基于KFAV的中国铁路货运客户细分方法研究

中国铁路货物运输由于诸多因素的影响,在客户和货源数量上受到了冲击,需要在客户关系管理及营销等方面不断完善,其中客户细分是精确营销的重要手段.本文提出了基于RFM模型的,新的客户分类KFAV模型,并对货运客户价值进行了计算.之后引入了局部密度值ρ和斥类值δ,对传统K均值(K-means)聚类方法在初始聚类中心选取方面进行了优化.通过搭建hadoop集群环境,采用spark计算框架,对选取的大量货票数据进行仿真.仿真结果显示,基于KFAV模型的铁路货运客户细分方法更加具有针对性,并且改进的K均值聚类方法提升了算法的效率,同时基于大数据分析的spark+hadoop平台极大地降低了客户细分的运行时间.     

高速公路ETC客户细分方法研究

应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析;建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则,最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明,本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路,同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持.     

物流企业客户综合价值计算模型的构建与应用研究

作为客户知识的重要组成部分之一，物流客户综合价值对物流企业全面掌握客户给企业带来的价值，判断客户关系的发展趋势以及进行客户市场细分都有积极的意义．本文在相关文献研究的基础上提出了物流企业客户综合价值计算模型．客户综合价值由历史价值(HV)、当前价值(CV)和潜在价值(PV)3部分构成，论文对3种价值计算进行了详细论述，提出了可操作的计算模型．结合物流企业实际，本文利用4种客户价值矩阵进行客户分类，以满足物流企业决策者对不同情况下的客户关系管理与决策需要．     

物流企业客户综合价值计算模型的构建与应用研究

作为客户知识的重要组成部分之一,物流客户综合价值对物流企业全面掌握客户给企业带来的价值,判断客户关系的发展趋势以及进行客户市场细分都有积极的意义.本文在相关文献研究的基础上提出了物流企业客户综合价值计算模型.客户综合价值由历史价值(HV)、当前价值(CV)和潜在价值(PV)3部分构成,论文对3种价值计算进行了详细论述,提出了可操作的计算模型.结合物流企业实际,本文利用4种客户价值矩阵进行客户分类,以满足物流企业决策者对不同情况下的客户关系管理与决策需要.     

基于RFMS的高速公路客户商业价值挖掘

随着我国高速公路道路拥堵和车流时空分布不均等现象的发生,面对多元化的高速公路使用者,以高速公路差异化收费为主要方式的高速公路供给侧改革是缓解目前高速公路道路拥堵等现象的重要措施.基于客户细分理论提出RFMS模型将高速公路使用者划分为异质性客户群,并分析其商业价值.考虑高速公路收费数据的结构特点,对传统k-means算法在初始类簇中心选取和大数据聚类下出现的小聚类现象进行改进,构建Adaboost与k-means++相结合的混合算法,并对聚类效果进行对比分析.研究结果表明:Adaboost-k-means++混合算法有利于提升聚类效果;基于RFMS的高速公路客户商业价值挖掘方法能有效划分异质性客户群并评估客户价值,可为高速公路差异化收费和高速公路运营管理部门提供可靠的理论支持.     

基于改进遗传算法的多客户航空货运路径选择问题研究

文章结合数学模型,对多客户航空货运路径选择问题进行描述.针对标准遗传算法中的编码问题及交叉、变异后出现大量的非可行解,本文提出了新的可行方法--两代竞争、稳态遗传算子设计.最后给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤.实例计算表明该方法可为路径选择问题在航空货运系统中的决策提供科学、有效的支持.     

聚类分析在商用车销售客户细分中的应用

选取了某商用车公司的部分销售数据,在SQL Server 2008中对数据进行了预处理,利用经典的K-means算法对其进行了聚类分析,按客户购买车的种类和地区进行细分,细分结果对于该公司制定有针对性的销售方案有着一定的参考价值。     

基于数据仓库的铁路客运客户价值分析模型的构建

建立完备的客运客户价值分析体系,寻找对铁路效益贡献价值不同类别的客户,对合理配置运力资源有相当重要的作用。铁路运输的客户价值很难量化,主要因为要考虑的因素非常多。通过客户关系管理的分析,构建铁路客运客户价值分析模型,并利用数据仓库技术来实现。     

客户忠诚研究及客户忠诚度分析

从客户忠诚的概念出发。研究了客户。忠诚的分类和影响因素。并着重分析了客户忠诚度的评价算法以及如何从定量＋定性的综合角度出发进行忠诚度计算的方法．在理论研究的基础上。结合某一制造企业。建立了客户忠诚度的主、客观指标体系，确定了其中的相关要素，对该制造企业的实际情况进行了忠诚度运算过程的实例验证．对结果进行分析后指出：对于所建立的指标体系及权重系数，只有结合企业实际进行反复修正。才能建立完善且实用的客户忠诚度综合评价机制．     

论客户抱怨的价值

客户抱怨与投诉是现代企业在经营管理经常面临的普遍现象,是由企业服务过程中的失误所引起。客户抱怨与投诉会给企业带来各种影响。如何正确应对客户抱怨与投诉,变失误为机会,是现代企业面临的重要课题。     

如何成功地实施物流企业客户资源整合

本文首先分析了物流企业客户资源整合的重要性,从"计划———执行———监督控制"三大管理过程中总结了物流企业客户资源整合的失败原因,然后提出了成功地实施物流企业客户资源整合所必须的四面体结构模型,该模型从人、技术、流程、客户等四个层面分析了成功实施客户资源整合的关键因素,最后本文论述了物流企业实施客户资源整合的五大基本步骤,并对本文进行了总结.     

电子商务企业客户关系的预测与动态管理

在对传统的客户关系阶段划分方法——RFM法改进创新的基础上,利用马尔科夫链对客户关系进行建模,用以对客户关系进行预测和动态管理。通过真实的电子商务企业销售数据,说明了模型的意义和用法,并验证了该模型的正确性。     

基于客户分类的即时配送路径优化研究

大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展，将客户分类融入到车辆路径问题中，用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展，为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级，根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本，构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型，并根据问题特点设计遗传算法求解，最后，结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析，验证了模型和算法的有效性.     

顾客满意度测评指标体系建立及评价模型

企业如何满足顾客的需求,进而留住顾客,以提升顾客对企业的满意度,已成为企业在激烈的市场竞争中的立足之本,更是衡量企业竞争力的重要指标,因此,如何科学地评价顾客满意度显得十分重要。本文介绍了影响顾客满意度测评的指标体系及其应遵循的基本原则,采取了定性与定量分析相结合的方法,利用层次分析法和模糊综合评判相结合的方法,给出了顾客满意度测评的评价模型。     

提高铁路旅客满意度的模糊分析及策略研究

从铁路旅客运输的特点和消费者满意度的主观特性出发,分析了影响铁路旅客满意度的主要因素.并采用模糊综合评价方法,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价.并就如何提高和改进铁路运输服务质量和服务水平、提高铁路运输的综合竞争力提出了相关建议措施.     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。     

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运输市场日趋激烈的竞争,迫使铁路企业对其价值链系统进行整合.本文从提高顾客价值的角度,在对企业价值链整合进行理论分析的基础上,对基于顾客价值提升的铁路企业价值链整合方案进行系统研究,旨在为提升铁路企业的竞争力提供理论指导.研究表明,在以顾客为中心的时代,铁路企业应该构建基于顾客价值提升的动态价值链管理新模式,“动态”地看待价值链的整合过程,整合范围应放眼于整个行业的价值系统;应综合运用网络技术与作业管理方法优化铁路企业内部价值链,运用战略合作伙伴关系理论整合铁路与大客户的纵向价值链,与其他运输方式开展合作整合横向价值链.