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第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 电信行业背景变化
1.1.2 电信消费心理和行为变化
1.1.3 客户内涵和业务需求变化
1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 论文研究内容与创新点
1.3.1 论文基本框架和主要内容
1.3.2 论文的创新点
第二章 市场空间开发与客户价值管理理论综述
2.1 市场空间开发理论综述
2.1.1 市场空间的含义
2.1.2 市场空间开发理论
2.1.3 市场空间开发理论小结
2.2 客户价值管理理论综述
2.2.1 客户价值的界定
2.2.2 客户价值管理理论
2.2.3 客户价值管理理论小结
2.3 对现有理论研究的评述
第三章 电信市场空间开发中的客户价值管理框架
3.1 电信市场空间开发
3.1.1 电信市场空间开发的目的
3.1.2 电信市场空间开发的导向
3.1.3 电信市场空间开发的基础
3.2 客户价值管理框架设计
3.2.1 客户价值管理的内容界定
3.2.2 客户价值管理框架
3.3 客户价值管理要素分析
3.3.1 客户价值选择
3.3.2 客户价值创造
3.3.3 客户价值获取
3.3.4 客户价值监测
第四章 电信市场空间开发中的客户价值管理设计
4.1 客户价值管理总体设计思路
4.1.1 电信需求层次特点
4.1.2 电信业务分类
4.1.3 总体设计思路
4.2 客户价值评价
4.2.1 代表性客户价值评价方法
4.2.2 客户价值评价体系设计原则
4.2.3 客户价值评价体系
4.3 客户价值分类
4.3.1 客户价值分类方法
4.3.2 客户价值分类设计
4.4 客户价值预测
4.4.1 客户价值预测方式选择
4.4.2 客户价值预测的基本假设
4.4.3 客户价值预测的建模思路
4.5 价值管理建议
4.5.1 客户价值分类的层次模型
4.5.2 客户价值管理的基本策略
4.6 数据挖掘的客户价值观测变量设计
4.6.1 当前价值观测变量
4.6.2 未来价值观测变量
4.6.3 客户价值观测体系
第五章 基于聚类—小波网络实证研究
5.1 小波网络简介
5.1.1 小波网络
5.1.2 小波网络的应用
5.1.3 小波网络与常规神经网络比较
5.2 客户价值分类预测建模思路
5.3 基于聚类—小波网络的客户价值分类预测建模
5.3.1 聚类分析设计
5.3.2 小波网络分类预测建模
第六章 实证分析
6.1 样本数据处理
6.1.1 观测变量计算
6.1.2 标准化数据处理
6.2 客户价值聚类分析
6.2.1 客户价值聚类
6.2.2 聚类结果解释
6.3 客户价值分类预测
6.3.1 小波网络建模
6.3.2 分类预测模型训练
6.3.3 模型检验与评价
6.4 客户价值预测
6.4.1 运用小波网络模型进行预测
6.4.2 客户价值管理策略
第七章 研究总结及未来研究展望
7.1 研究总结
7.2 未来研究方向展望
参考文献
致 谢
作者攻读学位期间发表的学术论文目录
