企业客户价值动态衡量研究及策略分析

企业客户价值动态衡量研究及策略分析

论文摘要

在“以客户为中心”经营理念的时代背景下,客户价值计算作为差异化服务的理论基础,受到了业界和学术界的广泛关注。本文以数据挖掘技术、Bayes统计、RFM和Pareto/NBD等理论和模型为基础,从客户价值构成要素、客户行为特征、客户行为预测等几个研究视角切入,使用文献综述、调查研究、数据挖掘建模等规范的研究方法,对客户价值的动态衡量问题进行了深入研究,并给出了企业改善客户管理活动的具体策略。本文介绍了客户价值的定义,阐述了客户价值与信息技术应用、科学决策、精准营销等研究领域之间的密切联系,指出相关研究具有重要的理论价值和实践意义。在此基础上,对以往学者们在客户价值领域取得的研究成果和管理实践进行了综述,指出企业管理活动在客户价值衡量方面有着迫切需求,需要建立起有效的客户价值动态衡量模型。首先,本文利用因子分析法对客户价值的构成要素进行了探索性分析。研究发现,所有因素中,客户的“最近购买时间”对客户价值的影响比重超过了50%,是动态衡量客户价值的关键。在此基础上,本文首次从理论上证明了“最近购买时间”具有递减特性,即随着最近购买时间间隔的增加,客户的生存概率逐渐变小。这一研究发现可以帮助企业识别不同类型客户的生存概率,从而分析出客户价值的差异所在。其次,在动态变化的市场环境中,利用传统模型拟合出的客户生存概率很难适用于企业的未来需求,针对这一问题,本文应用Bayes统计中的后验估计法构建了客户生存概率模型,利用历史数据获取客户的先验知识,结合当前发生的信息,可以动态地对各参数进行后验估计。通过本文提出的模型,可以求得每一个客户在各个时期的生存概率曲线,从而实现客户价值的动态衡量。区别于传统客户价值计算方法要求客户首次购买行为的起始时间一致,本文模型可以选取任意时间点展开生存概率测算,扩展了客户价值理论在实践中的适用范围。再次,本文利用时间序列模型预测客户未来每次的购买量,弥补了传统方法使用均值进行预测的不足。研究发现,本文提出的研究模型不仅是对传统客户购买预测理论的完善与丰富,在企业实际应用中可以大大改善客户购买量的预测质量和精度,从而提高客户价值计算的精确性。最后,本文在识别客户价值构成要素、衡量客户生存概率和预测客户购买量的基础上,增加价格和成本等重要客户价值要素,构建了企业客户价值动态衡量模型。与传统客户价值计算方法进行比较,本文模型在客户生存概率、客户购买量两个方面的预测精度都有了较大改善。同时,较之于传统方法只能进行同类型客户价值的计算,应用本文模型可以分析个体客户价值的具体情况,实现了理论和应用两个层面的创新。利用企业客户价值的动态衡量模型能够帮助企业准确分析客户的价值构成,为客户的精细化管理提供数据决策支持,从而提高企业的管理能力与核心竞争力。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 问题的提出
  • 1.2 研究的目的和意义
  • 1.2.1 研究目的
  • 1.2.2 研究的意义
  • 1.3 研究方法与思路
  • 1.3.1 研究方法
  • 1.3.2 研究路径
  • 1.4 论文的结构
  • 第二章 研究文献综述
  • 2.1 与客户价值相关的研究问题
  • 2.1.1 信息技术与信息系统
  • 2.1.2 客户关系管理
  • 2.1.3 客户忠诚度
  • 2.1.4 客户价值的时间属性
  • 2.1.5 Pareto法则及其发展
  • 2.2 客户价值计算理论基础
  • 2.3 随机环境下的客户价值计算模型
  • 2.3.1 Pareto/NBD模型
  • 2.3.2 Pareto/NBD模型的扩展研究
  • 2.4 货币化客户价值计算模型
  • 2.4.1 基本货币模型与BN模型
  • 2.4.2 BGT模型
  • 2.5 客户价值计算理论的扩展研究及分类
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 客户价值构成要素性分析
  • 3.1 管理者的视角
  • 3.2 探索性分析
  • 3.3 本章小节
  • 第四章 客户行为研究及验证
  • 4.1 客户行为理论研究
  • 4.1.1 行为假设
  • 4.1.2 购买无后效性的理论证明
  • 4.1.3 购买无后效性的数据验证
  • 4.2 假设验证
  • 4.2.1 本文假设
  • 4.2.2 泊松分布的数据验证
  • 4.2.3 流失率的稳定性验证
  • 4.2.4 购买率与流失率的独立性验证
  • 4.2.5 客户间相关性分析
  • 4.3 本章小节
  • 第五章 客户生存概率的研究
  • 5.1 模型确定
  • 5.1.1 Bayes统计推断的基本原则
  • 5.1.2 共轭先验分布
  • 5.1.3 共轭后验分布
  • 5.2 动态保持率
  • 5.2.1 模型假设
  • 5.2.2 客户购买行为特征研究
  • 5.2.3 客户流失率的特征研究
  • 5.2.4 动态的生存概率研究
  • 5.3 数据拟合及验证
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 基于时间序列的客户购买量预测
  • 6.1 时间序列的介绍
  • 6.2 ARIMA模型原理分析
  • 6.3 客户购买量的时间序列分析
  • 6.3.1 平稳性检验
  • 6.3.2 模型识别
  • 6.3.3 确定模型及残差分析
  • 6.3.5 预测分析及结果
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 客户价值计算理论及模型
  • 7.1 企业客户价值动态衡量模型
  • 7.1.1 客户价值货币化计算核心模型
  • 7.1.2 客户当前价值
  • 7.1.3 客户收入
  • 7.1.4 客户支出
  • 7.1.5 客户投资回报率
  • 7.2 对BGT模型的分析和修正
  • 7.2.1 BGT模型分析
  • 7.2.2 模型中存在的错误
  • 7.2.3 案例分析
  • 7.2.4 模型的修正
  • 7.3 本章小节
  • 第八章 研究结论、策略建议与研究展望
  • 8.1 研究结论
  • 8.2 策略建议
  • 8.3 研究展望
  • 参考文献
  • 附录1 调查问卷及数据分析结果
  • 附录2 攻读博士期间完成的学术论文
  • 附录3 博士期间参与的科研课题
  • 致谢
  • 相关论文文献

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