分析-兰查斯特战略模式 |
| 3.3.1 各公司在竞争中所处的位置 |
| 3.3.2 各公司的相对市场份额指数 |
| 3.3.3 商业地产咨询服务市场竞争结构的类型 |
| 第4章 C公司现状与问题分析 |
| 4.1 C公司现状分析 |
| 4.1.1 公司过往绩效分析 |
| 4.1.2 公司资源与能力 |
| 4.1.3 公司目前客户服务分析 |
| 4.2 C公司问题分析 |
| 4.2.1 产品服务分析 |
| 4.2.2 定价策略分析 |
| 4.2.3 增值服务分析 |
| 4.2.4 危机管理服务分析 |
| 4.3 C公司业务需求分析 |
| 4.3.1 C公司业务情况综述 |
| 4.3.2 C公司主营业务对客户细分的业务需求 |
| 第5章 C公司客户服务优化方案的实施计划与保障 |
| 5.1 C公司客户细分的数据分析 |
| 5.1.1 基于RFM分析的客户细分 |
| 5.1.2 基于统计学分析的客户细分 |
| 5.2 产品服务与有形展示策略 |
| 5.2.1 精细化资讯推送 |
| 5.2.2 定制化咨询与大技术支持服务 |
| 5.2.3 增值型培训服务 |
| 5.3 定价策略 |
| 5.3.1 定价方法分析 |
| 5.3.2 定价决策 |
| 5.4 渠道策略 |
| 5.5 促销策略 |
| 5.5.1 关系营销 |
| 5.5.2 全员营销 |
| 5.5.3 知识化营销与网络营销 |
| 5.6 人员服务和危机管理策略 |
| 5.7 优化前后对比和效果分析 |
| 5.8 保障计划 |
| 5.8.1 人员保障 |
| 5.8.2 技术保障 |
| 5.8.3 资金保障 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 基本结论 |
| 6.2 本文研究中的不足 |
| 6.3 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 索引 |
（6）基于客户分类的C公司海事卫星通信价格策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 国内外客户分类和价格策略研究评述 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 2 相关理论研究基础 |
| 2.1 客户细分研究论述 |
| 2.1.1 客户细分的概念 |
| 2.1.2 客户细分的方法 |
| 2.1.3 客户细分的意义 |
| 2.2 聚类分析研究论述 |
| 2.2.1 聚类分析的概念 |
| 2.2.2 聚类分析的数据模型 |
| 2.2.3 聚类分析的算法与步骤 |
| 2.3 价格策略 |
| 2.3.1 价格策略的基本概念 |
| 2.3.2 成本导向定价法 |
| 2.3.3 竞争导向定价法 |
| 2.3.4 顾客导向定价法 |
| 2.3.5 定价方法的选择 |
| 3 C公司海事卫星通信业务价格现状描述 |
| 3.1 C公司基本情况介绍 |
| 3.2 C公司海事卫星价格策略的现状分析 |
| 3.2.1 C公司海事卫星价格策略概述 |
| 3.2.2 影响C公司海事卫星价格策略的因 |
| 3.2.3 C公司海事卫星价格策略问题分析 |
| 3.3 C公司海事卫星通信业务成本核算 |
| 3.3.1 海事卫星通信业务成本构成 |
| 3.3.2 海事卫星通信业务成本构成分析 |
| 3.3.3 海事卫星通信业务成本核算模型及计算 |
| 4 基于客户细分下C公司海事卫星价格策略的设计 |
| 4.1 海事卫星客户数据分析概述 |
| 4.1.1 海事卫星客户数据分析的目标 |
| 4.1.2 海事卫星客户数据分析的内容 |
| 4.2 数据准备 |
| 4.2.1 海事卫星客户数据的特征 |
| 4.2.2 海事卫星客户细分指标的选取 |
| 4.2.3 海事卫星客户数据的获取及预处理 |
| 4.3 建立数据模型并计算 |
| 4.3.1 模型描述 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 基于客户细分下C公司海事卫星价格策略的制定 |
| 4.4.1 细分客户数据选取 |
| 4.4.2 细分客户行为特征分析 |
| 4.4.3 为不同类别的客户制定价格策略 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）铁路货运客户流失管理的理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 客户关系管理的相关研究 |
| 1.2.1 客户细分方法研究 |
| 1.2.2 客户流失预测研究 |
| 1.2.3 铁路货运流失客户挽留对策研究 |
| 1.3 Hadoop体系架构概述 |
| 1.3.1 MapReduce分布式计算技术 |
| 1.3.2 分布式存储体系 |
| 1.3.3 Hadoop在客户关系管理中的应用 |
| 1.4 研究内容与技术线路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术线路 |
| 第2章 铁路货运客户细分研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 货运客户细分模型研究 |
| 2.2.1 基于RFM的客户细分模型 |
| 2.2.2 基于KFAV的客户细分模型 |
| 2.2.3 基于KFAV模型的铁路货运客户价值研究 |
| 2.3 客户细分算法设计 |
| 2.3.1 传统k-means算法 |
| 2.3.2 改进k-means算法 |
| 2.3.3 基于Hadoop的改进k-means算法设计 |
| 2.4 仿真求解 |
| 2.4.1 仿真数据 |
| 2.4.2 仿真环境 |
| 2.4.3 仿真流程 |
| 2.4.4 仿真结果 |
| 2.4.5 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 铁路货运客户流失预测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大宗货物和零散白货概述 |
| 3.2.1 大宗货物概述 |
| 3.2.2 零散白货概述 |
| 3.3 铁路大宗货运客户流失预测研究 |
| 3.3.1 大宗货物客户流失定义 |
| 3.3.2 大宗货物客户流失预测模型研究 |
| 3.3.3 大宗货物客户流失预测仿真求解 |
| 3.3.4 大宗货运客户流失预测研究小结 |
| 3.4 铁路零散白货客户流失预测研究 |
| 3.4.1 零散白货客户流失定义 |
| 3.4.2 零散白货客户流失预测模型研究 |
| 3.4.3 零散白货客户流失预测算法设计 |
| 3.4.4 零散白货客户流失预测仿真求解 |
| 3.4.5 零散白货客户流失预测研究小结 |
| 第4章 铁路货运流失客户挽留价值研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 铁路货运流失客户可期货运价值研究 |
| 4.3 铁路货运流失客户挽留效果模型研究 |
| 4.4 铁路货运流失客户挽留成本研究 |
| 4.5 铁路货运流失客户挽留价值模型研究 |
| 4.6 铁路货运流失客户挽留价值仿真求解 |
| 4.6.1 仿真数据及环境 |
| 4.6.2 仿真流程 |
| 4.6.3 仿真结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（8）聚类分析中K-means算法的改进及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 问题的提出及研究意义 |
| 1.4 主要研究内容及安排 |
| 2 聚类相关知识 |
| 2.1 聚类分析概述 |
| 2.2 K-means算法简介 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于样本对象特征加权的K-means算法 |
| 3.1 基于样本对象特征信息熵加权的欧氏距离 |
| 3.2 基于样本对象特征局部方差加权的欧氏距离 |
| 3.3 改进的算法 |
| 3.4 数值实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 优化初始聚类中心的特征加权K-means算法 |
| 4.1 基本概念 |
| 4.2 改进的算法 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 改进的K-means算法在航空客户细分中的应用 |
| 5.1 背景与挖掘目标 |
| 5.2 分析方法与过程 |
| 5.3 数据抽取 |
| 5.4 数据预处理 |
| 5.5 聚类及结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于三支决策粗糙集的精准营销研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三支决策粗糙集的研究现状 |
| 1.2.2 RFM模型的研究现状 |
| 1.2.3 精准营销的研究现状 |
| 1.2.4 精准营销在电子商务领域的应用现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论 |
| 2.1 客户细分理论 |
| 2.1.1 客户细分涵义 |
| 2.1.2 客户细分方法 |
| 2.1.3 客户细分在电子商务领域的应用特点 |
| 2.2 精准营销理论 |
| 2.2.1 精准营销的定义 |
| 2.2.2 精准营销的特点 |
| 2.2.3 我国企业精准营销过程存在的问题 |
| 2.3 粗糙集理论 |
| 2.3.1 经典粗糙集理论 |
| 2.3.2 决策粗糙集理论 |
| 2.3.3 三支决策理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于三支决策粗糙集的RFPS模型 |
| 3.1 传统RFM模型 |
| 3.1.1 RFM模型的简介 |
| 3.1.2 基于传统RFM模型的客户细分 |
| 3.1.3 传统RFM模型在客户细分中的缺陷 |
| 3.2 RFPS模型 |
| 3.2.1 传统RFM模型指标 |
| 3.2.2 RFPS模型指标的解释与计算 |
| 3.3 RFPS模型指标权重 |
| 3.3.1 传统指标权重确定方法 |
| 3.3.2 基于三支决策粗糙集的权重确定方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于RFPS模型的精准营销研究 |
| 4.1 客户细分的聚类方法 |
| 4.1.1 K-means聚类算法 |
| 4.1.2 SOM算法 |
| 4.1.3 基于K-means与 SOM融合的改进算法 |
| 4.2 基于RFPS模型的客户细分 |
| 4.2.1 聚类结果的价值分析 |
| 4.2.2 依据客户价值细分客户类型 |
| 4.3 基于决策树技术的精准营销 |
| 4.3.1 决策树的基本原理 |
| 4.3.2 决策规则提取 |
| 4.3.3 基于决策规则制定营销策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 RFPS模型在电商精准营销中的应用 |
| 5.1 数据预处理 |
| 5.1.1 数据来源与处理说明 |
| 5.1.2 数据筛选与清洗 |
| 5.1.3 数据标准化 |
| 5.1.4 离散化处理 |
| 5.2 RFPS模型指标权重 |
| 5.2.1 基于三支决策粗糙集的属性重要度 |
| 5.2.2 基于三支决策粗糙集的指标权重 |
| 5.3 基于K-means和 SOM融合算法的客户细分 |
| 5.3.1 基于K-means与 SOM融合算法的聚类分析 |
| 5.3.2 RFM模型改进前后客户细分效果比较 |
| 5.3.3 不同客户细分群体的特征分析 |
| 5.4 不同客户类型群体的精准营销策略 |
| 5.4.1 高价值客户群体的营销策略 |
| 5.4.2 保持型客户群体的营销策略 |
| 5.4.3 发展型客户群体的营销策略 |
| 5.4.4 低价值客户群体的营销策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）汽车售前服务系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 汽车售前服务研究现状 |
| 1.2.2 客户细分的研究现状 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第2章 售前服务系统的需求分析与总体解决方案设计 |
| 2.1 汽车产业链整车营销和销售业务模式分析 |
| 2.2 汽车产业链协作平台的销售管理中存在的问题 |
| 2.3 基于汽车产业链协作平台的汽车售前服务的研究 |
| 2.4 汽车售前服务系统的需求分析和业务流程设计 |
| 2.4.1 售前服务系统的数据来源需求分析 |
| 2.4.2 制造厂售前服务需求分析和业务流程设计 |
| 2.4.3 经销商售前服务需求分析和业务流程设计 |
| 2.5 汽车售前系统总体解决方案设计与系统用例分析 |
| 2.5.1 系统总体解决方案 |
| 2.5.2 系统用例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 支持服务生命周期的汽车售前服务系统设计 |
| 3.1 系统总体架构设计 |
| 3.2 系统物理结构设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.3.1 经销商售前服务功能设计 |
| 3.3.2 制造厂售前服务功能设计 |
| 3.4 汽车售前服务系统数据库设计 |
| 3.4.1 汽车售前服务系统数据库概念模型设计 |
| 3.4.2 汽车售前服务系统数据库逻辑模型设计 |
| 3.4.3 汽车售前服务系统数据表的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 支持服务生命周期的客户细分模型的建立与研究 |
| 4.1 聚类算法的理论 |
| 4.2 聚类算法的介绍与选择 |
| 4.3 k-means算法的研究 |
| 4.3.1 k-means算法的基本思想 |
| 4.3.2 对初始聚类中心的选取 |
| 4.3.3 仿真实验结果分析 |
| 4.4 客户细分模型的构建 |
| 4.5 客户细分模型的应用 |
| 4.5.1 客户细分变量的选择 |
| 4.5.2 数据的离散化和归一化 |
| 4.6 客户细分结果的应用 |
| 4.6.1 客户细分结果与分析 |
| 4.6.2 营销策略与方式 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统开发与实现 |
| 5.1 系统开发环境与开发工具介绍 |
| 5.2 系统主要功能模块的实现和展示 |
| 5.2.1 系统权限管理的实现 |
| 5.2.2 基础数据管理模块的实现 |
| 5.2.3 潜客管理模块的实现 |
| 5.2.4 客户服务管理模块的实现 |
| 5.2.5 销售报表模块的实现 |
| 5.3 售前服务系统其他关键功能技术的实现 |
| 5.3.1 数据预处理的实现 |
| 5.3.2 数据可视化的实现 |
| 5.4 系统实现总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、聚类方法在通信行业客户细分中的应用（论文参考文献）
- [1]AX公司客户细分方案优化研究[D]. 郑倩. 上海外国语大学, 2021(04)
- [2]基于多方法融合的电信客户流失预测模型研究与实现[D]. 张昌伟. 华南理工大学, 2020(02)
- [3]N银行客户细分与营销数据分析研究[D]. 胡书俊. 广东工业大学, 2020(02)
- [4]石家庄XZ电信分公司宽带客户价值管理研究[D]. 李振国. 河北科技大学, 2019(07)
- [5]基于客户细分的C商业地产管理咨询公司客户服务优化研究[D]. 吴晨晨. 上海外国语大学, 2020(02)
- [6]基于客户分类的C公司海事卫星通信价格策略研究[D]. 孔祥娇. 大连海事大学, 2019(02)
- [7]铁路货运客户流失管理的理论与方法研究[D]. 张斌. 西南交通大学, 2019(04)
- [8]聚类分析中K-means算法的改进及应用研究[D]. 于连敏. 山东科技大学, 2019(05)
- [9]基于三支决策粗糙集的精准营销研究[D]. 陈昭君. 上海工程技术大学, 2019(06)
- [10]汽车售前服务系统的研究与实现[D]. 任闪. 西南交通大学, 2017(03)