客户分类

摘要： 随着人们生活水平的提高,越来越多的人会选择飞机交通工具出行。对于同一个航线,人们可以从多个航空公司的航班之间进行选择,这一行为使得各个航空公司的竞争不断加剧。如何保留住老客户的同时,还增加新客户的数量成为了各个航空公司需要解决的问题,客户关系管理是其基础任务。客户关系管理首先需要将客户根据不同特性划分成多个类别。本研究将基于国内某航空公司客户的数据对LRFMC模型进行调整和改进。为了达到降低LRFMC模型中指标的共线性和完善的目的,将原模型中的飞行总公里数这一指标替换成平均每次飞行公里数并增加每公里机票票价构建新模型。使用层次分析法计算新模型中各指标的权重,最后通过K-Means算法对客户数据进行分类。根据分类的结果,航空公司通过对不同价值的客户采取不同的方式和策略来提高其公司的收益。

摘要： 常旅客价值分析与分类是铁路运输部门客户关系管理中的重要内容,其有助于掌握旅客信息特点,满足旅客的多方面需求,提供差异化服务。根据改进的RFM价值模型计算常旅客的价值,采用K均值聚类对旅客进行分类,通过常旅客价值达到降维的目的,并设计了一种算法以实现自动确定聚类数目以及选取初始聚类中心,从而能够高效快速地进行客户分类。通过问卷调查收集福厦高速铁路的常旅客数据进行实证分析,结果表明算法自动选取的聚类数目是合理的,初始聚类中心可以提高聚类效率和准确性。最后根据分类结果,有针对性地提出相应的服务提升建议和优化策略,可为铁路部门在运营服务方面提供参考。

摘要： 针对一类考虑客户分类、随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题构建了机会约束规划模型,该模型考虑两类客户(普通客户与优质客户),并通过添加机会约束条件确保优质客户获得准时服务的概率。同时,设计了变邻域迭代局部搜索算法,并给出了一种基于最小等待时间的初始解生成启发式规则。基于Solomon算例进行了多组仿真实验。仿真实验结果表明,所设计生成初始解的启发式规则是有效的;所给算法能够在短时间内找到确定问题和随机问题的近似最优解;客户比与车辆使用数目呈正相关关系。研究结果对解决资源有限条件下克服随机不确定性因素带来的不利影响、保证客户服务水平等问题有一定的参考意义。

摘要： 伴随着房地产行业的发展门窗五金行业逐步进入到成熟阶段,在客户资源分配的前提下,通过收集销售数据、合理评估销售数据并分析整理适合门窗五金的销售管理模型。

摘要： 随着大数据技术的不断发展,客户的需求越来越个性化,客户体验要求越来越高。准确把握以及需求响应的实时性,通过使用大数据和人工智能的技术,对客户进行精准分类和价值预测,从而提供精准服务显得十分必要。为加快烟草工商业互联网+营销数字化转型,广西中烟开展了面向智慧商圈的工商零消大数据分析关键技术研究,通过将“互联网+”前沿技术与卷烟消费场景相结合,借助数据分析建立客户价值预测模型、客户价值体系标签模型、商圈价值预测模型,建设模型统一管理平台,开展精细化的客户分层分类,完成有依赖专家经验的传统工作模式转变到数据驱动智能辅助的科学高效工作模式,在繁杂的客户拜访任务池中筛选出高价值、高质量客户群,并针对性地开展精准服务。

摘要： 全球经济一体化发展给企业带来了机遇和挑战。客户是企业最终产生利润的源泉,由此带来的客户争夺异常激烈。在全球供应链发展的前提下,第三方物流企业为了提供精准化客户服务,必须要进行客户分类管理。基于当前供应链环境下第三方物流企业客户管理的新特点,第三方物流企业和客户形成了四种关系以及对应的管理策略。

摘要： 如何识别客户的差异,并采取有效措施处理企业与客户之间的关系,追求收益最大化,是客户分类管理的重要问题。本文阐述了客户分类管理在电力客户服务中的应用。

摘要： 随着基金投资逐渐成为普通投资者间接投资股票市场的主要方式之一,证券经营机构及从业人员也逐渐认识到使用基金产 品为客户进行资产配置的必要性。基于基金销售市场和证券经营机构基金推介工作的现状,分析了交易、分散投资、跨市场、仓位四 个维度配置基金的不可替代性和证券经营机构通过客户分级分类、服务分类等工作,实现更有效的满足客户需求,引导投资者树立正 确的投资理念,实现基金产品配置工作的顺利开展。

摘要： 为了提高企业客户管理水平,提升企业市场竞争力,根据不同的客户采取不同的有效管理策略,中小第三方物流企业必须要进行客户分类管理.以武汉DD物流公司为例,分析了当前客户分类管理现状,提出了领导客户分类管理意识不强、企业客户分类管理信息化建设落后于产业发展、分类客户管理存在多头管理和分类管理人才缺乏等问题,针对这些问题,逐一提出相关对策.

摘要： 为解决企业客户价值体现问题,提出一种T FA客户细分改进模型,以客户发展空间T、购买频次F和平均购买额A为指标,充分体现客户的价值和发展空间.首先,引入局部密度值ρ和信息熵H,改进K-means聚类算法,以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题;其次,通过搭建机器学习框架,对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验,验证模型的有效性.实验结果表明,该模型能有效分类客户,充分反映客户价值及其发展空间,并通过改进聚类算法提升了算法效率.

摘要： 自终端建设工作开展以来,全局上下转思想、达共识、调状态,将终端建设工作作为重中之重,规范工作过程保障工作效果,不断提升客户服务能力,并取得了突破性效果,客户从质疑、认可到积极拥护、主动配合,客我关系显著提升.同时也发现仍有部分零售客户对终端建设认识不够充分,缺乏持续建终端的信心,终端形象参差不齐;卷烟价格即使在烟草的行政干预下也出现了回落现象;零售客户自发性、主动性较差,配合程度、参与热情均有不同程度的下降.对此,本文尝试以正定县辖区市场零售客户为样本,采用客户分类管理办法,强化问题导向,提升客我关系,增强客户服务,厚实市场基础,推进终端建设工作再升级.

摘要： 随着数据管理技术的发展和客户数据的爆炸性增长,决策树技术和客户分类的结合与应用成为现代管理中一种重的方法。本文首先简介绍了客户分类和决策树技术,重点分析了决策树技术中的ID3算法及其在客户分类中的实际应用,根据案例分析结果整理了客户分类的规则,并针对不同的客户群提出了不同的销售策略,探讨了决策树技术在客户分类中的意义和价值,以期为企业更好地掌握市场动态和挖掘潜在客户提供有益的支持。

摘要： 首先，对多属性群决策要点做出分析，并在分析的基础之上，进行了基于多属性群决策的客户分类问题描述；最后，给出基于多属性群决策的客户分类问题求解思路和步骤.本文目的是为后续的基于多属性群决策的客户分类理论方法研究奠定基础.

摘要： 本文从崇左市烟草公司原有客户分类维度的试点分析入手,发现原有客户分类维度存在的不足,提出围绕客户价值,以龙州县1294户零售客户分类为例,应用层次分析法和图形判断,重构简单易操作的客户分类维度,为企业营销策略的有效制定提供参考价值.

摘要： 随着全国专利分析工作的逐步深入,市场竞争日渐激烈,对专利分析工作的质量、转化、效率、追踪服务等都产生了更高的要求.近年来,在开展专利分析的工作中,通过学习、实践和探索,从市场需求的角度,逐渐总结形成了的一套行之有效的专利分析工作模式.

摘要： 随着全国专利分析工作的逐步深入,市场竞争日渐激烈,对专利分析工作的质量、转化、效率、追踪服务等都产生了更高的要求.近年来,在开展专利分析的工作中,通过学习、实践和探索,从市场需求的角度,逐渐总结形成了的一套行之有效的专利分析工作模式.

摘要： 随着全国专利分析工作的逐步深入,市场竞争日渐激烈,对专利分析工作的质量、转化、效率、追踪服务等都产生了更高的要求.近年来,在开展专利分析的工作中,通过学习、实践和探索,从市场需求的角度,逐渐总结形成了的一套行之有效的专利分析工作模式.

摘要： 随着全国专利分析工作的逐步深入,市场竞争日渐激烈,对专利分析工作的质量、转化、效率、追踪服务等都产生了更高的要求.近年来,在开展专利分析的工作中,通过学习、实践和探索,从市场需求的角度,逐渐总结形成了的一套行之有效的专利分析工作模式.

摘要： 随着全国专利分析工作的逐步深入,市场竞争日渐激烈,对专利分析工作的质量、转化、效率、追踪服务等都产生了更高的要求.近年来,在开展专利分析的工作中,通过学习、实践和探索,从市场需求的角度,逐渐总结形成了的一套行之有效的专利分析工作模式.

摘要： 根据烟草精准客户的特点,通过经营能力和管理能力两大指标体系,将精准客户分为领导型、数量型、结构型和潜力型四类,在对四类客户经营特点进行分析的基础上,构建了"4+1"差异化管理模式,并提出了在服务项目、培训套餐、品牌投放、奖励措施和协同营销上进行卷烟销售精准客户差异化管理策略.

摘要： 一种用于对自动客户支持系统中的客户活动进行分类的方法、装置和制造品。该方法包括从自动客户支持系统获取输入，其中该输入包括自动客户支持系统中的客户活动的可观察度量；计算该输入对应于一个或多个概率模型中的一个的概率；以及通过考虑对应于最大计算概率的概率模型，使用该计算的概率对自动客户支持系统中的客户活动进行分类。

摘要： 一种基于meanshift算法的大规模客户点分类配送方法，包括以下步骤：A1、获取带有4个字段的路网矢量数据，对不及、超过和节点不相交3种情况进行处理并建立GIS富网络路网模型，A2、建立配送目标节点分类模型；A3、建立车辆优化调度模型；A4、先采用N阶最短近邻算法，确定大规模客户点分类的数目k，meanshift算法确定大规模客户点分类后的聚类中心以及各个聚类包含的客户点；A5、每一类中的配送目标节点为原来的1/k，再对每一类中的配送目标节点采用车辆优化调度算法得到配送结果。本发明以配送点间的实际路网线路距离为计算依据，同时考虑道路实际行车能力、网点数较大、配送点对货运需求时间。

摘要： 一种用于对自动客户支持系统中的客户活动进行分类的方法、装置和制造品。该方法包括从自动客户支持系统获取输入，其中该输入包括自动客户支持系统中的客户活动的可观察度量；计算该输入对应于一个或多个概率模型中的一个的概率；以及通过考虑对应于最大计算概率的概率模型，使用该计算的概率对自动客户支持系统中的客户活动进行分类。

摘要： 公开一种使用连续学习服务器对分类客户端(client)图像的分类器进行连续学习的方法，其包括：连续学习服务器(a)将来自客户端的第1分类器的每个第1难图像输入到对抗自编码器，使对抗自编码器通过编码器从多个第1难图像输出多个潜在向量，通过解码器从多个潜在向量输出多个重建图像，通过判别器和第2分类器输出多个属性信息和多个第2分类信息，以确定要存储在第1学习数据集中的多个第2难图像，通过调整与确定为不是第2难图像的每个重建图像对应的多个潜在向量来生成要存储在第2学习数据集中的多个增强图像；(b)对与第1分类器对应的第3分类器进行连续学习；以及(c)向客户端传输多个更新的参数。

摘要： 通过在客户端公司赢得/失去度量上训练至少一个分类器来识别公司潜在客户并且确定潜在客户的优先级的系统和方法的实施方式。可以在根据客户端的公司赢得/失去数据库和来自稳健的商业实体数据库的企业统计结构数据编译的训练数据库上训练一个或更多个分类器。训练后，系统可以使用由经过训练的分类器驱动的人工智能来对人工智能已经确定的可能成为特定营销和销售目标的成千上万的简档化的且已评分的公司的定制潜在客户列表进行分类并且输出该定制潜在客户列表。人工智能还可以摄取客户端目标的数据库，并且基于经定制训练的分类器对它们进行分类和评分。

摘要： 一种基于meanshift算法的大规模客户点分类配送方法，包括以下步骤：A1、获取带有4个字段的路网矢量数据，对不及、超过和节点不相交3种情况进行处理并建立GIS富网络路网模型，A2、建立配送目标节点分类模型；A3、建立车辆优化调度模型；A4、先采用N阶最短近邻算法，确定大规模客户点分类的数目k，meanshift算法确定大规模客户点分类后的聚类中心以及各个聚类包含的客户点；A5、每一类中的配送目标节点为原来的1/k，再对每一类中的配送目标节点采用车辆优化调度算法得到配送结果。本发明以配送点间的实际路网线路距离为计算依据，同时考虑道路实际行车能力、网点数较大、配送点对货运需求时间。

摘要： 本发明提供了用于客户分类和多实体匹配策略的深度学习集成模型的方法和系统。在一个新颖的方面中，基于客户生命周期价值(CLV)的深度学习模型(DNN)使用数据挖掘和递归神经网络(RNN)‑卷积神经网络(CNN)的集合体来识别来自潜在客户的潜在前景，预测流失/保留，预测下次购买，推荐策略以保持和增强现有客户关系，以及提供潜在客户/客户、代理、产品和交付策略之间的n元匹配。在一个实施例中，CLV系统获得客户的CLV简档，使用DNN模型为客户生成基于CLV的输出，根据基于CLV的输出为客户选择n元匹配，以及收集针对n元匹配的反馈以更新n元匹配直到满足一个或多个退出条件。

摘要： 本发明公开了一种基于代价敏感和半监督分类的客户分类方法及装置，其中方法包括：获取有类别标签数据集L、无类别标签数据集U和测试集Test；对有类别标签数据集L和无类别标签数据集U采用随机子空间法训练N个基本分类模型CS；分别使用所述N个基本分类模型CS对测试集Test中的样本进行分类，得到N个中间分类结果R1,R2,…,RN；对N个中间分类结果R1,R2,…,RN使用多数投票集成得到最终分类结果。本发明将代价敏感学习、半监督学习和随机子空间相结合，既能够使用代价敏感学习较好地处理类别不平衡的数据，又能够使用半监督学习将无类别标签样本中包含的大量信息加以利用，同时还能利用随机子空间提高模型的目标客户选择性能，从而具有更好的目标客户选择性能。

摘要： 一种面向低碳节能增值服务的用电客户细化分类方法，属于数据分析领域，目的在于提高企业节能服务体系对社会上优质节能项目的挖掘能力与客户甄别能力，首先分析了影响用电客户分类的因素，随后进行维度划分，即综合考虑用电区域，行业类别，用电时间等维度，对用户进行细分。指标集建立完成后，对用电客户的细化分类模型的研究。这里采用K‑means聚类算法对用电客户进行了分类建模。参照客户细化分类流程图从多个维度对目标数据进行聚类处理建立指标集，再用K‑means聚类算法根据指标对用户进行聚类分析，从而完成细化分类任务，同时形成客户细化分类体系。本发明可使售电企业更好应对未来售电放开的市场竞争环境，追求利益最大化。

摘要： 本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种客户分类方法、装置及存储介质，该方法包括根据消费记录获取每个客户的消费数据集；对每个客户的消费数据集量化处理后，进行归一化处理，得到与每个客户对应的消费数据向量；以预先定义的多个客户类型中每个客户类型所对应的标准消费数据向量为聚类中心，对所有客户所对应的消费数据向量进行分簇，得到与多个客户类型一一对应的多个簇；根据各簇中的聚类中心所对应的客户类型，确定出各簇中的消费数据向量所对应客户的客户类型。本发明提供的客户分类方法、装置及存储介质能够对中药饮片市场中的客户准确进行分类，以便针对不同种类的客户提供个性化服务。