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数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 版权信息
- ISBN:9787300299105
- 条形码:9787300299105 ; 978-7-300-29910-5
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 本书特色
本书主要关注顾客关系管理四个方面的问题:**,顾客什么时候来?如果顾客到时候没来,企业要采取什么营销手段施加影响?第二,顾客对企业的价值是什么?这涉及企业维系顾客关系的成本,也涉及顾客和企业维持交易的时间长度,核心是预测顾客的流失时间。第三,如何衡量和善用顾客之间的相互影响?企业可以据此获取新顾客、维系老顾客。第四,应该向顾客推荐什么产品?顾客有可能因为看到合适产品而来,也可能因为找到满意产品而产生购买行为。产品推荐本身就是获客和维系关系的重要手段。
数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 内容简介
顾客关系管理的前端工作是收集顾客的人口统计数据和动态行为数据,后端工作是分析这些数据,做出支持业务发展的决策。决策实施过程中还需要在组织结构、企业文化等方面做出相应的调整。本书只涉及顾客关系管理的后端工作部分,即如何分析顾客背景和行为数据。结合企业常见顾客数据的形式和内容,深入解读相关计算模型的核心思想,以样本数据为例说明如何预测顾客行为、形成相应的业务决策。除了常见的计量模型,本书也介绍了相关的机器学习方法,解决对应数据的预测和分类问题。
作者以便于企业管理人员理解的方式行文,轻松而不失深邃。希望有助于读者挖掘现有顾客数据的价值,实现数字化转型,保持与数据时代的同步。
数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 目录
**节顾客关系管理的简要案例………………………………1
第二节顾客关系管理的具体应用………………………………5
第三节顾客关系管理的典型数据和场景………………………9
第四节顾客关系管理预测方法的核心思想……………………13
第五节顾客关系管理的价值和目标……………………………15
第六节顾客关系管理适用的业务类型…………………………18
第二章预测重复性行为的基本思想……………………………22
**节重复性行为背后的规律…………………………………23
第二节用个体的过去行为预测其未来行为……………………25
第三节用顾客群的行为预测顾客个体行为……………………30
第三章预测重复性行为的基本方法……………………………34
**节用个体的过去行为预测其未来购物时间………………34
第二节预测时各种可采用的概率分布…………………………39
第三节用群体的过去行为预测相似个体的购物时间…………49
第四节预测个体的购物次数……………………………………51
第五节预测群体的购物次数……………………………………56
第四章顾客价值的衡量…………………………………………68
**节衡量顾客价值的核心思想………………………………68
第二节预测顾客价值的简化方法………………………………74
第三节预测未来的新增顾客数量………………………………78
第四节计算顾客价值时考虑顾客流失…………………………85
第五节计算顾客价值中的利润贡献……………………………89
第五章顾客之间的相互影响……………………………………93
**节衡量现有顾客的影响……………………………………93
第二节优化企业激励顾客相互影响的策略……………………98
第三节衡量相互影响对顾客流失的影响………………………103
第四节通过现有顾客的推荐获取新顾客………………………111
第六章非合约类交易的顾客流失预测…………………………122
**节预测顾客流失常用的数据………………………………122
第二节从时间间隔角度预测顾客流失…………………………126
第三节根据内外部影响因素预测顾客流失……………………131
第四节采用机器学习的方法预测顾客流失……………………134
第五节特征选择、决策树的生成和剪枝………………………141
第六节判断机器学习算法优劣的方法…………………………150
第七章产品推荐和先后购买……………………………………155
**节从不同层面泛化理解重复性……………………………155
第二节水平推荐:推荐系统的基本逻辑………………………159
第三节垂直推荐:先后购买产品的推荐………………………172
第四节垂直推荐:量化前后购买产品之间的距离……………180
附录1拟合概率分布的工具……………………………………188
附录2预测重复性行为和顾客价值的工具……………………190
数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 节选
这本书是写给谁的?数据时代有很多好处,但也让很多人感觉到不适应。企业的高层管理者听到很多新模式、新名词,内部会议中也常有新提法。他们虽然不用去 做具体的事情,但也迫切希望了解新事物背后的逻辑和玩法,以便决定是否投入资源或者转变原有模式。营销领域传统的中层管理者面临很大的挑战,感觉走在前列的其他一些行业已经渐行渐远。他们想要照搬“先进”行业的成功做法,但因为不明白人家内部的底层操作,始终不知道怎么落地。新招进的年轻人,又反复提到模型、算法,让这些中层管理者听起来更是一头雾水。两个层次的管理者都迫切希望理解数据的丰富所带来的企业管理和运营的变化,至少要能明白新模式的逻辑才好放手让年轻人去尝试。除此之外,营销领域的员工多数也不理解基于算法的营销活动背后的逻辑,很难据此改变自己的模式并更好地适应从数据出发制定营销策略。 本书想帮助高层和中层管理者理解基于数据建立、维系和拓展顾客关系的底层分析逻辑。有了这个基础,他们就更容易理解数据时代顾客关系管理的新模式、新要求,就能据此调整企业的管理和运营模式,并决定在哪些领域投入资源。本书也面向那些实际负责数据分析的人,他们即便能够运用现成的模型和算法,也未必能够理解背后的逻辑和道理。当遇到不同的业务类型或业务模式时,如何根据业务选择合适的模型就尤为重要。 希望通过本书的解读,能够帮助读者实现三个目标:**,把数据和业务联系起来;第二,看懂各种符号和公式指向的数据和业务实践;第三,通过数据分析的结果改善实践。从上述目标可以看出,本书希望用企业中的人能看懂的模型讲清楚CRM的逻辑。尽量通俗易懂、降低阅读模型的门槛是本书始终坚持的 原则。 本书不打算讲CRM的重要价值 (虽然会从大数据的角度反映出来),也不打算讲CRM如何收集数据之类的实际操作。本书想讲的是CRM计算的细节,也就是在理念性的意义和实际性的操作之间架起桥梁。意义,大家已经认识到,没有再说的必要;基于软件的操作乃至背后所用的模型 常常只能满足某些行业的要求,这也是为什么软件的卖点常常是强调专为某个行业设计。企业的管理者常常会困惑:在某个行业用得很好的CRM 软件为什么到了我这个行业就不太有效了?本书打算把理念层面的意义留 给以往的书籍来谈,把操作层面的事情留给软件行业或者数据挖掘的书籍 来谈。本书只讲与业务逻辑和模型建立、改进有关的事情,目的是把这个 领域的阅读和学习门槛降下来,让更多的人能够理解相应方法并应用到实践中,实打实地提高企业业绩。虽然本书很强调数据,但与大数据收集、存储有关的部分不是本书的关注点;如何提高数据的处理速度,也不是本书的关注点。本书只关注营销变量之间的逻辑,所有模型也是为了表达和使用这些逻辑而建立的。
数据时代的顾客关系管理及模型(百家廊文丛) 作者简介
韩冀东 工学学士、经济学硕士、管理学博士,中国人民大学商学院市场营销系副教授。在工厂管过生产,在公司做过销售和管理工作。在人大商学院任教后,完成多家公司和政府部门的咨询项目。出版了顾客关系管理、电子商务、新产品开发等方面的著作、教材和译著。 研究领域涉及顾客关系管理、电子商务、医疗改革、健康行为、数字疗法等。熟悉啤酒、电商、医疗等依托品牌、高频次消费的B2C营销,也擅长挖掘机、元器件乃至军工、高技术领域的B2B营销。一直深入企业实践开展学术研究,秉承“数据、理论和趋势三结合”的理念,坚持“基于实际业务数据,改善企业实践,推进理论创新”,致力于“发挥中国企业的数据优势,助力企业高质量发展”。
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