基于RFM模型的通勤人群公交忠诚度研究

以上海市通勤人群公交使用情况问卷调查数据为依托,运用营销学领域中识别顾客忠诚度的RFM模型及相关统计学方法,从"行为忠诚"与"态度忠诚"两方面探讨乘客公交忠诚度的界定与划分,并结合公交服务质量,顾客满意度和顾客忠诚度的相关理论,重点分析上海市通勤人群公交忠诚度的分布情况,并在此基础上建立公交忠诚度影响因素分析模型.结果表明,约1/3受访者虽然目前表现出高强度的公交使用行为,但未来有向公共系统外的其他交通方式转移趋势和风险,而公交使用的态度忠诚度主要受年龄、教育背景、轨道交通票价、公交候车时间、行程时间稳定性及公交车厢拥挤程度影响.     

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.     

基于RFM的电子邮件营销目标客户优化研究

电子邮件营销因其成本低,互动性好、受众面广、到达率高倍受商家青睐,但电子邮件营销的缺陷也十分明显,特别在面对网络"垃圾邮件"日益泛滥的现实面前,电子邮件营销模式日益遭到顾客诟病。本文认为电子邮件营销最大的缺点在于目标顾客选择不清晰,运用RFM分析工具,对企业的现实顾客进行分群化是走出困境的有效途径。     

基于FINE/Marine的螺旋桨水动力性能研究

以标准DTMB 4119桨为研究对象,基于黏性流计算软件Fine/Marine,采用RANS方法预报螺旋桨敞水性能,对不同进速系数下的推力系数和扭矩系数进行模拟计算。计算过程中分别采用旋转坐标系及滑移网格2种方法,其中,在采用滑移网格计算时,分别考虑湍流模型、非线性迭代步数及迭代时间步长对计算结果的影响。经过与试验结果进行对比分析及各方法间的比较,总结了各方法的特征与优劣,并验证了2种方法在螺旋桨敞水性能预报中的可靠性与有效性。该预报思路和方法可为后续螺旋桨水动力性能研究提供借鉴和参考。