铁路货运服务质量客户满意度评价研究

客观、科学、合理地评价铁路货运服务质量,对准确掌握客户对货运服务质量的满意度情况,有针对性地解决影响货运服务质量的问题,具有重要的理论和现实意义。在阐述铁路货物服务存在主要问题的基础上,分析铁路货运服务质量评价的重要作用,构建铁路货运服务质量客户满意度评价模型,提出货运服务质量客户满意度评价指标体系。     

基于SERVQUAL的铁路货运服务质量客户满意度评价

根据全面性、可操作性、独立性等原则构建铁路货运服务质量客户满意度评价指标体系,确定指标权重,将模糊评价法与SERVQUAL评价法相结合,针对铁路货运客户对铁路货运服务质量进行评价。其中,利用模糊评价法研究客户满意度感知、期望模糊评价,利用SERVQUAL评价法研究铁路货运服务质量差距,最终形成铁路货运服务质量客户满意度评价结果。     

基于Servqual的铁路货运服务质量评价方法研究

在物流发展日新月异的新形势下,客户需求、物流结构、服务品质都发生了很大变化,只有不断改善服务质量,提升客户体验满意度,才能提升铁路企业的市场竞争力。采用Servqual模型结合铁路货运服务质量主要项点,建立铁路货运服务质量评价指标体系,利用层次分析法确定评价指标权重,利用模糊综合评价法评价铁路货运服务质量,最后应用IPA分析法对评价结果进行分析。以呼和浩特局集团公司为例,进行铁路货运服务质量综合评价,找出货运服务质量的优势和劣势,以及需要改进的方向,从而为精准制定服务质量优化方案提供依据。     

基于改进RFM的铁路货运客户评价模型研究

为满足铁路日益加快的改革步伐需求,以经典RFM客户关系管理模型理念为原型,结合铁路企业货运营销现状,设计铁路企业货运客户评价体系;以货运客户贡献度、忠诚度、潜力为切入点,构建铁路企业货运客户评价模型,并通过德尔菲法、层次分析法确定各级评价因素权重,基于历史数据规律对铁路企业主要客户进行综合评价及重要性分类,为铁路企业货运营销提供支撑,辅助铁路企业精准发力,提高核心竞争力。     

铁路货运服务质量问题管理模型研究

有效的铁路货运服务质量管理可以防止小问题演化为不可解决的大问题,构建铁路货运服务质量问题管理模型,其主要环节包括问题筛选、归因分析、方案制定、方案执行与反馈等。通过有效运用铁路货运服务质量问题管理模型,充分论证该模型解决铁路货运服务质量问题的能力,提升铁路货运服务质量管理水平,不断提高铁路货运的客户满意度和市场竞争力。     

铁路开展货运服务质量测评的实践与思考

铁路货运服务质量测评对提升铁路货运服务客户满意度具有重要影响。为改善铁路货运客户体验、提高铁路货运服务质量与服务水平,结合铁路的行业特点,在阐述铁路开展货运服务质量测评现状的基础上,针对铁路货运服务质量存在调查方式有待创新、调查对象界定不准确、调查问卷有待完善及客户参与积极性不高的问题,提出具体改进措施和建议,为铁路建立和完善铁路服务质量评价体系提供借鉴。     

BP神经网络在铁路运量预测模型中的应用

将神经网络中的BP算法应用到货运运量预测方面,对铁路货运运量进行了预测,并对该模型在预测时产生的误差进行了分析.目的在于提高铁路货运运量预测能力,实现铁路货运的合理运输.     

基于模糊综合评价法的铁路货运客户评价研究

为了更好地区分铁路货运各类客户,建立客户评价和分类依据,提高铁路货运营销精准性和营销效率,在分析铁路货运客户当前价值和潜在价值的前提下,分3个层次建立客户价值指标评价体系,并构建模糊综合评价模型,给出评价模型全过程计算步骤。以某铁路货运客户为例,选取客户价值作为评价指标,设定高现值高潜在、高现值低潜在、低现值高潜在、低现值低潜在4种评价等级,利用模糊综合评价法对其进行评价,得出该客户为高现值高潜在价值客户的结论,并提出有针对性的营销策略。     

基于IPA方法的铁路货运物流服务质量评价研究

铁路货运物流服务质量是铁路货运企业生存与发展的关键,体现铁路货运企业的核心竞争力。为科学、合理、准确地评价铁路货运物流服务质量,从铁路货运从业人员、相关专业人员以及货运客户的角度,构建铁路货运物流服务质量评价指标体系,并确定各级指标的权重。采用重要度-绩效分析方法(IPA)建立服务质量评价模型,同时考量指标的重要度和服务质量得分2个维度,完成对铁路货运物流服务质量评价指标的分类评价。通过对云南、贵州、四川3省铁路货运站进行实证研究,给出该地区铁路货运物流服务质量的评价模型,并对各指标进行详细分析,为进一步提高铁路货运物流服务质量提供参考。     

铁路货运增值服务产品市场化定价的思考

针对铁路货运增值服务产品定价与市场接轨不紧密的问题,为合理确定增值服务产品的价格,在阐述铁路货运现阶段提供的增值服务产品具备的相关功能的基础上,对竞争者和自身相关因素进行综合分析,合理确定铁路货运基础产品的市场价格,应用模糊评价法、SERVQUAL评价法对增值服务带来的客户满意度提升进行量化分析,结合收益管理进行最终决策,建立铁路货运增值服务产品动态定价模型。通过算例计算增值服务产品动态定价的结果,并提出相应的策略,为基层实践提供参考。     

基于结构优化BP神经网络的铁路“走出去”目标国宏观风险评估模型研究

本文综合考虑典型的BP神经网络模型优缺点,对典型3层前馈型BP神经网络模型进行结构优化,提出随机重连BP神经网络模型。综合各项因素研究,提出铁路"走出去"目标国铁路项目投资建设风险评估指标体系。运用"一带一路"32个沿线国家数据,通过建立随机重连BP神经网络模型,对模型进行训练和预测验证,其精度达到目标要求,验证了此模型可用于海外铁路项目投资建设的风险评估。     

一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

基于层次分析法的铁路货运客户满意度分析

建立了铁路货运客户满意度评价指标体系,采用层次分析法对各项指标的权重进行了计算,并进行了实例分析。     

铁路货运服务质量评价研究述评

对铁路货运服务质量评价方法,诸如用户满意度指数评价法、层次分析法和模糊分析法、差距模型分析法等的研究现状进行了梳理，并对提高铁路货运服务质量的途径作了评述，针对其评价方法存在的不足及铁路实际货运服务质量情况，提出了下一步研究的方向。     

基于BP神经网络的铁路防洪减灾能力评价研究

为了对铁路的防洪减灾能力进行精确评价,提出了基于BP神经网络的铁路防洪减灾能力评价模型:①通过分析铁路的现状特点,采用频率统计法与经验判断法,从生态环境系统、社会环境系统、经济系统与铁路防洪体系4个方面选定22个指标,建立铁路防洪系统评价体系;②对评价指标进行无量纲化处理,利用TOPSIS法建立铁路评价标准;③基于铁路防洪评价体系,构建了三层神经网络的铁路防洪减灾能力评价模型。基于该模型,对甘泉铁路的防洪性能进行评价:甘泉铁路综合评价结果为0. 520 4,防洪能力表现为一般。     

铁路货运客户价值综合评价方法研究与设计

铁路货运客户价值综合评价是铁路货运营销工作的重要内容,对于维护客户关系、提升货运服务质量具有重要意义。目前,常见的评价方法是对单个指标进行评价,文章提供主观、客观2种维度3种方法对客户进行综合评价,解决了评价指标不全面的问题。提取和汇总历史数据,使用Python语言和层次分析法、变异系数法、熵值法对数据进行计算,最终精确地计算出客户价值和综合排名。客户价值综合评价实现了铁路货运营销工作从单一指标评价到综合评价的转变。     

基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测

针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。     

基于LC-HB模型的铁路货运客户选择偏好差异性与市场细分方法

铁路货运客户自身的选择偏好直接影响对运输服务的选择,进而影响到不同货运服务的市场占有率,而选择偏好性受显性变量和隐性变量的影响。基于随机效用模型,分析铁路货运客户的运输服务选择模式,引入潜类模型,将客户选择偏好纳入先验概率和后验概率模型,并根据客户对服务属性的选择偏好差异性,建立铁路货运市场细分模型。同时,使用叙述性偏好实验,构建铁路货运服务效用模型,通过模拟服务选择过程,获取客户对不同货运服务的选择偏好数据。通过分层贝叶斯与潜类模型,对用户选择效用值和市场细分值进行迭代运算,得到实验样本选择偏好差异性的多元分布函数,及每个市场细分的客户规模、隶属度函数、对服务属性和服务层次的效用值。数据分析表明,客户选择偏好存在明显差异性,同时,解释并验证内生性市场细分方法能够对不同客户群体的隐性变量进行刻画,进而从铁路货运客户选择行为角度划分货运市场。     

关于铁路货运大货主生命周期价值预测的研究

大货主生命周期价值预测是铁路货运营销工作的一个重要环节,利用变量的敏感度分析方法确定影响铁路大货主价值计算的关键变量,并利用这些关键变量构建BP人工神经网络,通过对铁路货运营销的历史样本数据进行学习,可以预测大货主在未来时域的价值。最后用实际数据验证了该BP神经网络的有效性。     

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析

科学预测铁路货运量能够为我国铁路政策的制定、铁路货运相关规划的出台提供决策支持,对促进我国铁路货运向现代物流转型具有重要意义。为保证铁路货运量预测精度,在数据样本较少且数据波动较大时,提出基于GRA-PCA-GA-BP网络模型进行铁路货运量预测的方法。利用灰色关联分析和主成分分析对影响铁路货运量的输入指标进行预处理,再利用遗传算法优化取得BP神经网络的权值和阈值,进而求得更为准确的铁路货运量预测值。通过实例分析验证,GRA-PCA-GA-BP网络模型有效、可靠,具有较高的预测精度。