汽车市场需求的差异性分析--《东北财经大学》2010年硕士论文
汽车市场需求的差异性分析
【摘要】：由于汽车行业与整个国民经济的走势密切相关,在我国经济持续增长的带动下,在资本市场发展日益规范的情况下,我国汽车行业在较长时期将呈增长型发展趋势。随着汽车产业的高利逐渐消融,中国汽车业利润下降的主要压力来自于国内汽车行业产能过剩导致的激烈竞争,这种情况要求汽车行业提升经营能力和管理水平,同时有必要对消费者需求进行深入探讨。因此,对顾客价值构成进行研究具有重要意义,它不仅可以为众多的汽车制造商的生存发展指明方向,而且对于其他行业的企业认识到客户的价值诉求也是有很好的借鉴作用。
本文主要采用理论研究与实证研究相结合的方法,通过收集大量的国内外相关历史文献,获得了研究的理论依据。本文主要由五部分组成,第一部分是本文的绪论,主要是针对本文所研究问题的必要性进行分析,并阐述了本文的研究内容、框架,揭示了本文的研究方法、创新之处,并对相关概念进行界定；第二部分为本文的文献综述及理论基础部分,总结了关于马斯洛需求理论和科特勒购买行为模式的文献,回顾了关于顾客价值概念、分类、测量、构成要素和影响因素等相关内容；第三部分主要是通过问卷设计对不同收入群体顾客价值构成模型的探索性构建；第四部分是对收集到的数据进行整理和分析,通过因子分析和方差分析得出不同收入群体顾客价值之间存在的具体差异；第五部分是本文的结论部分,对汽车制造商们提出了管理建议,同时对本文研究不足之处进行了说明。
本文是从顾客视角出发,对不同收入群体的顾客价值进行探索研究,突破了大部分从企业视角研究顾客价值的局限性。本文通过对数据的分析证实了不同群体确实存在差异,并提出了不同收入群体顾客价值构成模型,这对汽车制造商以及其他行业的厂商认识顾客价值提供了一个新思路。
【学位授予单位】：东北财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：F426.471;F224
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户关系理论提出这四类客户的价值提升策略；其次，根据电信客户生
命周期不同阶段，把客户群体分为进入期、发展期、稳定期和衰退期
客户四类，运用客户生命周期理论提出这四类客户价值的提升策略。
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基于客户终身价值和客户行为的信用卡客户细分研究
目前客户已成为我国银行业竞争的焦点。我国各大银行对信用卡客户缺乏分析。银行提供的业务缺乏针对性，对高价值客户的识别能力差、营销策略单调的现象十分突出。同时，我国银行对客户缺乏分析在某种程度上也增大了信用卡的信用风险。随着我国商业银行业务服务水平的不断提高，应对信用卡客户群体进行价值衡量与市场细分，来区分不同价值的客户群体，并对信用卡业务经营策略进行调整。通过差异化的营销策略，银行能够提高自身的市场竞争力。
本文在客户细分理论、客户细分方法和客户终身价值理论的基础上，结合银行信用卡客户细分研究现状，对基于客户终身价值和客户行为的信用卡客户细分模型进行了研究。
首先，介绍了论文的理论基础：一是介绍了客户细分理论及其在银行信用卡客户细分方面的研究现状；二是从客户价值和客户行为两个角度介绍了客户细分方法：三是介绍了客户终身价值理论，对客户终身价值的定义、计算模型、影响因素作了详细的介绍和分析。
其次，在研究客户终身价值的基础上，改造原有的客户终身价值模型，建立了基于口碑效应的客户终身价值细分模型。并结合信用卡行业的特点分析了信用卡客户终身价值计算。最后给出了基于客户终身价值细分的营销策略。希望能够通过改进的模型更客观地反映客户的价值状态，实现对不同价值信用卡客户的分类。
最后，通过LRFM模型对信用卡客户行为进行细分。使用的LRFM模型是在传统的RFM模型中引入客户关系时间长度L来表现顾客与企业的关系长度以及顾客行为的忠诚度。然后运用基于k-means聚类和决策树分析的两阶段分析方法对信用卡客户数据进行识别。将细分后的客户群分为最佳客户群、忠诚客户群、低价值客户群和高风险型客户群四类不同的群体。对聚类结果运用决策树技术提取每个客户群的特征属性，对银行的营销策略提供建议。
依据此改进的客户终身价值模型和客户行为模型来对客户进行细分，银行决策者能够更有效地判断有价值客户，了解客户的消费行为，对不同价值的客户采取不同的营销策略，将有限的资源投放到最有价值客户身上，提高企业的竞争力，最终使企业赢得长远利益。
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大数据时代的电力客户分群管理应用研究
【摘要】：对客户全面实施分群管理,正确掌握、满足、引导客户的需求,紧密贴合客户需求制定差异化的服务策略,为客户提供安全可靠、高效便捷、绿色环保的与国际先进水平相当的供电服务,是供电企业树立“服务好、管理好、形象好”三好服务形象的必然要求。本文首先从数据挖掘的各种成功案例,引出了目前供电企业由于长期积累已经掌握了大量的涵盖了生产、客户(包括基本数据、业务数据、计量数据和服务数据)和运行等方方面面的数据资产,从而说明本文的目标是通过挖掘营销大数据,对客户实施全面、科学、合理的客户分群。其次,介绍供电企业对客户分群管理的架构,包括:客户分群管理的概念以及实施客户分群管理的必要性;客户分群的数据基础,即电力营销大数据中有价值的字符段有哪些;拟将客户分为哪几个群体,以便于提供个性化的服务策略。最后,客户分群管理模型在Z市供电局的应用研究。以Z市供电局电力营销大数据,用聚类算法对客户价值和服务渠道活跃度进行分群,用逻辑回归模型对客户停电敏感度和欠费风险进行分群,用决策树模型对客户用电安全进行分群。通过对数据库中的种种客户行为变量进行精确化细分,并对客户行为模式与客户价值进行准确判断与分析,从而实现对Z市地区不同客户提供差异化服务策略。同时也对本文提出的客户分群管理数据模型的正确性和有效性进行验证。
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：F274;F426.61;TP311.13
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400-819-9993基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究--《上海交通大学》2007年硕士论文
基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究
【摘要】：
客户细分理论产生于第二次世界大战后,经过若干年的发展,客户细分的理论和方法不断完善,而且被广泛地应用于营销实践。其中,客户行为细分因其能够更直接地反映消费者的需求差异,得到了理论和实践研究越来越多的重视,成为市场细分的最佳起点。
基于数据挖掘的客户行为细分,以庞大的客户行为数据为基础,通过识别不同客户群体的行为特征,进而达到科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务的要求。与传统的客户行为细分相比,数据挖掘客户细分能够提高客户细分的精确度,并对客户行为进行定量化描述,目前已在银行、电信、零售业等诸多领域得到了广泛应用。
本文在深入研究电力行业特征的基础上,将数据挖掘技术引入到电力行业客户细分,并构建了基于数据挖掘的客户行为细分模型。本研究,丰富了客户行为细分理论体系,并为电力行业的客户管理和营销服务工作提供理论依据和实践指导。
本文的研究工作主要包括以下四个部分:
第一部分为理论研究(第一、第二章)。该部分介绍了本文的研究背景和方法,总结了客户细分理论和数据挖掘理论的主要研究成果,并着重阐述了基于数据挖掘的客户细分的众多优势和战略意义。
第二部分为模型建立(第三、第四章)。该部分分析了电力行业客户行为特征及客户细分现状的基础,构建了基于数据挖掘的客户行为细分模型和客户价值评估体系,从而实现了电力行业客户的精细化细分。
第三部分为实证研究(第五章)。该部分以上海电力大客户作为分析对象,应用电力行业精细化细分模型,实现了上海电力大客户精细化细分工作。
第四部分为总结展望(第六章)。该部分对全文的研究工作予以总结,得到五条基本结论,并探讨了进一步研究的方向。
本文的主要结论如下:
(1)电力行业拥有较为完备的数据库系统,存储了海量的客户数据,满足应用数据挖掘进行客户细分的硬件条件。
(2)基于数据挖掘客户行为细分模型有效弥补了电力行业客户行为细分的缺失,为电力行业客户管理和市场营销提供理论基础。
(3)基于数据挖掘客户价值评估体系是客户细分体系的重要补充,解决了客户行为细分解释性差的缺点,并揭示了客户的价值特征。
(4)客户行为细分体系与客户价值评估体系的联系纽带为共享的变量体系,选择同时满足客户行为细分和价值评估需要的变量是该模型有效实施的关键。
(5)上海电力实证研究进一步表明,基于数据挖掘客户细分可以很好的指导营销实践,是数据挖掘在电力行业应用上的重要突破。
【学位授予单位】：上海交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：F274;F407.61
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