基于客户终生价值的精确细分研究及其在电信行业的实证研究

发布时间：2020-06-19 14:04

【摘要】： 在未来的3G上马后,我国电信业将会面临激烈的竞争。电信业的竞争,归根到底是对优质客户的争夺。谁赢得了优质客户,谁就赢得了市场。目前中国电信业对客户进行细分还是基于经验或基于统计的简单划分方法,没有考虑客户的未来价值和客户在企业的生命周期,这些细分方法都无法真正找出高价值客户,基于此的差异化服务也往往得不到预想的效果。因此,以客户终生价值为理论核心,以数据挖掘技术为工具,建立灵活、精确的客户细分模型以识别高价值客户,提供差异化营销服务成为了当前电信行业发展的关键。 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,结合电信客户细分研究现状,对基于客户终身价值的电信行业客户细分模型进行了研究。 本文首先在研究客户终身价值的基础上,改造了原有的三维CLV(Customer Life time Value)估算模型:一是修改了客户潜在价值模型部分,使得其更具有可计算性和可操作性;二是在原有模型平台上引入了由客户忠诚度和客户信誉度构建的客户关系价值;三是在模型的参数计算中引入了数据挖掘技术;从而建立了一个全面的、可计算的、预测性强的终身价值细分模型,希望能够通过改进的模型更客观地,更全面地反映客户的价值状态,实现对不同价值客户的精确分类。 其次本文在已建立的客户终生价值模型平台上,提出了基于三个维度(当前价值、潜在价值、关系价值)的客户价值细分的差异化营销方案和基于客户终生价值细分的营销方案,针对所划分的每类客户的特点进行相应的策略研究。 最后,本文通过分析电信客户的特征,结合市场营销实践,阐述了基于客户终生价值细分的重要性和有效性,对客户终生价值模型在电信行业中的应用进行了详细的设计,并在对某省联通客户进行的实证研究中取得了比较理想的细分结果。 依据本文提出的客户终生价值模型来对客户进行细分,企业决策者能够更有效地判断高价值客户,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。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F626;F274
【图文】：

与其他的变量结合使用。图 1-1 RFM 矩阵在 Marcus 提出的图 1-1 的 RFM 矩阵中，确定消费频率与平均消费金额的基准是各自的平均值，一旦确定每一个坐标轴的平均值，每个客户就被定位于客户价值矩阵的某个象限里。然后分析每个象限的客户群的关键差异。RFM 矩阵的优点在于这种细分方法产生针对每个客户群与跨越客户群的营销战略。最佳客户代表了企业基础，保持是必要的;对于乐于消费型，最适当的战略是增加他们的购买率;对于经常性顾客，他们通过不断的购买证明自己的忠诚，最好的策略是通过交叉销售、向上销售增加他们的平均购买额;对于不确定型顾客，最好的战略是可以描述为慎重的精选，把营销努力集中于不确定型的新客户和那些对某种具体的产品感兴趣的客户。结合其它的客户信息，客户价值矩阵能够制定跨越客户群的营销战略

图 1-2 客户忠诚矩阵忠诚分为行为忠诚(实际表现出来的重复购(对企业及其产品的态度)。三个方面组成标有再购买意向(再购买周期)、再购买行，通过对不同价值指标的认知侧量，把客户区等四个细分市场。客户忠诚度可以反映客户价客户关系的质量。因此，基于忠诚的客可以制定出更有效的客户保持策略。但是

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本文编号：2720894