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针对银行CRM中的海量客户历史数据问题,本文采用决策树算法和BP神经网络算法,选取部分客户业务数据分别进行分类预测实验,实验结果表明利用上述算法可以较好地解决银行中对客户分类预测的需求。 相似文献
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在日常电子商务环境中,客户与企业间的交流、客户在网上购买产品的过程中、以及客户最终购买产品当中产生了海量的行为数据记录,这是给到企业提高二次营销成功率的关键因素。企业在获得这些有效数据的同时如何挖掘和利用这些信息资源、又如何分析客户关系来提升二次销售成功率,最终提升企业竞争力。论文在分析这些信息数据的基础上,讨论如何使用个性化推荐技术在企业电子商务客户二次营销中的应用。 相似文献
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手机银行客户价值定义及其影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《软科学》2015,(8)
通过某商业银行的真实数据库,用Wilcoxon符号秩检验法发现客户在开通手机银行前后的交易行为和利润贡献有较大的改变。在企业角度的客户价值的理论基础上,根据利润的增加这一现象构建了手机银行的客户当前价值的理论框架。最后利用线性回归模型对该价值的影响因素做了分析,发现年青、男性、有较高的交易频率、开通了多个产品、尤其是理财和基金产品的客户的手机银行当前价值较高。 相似文献
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本文通过问卷调查数据,检验了顾客满意度对口碑推荐进而对新客户购买决策的影响,模型中同时考虑了产品涉入度和情感承诺的调节作用以及顾客交流特征(口碑传播者的专业性、关系强度、感知风险)对新客户购买决策的影响。结果表明:顾客满意度对口碑推荐有显著的正向影响;口碑推荐对新客户购买决策有显著的正向影响;产品涉入度在顾客满意度和口碑推荐的关系中起着显著的正向调节作用,但情感承诺的调节作用不明显;口碑传播者的专业性以及关系强度对新客户购买决策有显著的正向影响,感知风险的影响不显著。同时本文通过计算口碑推荐数量和口碑转换概率从而预测出基于口碑推荐方式获取新顾客数量。 相似文献
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商家大部促销行为，其实都是针对客户的促销，分类模型的主要功能是根据客户数据的属性将他们分派到不同的组中。本文提出利用数据挖掘技术建立客户购买意向分类模型，利用这种分类模型可以预测客户的购买倾向。 相似文献
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协同推荐中相似度计算方法和用户兴趣预测方法的选择,是推荐性能优劣的关键。本文首先分析了社会化推荐的运作机理,构建了基于Taste的社会化推荐模型,阐述了模型实现的关键方法,在此基础上,探讨了Taste环境下基于对分网络推荐算法的社会化推荐引擎构建方法,并利用电影数据进行了实现研究,表明基于对分网络的社会化推荐具有较好的性能。 相似文献
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商业银行的产品创新理念正在向以客户为中心转变.客户知识管理能够通过影响产品创新的流程、目标、品种、营销来提高服务产品的开发效率和针对性.银行通过确立以客户为中心的创新战略,转变产品创新环境和模式,充分利用现代信息技术和客户知识管理系统.达到提升产品创新效率的目的. 相似文献
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顾客导向与技术导向对企业产品创新绩效的影响一直是战略和营销研究领域关注的热点,但迄今为止的研究没有系统回答在不同类型行业(高科技和非高科技行业)中不同战略导向的影响有什么区别,从而不能为实践提供有效指导。本研究基于对全国501家企业产品创新活动的问卷调查,对这一问题进行了系统的实证研究。研究结果表明:(1)顾客导向和技术导向对我国企业的产品创新绩效有显著的影响;(2)在高科技行业,我国企业的顾客导向要显著高于技术导向,但技术导向与顾客导向对产品创新绩效的影响不存在显著差异;(3)在非高科技行业,我国企业的顾客导向也显著高于技术导向,但技术导向对产品创新绩效的影响要大于顾客导向的影响。此外,本文还对所得的发现及其启示进行了讨论,并提出了针对管理实践的建议。 相似文献
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通过虚拟顾客参与平台（Virtual Customer Environments, VCE）来吸引顾客参与创新、利用顾客大数据、创建顾客中心型组织成为企业的重要策略，但VCE的运行机制并未得到理论界的足够重视。本文以VCE功能为主线，将VCE分为信息展示、需求收集和深度互动三个子平台。基于刺激-机体-反应模型，分析每个子平台的运行机制。具体而言，IT环境和市场环境的发展构成VCE的运行基础，企业和顾客之间的交互关系构成VCE的运行动因，企业吸引行为和顾客参与行为构成VCE的运行过程。进一步运用内容分析法，本文检验了中国500强企业网站中VCE子平台的运行，实证研究结果支持理论模型所提出的运行机制。但同时也发现，大多数中国500强企业尚未充分构建需求收集和深度互动这两个子平台，表现为在实际运行中未能有效吸引顾客参与。本研究不仅推动了VCE理论的发展，对顾客参与理论进行了拓展，并且有助于指导企业完善VCE平台的构建，从信息技术的角度塑造顾客导向型组织，提升创新绩效。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(6):103085
Nowadays, Artificial Intelligence (AI) based modeling is the major consideration to build efficient, automated, and smart systems for our today's needs. Many companies are benefited from these modeling methods for their marketing efforts. Each firm has expected to increase its product development in an innovative way to improve its business growth. Successful firm marketing is to offer the right product to the right person at the right time. To market the product to the customer successfully, it is needed to segment the customer by finding their behavioral patterns. The customer behaviors and their purchasing patterns are used to generate profit for the company. Customer segmentation is the process of grouping customers based on commonalities. Developing an efficient AI-based customer segmentation to improve digital marketing growth is a challenging task. In this paper, an unsupervised deep learning model called a Self-organizing map with an Improved social spider optimization approach has been used for efficient customer segmentation. The customer data are analyzed by a feature engineering process using a swarm intelligence model called Modified social spider optimization to select the behavioral features of the customer. Then, the customers are clustered using Self Organizing neural network (SONN). Based on the clusters, the customers are classified using the Deep neural network (DNN) model. The experimental results prove the performance of the proposed model with high clustering and segmentation capability to improve the business profit in marketing. 相似文献
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Customers commonly share opinions and experiences about products via the internet by means of social media and networking sites. The generated textual data is often analysed by means of Sentiment Analysis (SA) as means to assess customer opinions on product features more efficiently than through surveys. To enable a more objective product target setting, the impact of product feature performance changes on customer satisfaction is essential. Kano et al. (1984) presented a survey-based model to classify product features based on their impact on customer satisfaction to aid designers in their product target setting. Approaches extending the Kano model rely on customer surveys as input data. In addition, existing studies classifying extracted product features from textual data (e.g. product reviews) rarely provide a clear separation in terms of Kano categories. Thus, the impact of identified product features on customer satisfaction remains unknown to product designers. This paper presents a methodology for autonomously classifying extracted aspects from textual data into Kano categories. For verification purposes, two examples using coffee machine and smartphone user reviews are presented. Results indicate that the proposed methodology efficiently provides product designers with insightful customer information through the proposed aspect categorization. 相似文献
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随着数字化技术的蓬勃发展,越来越多的企业运用社交媒体吸引顾客参与企业社会责任,虚拟企业社会责任共创已成为企业履行社会责任的重要形式。本研究以顾客心理授权（选择权、知情权、影响力）为中介变量,探讨企业社会责任感知（利益感知、情感感知、期望一致性）对参与意愿的作用机理,并由实证分析得出利益感知通过选择权、知情权、影响力对参与意愿有显著正向影响;情感感知通过选择权、知情权对参与意愿有显著正向影响;期望一致性通过选择权、知情权、影响力对参与意愿有显著正向影响;企业声誉在利益感知与选择权、知情权中起到正向调节的作用;企业声誉仅在情感感知与选择权中起到正向调节的作用;企业声誉在期望一致性与选择权、知情权、影响力中起到正向调节的作用。本研究拓展了顾客心理授权理论的应用范围,进一步探索了企业社会责任感知到参与意愿的“黑箱”,并为虚拟企业社会责任共创的有效开展提供了重要启示。 相似文献
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[目的/意义]实现海量产品评论数据的快速分析,帮助产品设计人员高效地获取用户需求,在新产品设计的决策中提供参考。[方法/过程]在特征提取和情感分析的基础上,构造了包括"词+词性+词干+位置+依存关系"等节点特征的条件随机场模型,按照"产品特征、谁、在何种情境下、遇到了什么问题"4个要素,以描述手机屏幕和电池的负面评论为例,从产品评论中提取用例。[结果/结论]模型评估和实证研究表明,所构造的模型可以有效地从评论文本中识别产品特征、使用主体、使用情景和遇到的问题,从而快速构造用例,获取用户需求。 相似文献
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越来越多的企业在产品创新中吸引顾客参与,期望提升顾客满意。以往研究表明,在简单产品的创新中,顾客参与程度和满意度之间呈现正向关系。但是,在高复杂度产品创新范畴,本研究却发现顾客参与和满意之间并非呈现简单的线性关系,还受到一些因素的调节作用。本研究在高复杂度产品创新中提出顾客知识的概念,将顾客参与分为两个构面(顾客作为信息提供者和共同参与者),将顾客满意分为两个维度(顾客对参与过程体验满意度和对参与结果满意度),探讨顾客知识对参与程度和满意度关系的调节效应。实证研究结果显示,在高复杂度产品创新中,无论顾客是作为信息提供者,还是作为共同开发者,在相同参与程度时,高知识顾客的满意度高于低知识顾客。同时,由于顾客知识的调节效应,顾客参与和满意之间不是在任何情况下都呈正向关系,当低知识顾客作为共同开发者,参与越深反而对参与过程感觉越不满意。研究结论为如何吸引顾客参与来提升顾客满意提供了具体指导。 相似文献
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There are studies showing that utilitarian (perceived ease of use and perceived usefulness) and hedonic (entertainment and aesthetics) attributes of products are two fundamental resources that ensure brand equity in the mobile domain. However, few studies examine the attributes of products and how and why such resources influence mobile brand equity. In this study, a survey was carried out on 262 mobile users in Taiwan to examine the mediating effects of customer experience on the relationship between product attributes on mobile brand equity. Our findings suggest that utilitarian and hedonic attributes of products affect mobile brand equity through customer experience. In other words, perceived ease of use, perceived usefulness, entertainment, and aesthetics may not be intrinsic value; their value on mobile brand equity is realized through customer experience. However, whereas the effect of perceived ease of use on mobile brand equity is partially mediated, perceived usefulness, entertainment, and aesthetics are fully mediated by customer experience. By showing the differential effects of product attributes on mobile brand equity, this study provides a more refined understanding of the interplay among product attributes, customer experience, and mobile brand equity. The results suggest that by overlooking the mediating role of customer experience, previous research may have provided an overly optimistic view of the value of product attributes in mobile brand equity. 相似文献
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传统的新产品开发范式逐渐被客户共创范式所替代,但现有文献缺少对客户共创影响产品创新底层逻辑的探讨。为此,本文假设关系才是中小企业创新资源的真正来源,构建一个有调节的中介效应模型,研究关系的不同维度——感情、人情和信任——对中小企业新产品创新的影响及其客户共创的中介效应,并利用来自长三角和珠三角275家制造型中小企业的样本数据检验假设。研究结果表明,关系的三个维度不仅会直接促进中小企业的新产品绩效,还会通过客户共创的中介作用产生间接影响;调节客户共创与新产品绩效间的关系会受到动态环境的调节,当环境动态性较高时,客户共创对新产品绩效的作用会有所增强。通过对关系影响创新的作用机理更加细粒度的研究,并挖掘了客户共创的中介作用,研究结果有助于解释关系资源对中小企业创新的重要性,并拓展了客户共创理论的研究范畴,也可为中小企业产品创新提供实践指导。 相似文献