9篇关于客户价值的计算机毕业论文

今天分享的是关于客户价值的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到客户价值等主题,本文能够帮助到你

网通客户价值分析系统设计与实现

这是一篇关于客户关系,客户价值,架构的论文, 主要内容为客户对于企业的发展是至关重要的。在激烈的市场竞争中,如何有效、准确的对客户的价值进行分析、计算,为企业在进行客户关系时提供量化的依据,已经成为企业提升核心竞争力的必要内容。企业在制定自己的客户发展及服务战略时,客户价值作为一项内容可借鉴和参考。本论文以CRM理论为依据进行研究,借鉴数据挖掘的相关知识,对网通公司客户的信息进行管理和处理,将各客户经理手中的信息进行整合,实现对客户信息的录入、导入,对信息进行检索查询,通过对客户信息进行分析处理来计算客户对公司的当前价值和预估客户的潜在价值。在客户价值计算方面对目前比较常见的数学模型进行分析比较,分析各模型的优缺点,选择使用模糊数学中的模糊一致矩阵的相关知识推导关键指标权重的方法计算客户价值。对模型中的主要参数根据公司自身的特点进行合理的设置,使得计算的结果尽可能符合客户本身真实的价值。在系统设计与实现方面,采用目前较流行的J2EE的相关技术,使用MVC的架构来进行基于Web的开发,努力使系统具有平稳、高效、可扩展、易维护、跨平台等一系列的优点。在Eclipse环境下将Struts、Spring、Hibernate框架进行整合,构建出可靠、可扩展的客户价值分析系统,方便于其他系统接口和将来在本系统上扩展功能。本系统将对客户的历史演变、管理服务及经营范围的调整、组织架构的变迁、相关人员的基本状况与行为模式、业务使用与价值贡献及企业发展方向、政策管理定期分析,为需求发现、客户关系和决策制定提供依据。

基于IDIC模型的B电商平台客户关系管理问题研究

这是一篇关于B电商平台,电子商务,客户关系管理,客户价值的论文, 主要内容为随着全球一体化进程的加快和电子商务的快速发展,企业经营日益国际化,竞争日趋激烈,企业战略正从以“产品为中心”向以“客户为中心”进行转变,客户资源已经成为企业最重要的资源之一,客户关系管理的作用逐渐引起企业的重视。在我国,客户关系管理主要应用于通信、金融等行业,电商平台的客户关系管理研究也越来越受到国内外学者的关注。本文选取作者熟悉的B电商平台作为研究对象,在进行B电商平台客户关系管理具体研究之前,首先对电子商务环境下客户关系管理进行了理论综述,为B电商平台客户关系管理提供理论依据;其次,通过笔者进行实地调研,了解了目前B电商平台客户关系管理的现状,主要采取了“以客户需求”设计产品策略、进行了为客户提供多样性营销活动、并具有安全高效的购物环境以及注重客户关怀与保障;再次,针对B电商平台的客户关系管理现状,运用“IDIC模型”对B电商平台客户关系管理存在的问题进行分析,目前其所存在的问题主要是产品品质问题凸显、信用评级制度存在漏洞、客户个性化服务未能得到满足、CRM数据管理分析体系未完善;最后,提出了基于IDIC模型的B电商平台上的客户关系管理优化措施,包括在客户识别上的改进措施、在客户区分上的改进措施、在客户互动上的改进措施、在客户个性化上的改进措施等。本文对B电商平台的客户关系管理进行了全面的分析,电子商务平台客户关系管理的优化措施的研究成果具有一定的可操作性和借鉴价值,不仅为目前正在从事电子商务的企业,更为其他不同领域企业提供建设的推动力以及实施的战略指导。

基于客户价值细分的A电商企业CRM系统优化

这是一篇关于电商企业,客户价值,K-means算法,客户细分,客户关系管理系统的论文, 主要内容为在网络经济迅猛发展、市场竞争日益加剧的背景下,客户在企业中所扮演的角色和所处的地位都发生了翻天覆地的变化,客户对于企业未来的生存发展都起着决定性的作用。企业成功的关键是确定企业的客户,并成功获取客户,对客户进行合理的客户分类是企业与客户之间建立良好的关系、并和谐发展的前提条件,也是非常重要的条件。电商企业近年来发展迅速,越来越多的电商企业破土而出,进入人们的视野,A电商企业面临的市场竞争越来越大。A电商企业面临着以产品为中心向客户数据为中心的模式转变,对客户进行合理的细分成为了这一巨大转变的前提和基础。在拥有大量客户行为数据的情况下,如何对客户进行合理的细分,并为不同类型的客户提供符合其特点的服务,从而更好地维系与客户之间的关系,并为企业带来更多的利润,已成为了 A电商企业眼下急需解决的问题。本文通过分析当前A电商企业客户关系管理中存在的问题,发现对该客户关系管理系统优化的必要性,并进一步选取合适的指标,进行对A电商企业客户生命周期价值模型的构建,在分析K-means聚类分析算法不足的基础上对其改进,利用改进后的K-means算法对A电商企业的客户进行客户细分,然后对当前客户关系管理系统在客户细分方面存在的缺陷进行优化。主要工作如下:构建客户价值的量化模型。通过选取更加契合A电商企业的指标,以客户关系管理理论为基础,构建A电商企业的客户价值模型,为后续的研究奠定基础。基于客户价值模型进行客户细分。剖析聚类分析经典算法K-means算法,阐述其基本的思想和流程,从而分析其存在的不足之处,提出改进算法,并进一步对A电商企业的客户进行细分。客户关系管理系统的优化。利用细分后的结果,对客户关系管理系统在客户细分方面存在的不足进行优化,从而提高企业客户满意度和留存率,实现最佳的客户关系管理。

基于混合蚁群算法和干扰管理的多目标物流配送应用研究

这是一篇关于物流配送,干扰管理,累积前景理论,客户价值,混合蚁群算法的论文, 主要内容为车辆的路径优化是物流配送中重要的一部分,可以有助于节约企业的资源、提高服务水平和配送效率。然而,配送车辆在执行任务的过程中常常面临许多干扰事件的发生,如配送车辆发生故障、客户的取消送货、以及客户的送货时间改变等。物流企业通常在解决这些干扰事件时,仅仅以配送成本最低为目标来优化路径。但事实上,干扰事件会对多方面因素产生影响,如果物流企业仅单一的优化成本,将不可避免地导致其它方面的损失。因此,在应对干扰事件时兼顾多目标优化,将会使物流企业得到更长远的发展。首先,本文建立了客户价值评价体系,利用K-means算法聚类出客户的分类结果。以客户时间窗的变化作为物流配送的干扰事件,考虑客户满意度、路径偏离和成本偏离三个目标,构建了多目标字典排序的干扰管理模型。同时根据干扰管理思想,提出干扰辨识、干扰度量和干扰策略,并提出将客户价值理论与前景理论相结合的扰动度量方法。然后,设计了蚁群和模拟退火算法相融合的混合蚁群算法(ACO-SA)。算法改进了状态转移规则和信息素更新方式,并利用模拟退火算法根据最优解的情况动态的调整蚁群算法参数,通过这些改进策略来提高蚁群算法的性能和解决多目标车辆干扰问题。最后,利用文献数据对混合蚁群算法和干扰管理模型有效性进行验证。通过与其他文献数据、Solomon算例的测试,并结合与其他算法的比较,全面验证了混合蚁群算法的性能。此外,根据物流配送的实际需求开发了物流调度管理系统,利用SSM框架技术帮助完成所有功能的搭建工作,方便对所有信息进行管理;Matlab的GUI程序以本文的混合蚁群算法作为配送算法,生成运行成本最小化的方案;Java Script技术通过百度api帮助展示了配送车辆在实际地图中的配送路线。系统从整体上可以实现信息录入、生成配送方案,信息管理等功能。

跨境电商客户分类研究——以天猫国际美妆为样本

这是一篇关于跨境电商,客户分类,客户价值,BP神经网络,天猫国际美妆的论文, 主要内容为我国跨境电商发展的历史时间尽管较短,但是其产生的经济效益越来越显著,是传统外贸企业转型升级发展的新渠道。2020年疫情期间全球实体消费加速向线上消费转移,在其他多个行业经济效益急剧下滑的情况下,我国跨境电商交易额反而呈上升趋势。与本土电商相比,跨境电商由于地域差异、文化差异、法律差异、以及跨境物流等问题具有更高的不确定性,面临诸多发展的挑战。同时,跨境电商离不开卖家与买家的共同参与,更多活跃客户量会给跨境电商平台企业带来更大的成功。因此,以客户为中心,对跨境电商企业与客户的关系进行研究具有一定意义。本文的研究对象是跨境电商客户,研究目标是通过构建跨境电商客户分类指标体系,计算客户能为企业创造的效益,并以价值进行表示,针对结果按照价值大小进行高低排序分为四类,实现对客户的分类研究与管理。借鉴已有文献研究、权威统计报告和现实状况分析,按照指标选取的动态性、层次性、全面性等原则,构建出客户分类指标体系。实证研究中,采用问卷调查的方式获取天猫国际美妆客户的数据,对数据进行五分制打分和归一化处理后利用BP神经网络算法将客户按照价值高低排序分为四个类别,并实行分类管理。关于跨境电商客户分类研究的主要内容有以下几点:第一,构建基于客户价值的跨境电商客户分类指标体系。通过阅读跨境电商的概念、跨境电商客户消费特点、客户分类等文献,收集关于跨境电商客户的统计数据和报告,考虑指标选取的动态性、层次性、全面性等原则,提出从跨境电商的客户特征、当前价值以及潜在价值三个维度分析客户价值。关于二级指标的构建提出以客户年龄、收入、受教育程度、地理位置、信任度及客户交互价值表示跨境电商的客户特征,将客户最近一次在跨境电商平台消费距离现在的时间、最近一年内在跨境电商平台消费的次数、最近一年内在跨境电商平台所花费的总金额表示客户当前价值,以重复购买次数、交叉购买次数等7个因素表示客户潜在价值。第二,实现跨境电商客户分类的方法。首先,利用问卷调查获取天猫国际美妆客户的数据,并对每个选项中获取的数据进行五分制打分和归一化处理。其次,为了提高抽取样本的代表性,以客户当前价值数据为依据,采用专家打分法确定三个指标分别具有的权重,通过计算客户当前价值大小将客户预分为五个类别,并从每个类别中随机抽样50%的客户,为实证做好数据准备。最后,将样本的输入和输出数据进行BP神经网络训练,实现对客户价值的计算,并按价值大小进行高低排序,分为四个类别。第三,根据研究结论提出建议措施。实证结果将客户分为A、B、C、D四个类别,对客户进行贴标签管理,根据企业投入产出最大化原则,从客户管理、市场营销角度对客户进行分类管理提出建议,认为对于A类和B类客户需要重点关注,加大资源的投入,有选择性的获取C类客户,而对于D类客户可以适当放弃。从企业内部改善经营方式的角度提出建议,认为要完善跨境电商平台的建设、提高员工服务意识和优化产品质量,不断提升客户忠诚度。

基于asp.net的证券行业客户档案管理系统的设计与实现

这是一篇关于档案管理,客户价值,分类模型的论文, 主要内容为近年来,随着我国资本市场的迅速崛起,不管是从上市公司的数量、资金额度和投资者数量等各方面来看,我国的资本市场都具有了相当大的规模。经过不断的探索和努力,日益显现出我国资本市场巨大的作用,规范化程度不断提高,技术系统建设方面也取得了显著的成果。快速增长的经济,使得业务量也越来越大,以纸张存在的各种资料文件等爆炸性增长,对这些信息资料如何科学、高效的管理,提高竟争力,是现在亟待解决的问题。对于证券行业来说,是金融业的一个重要分支也面临同样问题。客户档案的系统化管理已显得非常重要,“证券行业客户档案管理系统”就是在这样的背景下进行研究与开发的。本文主要工作如下:1、基于大量的调查研究,分析了档案管理的研究现状、基本理论知识等,通过自身的学习,研究了B/S技术、ASP.NET技术、数据库技术等技术的应用,提出了建立证券行业客户档案管理系统的必要性,为我们建立档案管理系统提供了理论依据。2、建立了证券行业客户档案管理系统,设计与实现了管理配置子系统、日常业务子系统、检索查询子系统、统计报表子系统、信用价值子系统为基础的档案管理系统。3、详细研究了基于客户价值的分类模型,并在证券行业客户档案管理系统中实现,在文中起到了对客户价值进行评价打分,能更好的为我们提供客户价值的参考。4、对系统的安全性、实用性、可扩展性等方面也作了相应的说明,使得系统更加的安全,更加的实用。本论文主要涉及软件,数据库与网络技术等。涵盖知识面广,可有效地提高综合运用所学知识分析解决问题的能力,增强对事物的理解与掌握能力,培养掌握科学的研究方法,正确的设计思想,独立思考,勇于进取,探索创新,为今后进一步学习与工作奠定了良好的基础。

网通客户价值分析系统设计与实现

基于改进RFM模型客户价值研究及推荐预测

这是一篇关于RFMC模型,客户价值,推荐系统,协同过滤的论文, 主要内容为在网购场景下,商品的虚拟展示形式已打破传统货架的空间限制,在为消费者提供海量信息和商品的同时,也使得选择过剩和信息过载的问题尤为突出,不仅无益于商家盈利,而且会损害消费者满意度和忠诚度。因此,电商平台或团体希望将商品推送给高价值人群和重要消费者,同时消费者则希望从海量商品中获得满足其个性化需求的商品。首先利用商品订单数据进行消费者定向营销策略分析并建立营销领域的RFM模型,根据R、F、M高低区分成8类客户。在进行了产品描述以及产品价格的关键词分组提取后,发现价格划分对分类影响很大,故引进新的指标C:不同商品的平均价格。其次,为避免受到不同的业务场景需求影响,在RFMC模型中加入权重系数,经分类发现基于加权的RFMC模型分层具有一定的效果,且各类客户间有明显的差别。接着对四个指标进行属性规约及数据变换,利用KMeans算法对客户进行聚类,观测SSE与簇个数的关系,利用手肘法确定参数5即为聚类个数,从而分析出客户群特征。在商品推荐系统设计方面,通过对每个客户与推荐产品、价格的均值计算,得到在超过3000种产品的产品目录中,基于关联规则的FP Growth模型可以在35%的情况下预测客户将购买的下一种产品,从而产生显著的额外收入的结论。在基于多类型的相似度计算的协同过滤推荐算法中,对多个相似度计算方法中增加对比实验,发现基于用户、商品的协同过滤,由欧式距离计算得出的RMSE最小,分别为5.6884和5.7720。之后再随机选取顾客,分别代入基于欧式距离相似度度量的协同过滤算法,即可得到不同的商品-用户推荐结果。过往的研究里针对改进RFM模型中的新变量的合理性往往没有得到相关证明。为了改变进这一缺陷,本文在改进新模型之前则采取文本分析挖掘出合理的新变量即不同商品的平均价格,并在产品及客户分类中得到相应支持结论。