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基于粗糙集理論的物流客戶流失量組合估計(jì)模型研究——以杭州下沙物流園區(qū)鼎盛物流公司為例

發(fā)布時(shí)間:2018-01-10 13:20

  本文關(guān)鍵詞:基于粗糙集理論的物流客戶流失量組合估計(jì)模型研究——以杭州下沙物流園區(qū)鼎盛物流公司為例 出處:《物流技術(shù)》2014年05期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:基于物流客戶關(guān)系管理理論分析當(dāng)前物流企業(yè)客戶頻繁流失的動(dòng)因,物流企業(yè)客戶非周期購(gòu)買物流服務(wù)導(dǎo)致較難準(zhǔn)確判斷客戶流失情況,針對(duì)物流客戶流失的不穩(wěn)定性和高流失性的問題,研究應(yīng)用遺傳計(jì)算法對(duì)物流客戶流失的非線性關(guān)系進(jìn)行計(jì)算統(tǒng)計(jì),選用粗糙集(RS)方法建立一種物流客戶流失的組合估計(jì)模型。仿真研究顯示,物流客戶流失數(shù)據(jù)存在模糊性的一面,該組合估計(jì)的研究方法避免了粗糙集單一算法的片面性問題,可以增加物流客戶流失組合估計(jì)模型計(jì)算的準(zhǔn)確性,同時(shí)為解決物流客戶流失問題提供理論依據(jù)。研究提出了控制物流客戶流失的策略和方法,為以后的物流客戶流失問題的相關(guān)研究提供了參考依據(jù)。
[Abstract]:Based on the theory of logistics customer relationship management (CRM), it is difficult to accurately judge the customer churn due to the frequent loss of logistics customers. In order to solve the problem of instability and high wastage of logistics customers, the genetic calculation method is applied to calculate the nonlinear relationship of logistics customer churn. The rough set RS) method is used to establish a combined estimation model of logistics customer churn. The simulation results show that the data of logistics customer churn is fuzzy. This method avoids the one-sidedness problem of single rough set algorithm and can increase the accuracy of logistics customer churn estimation model. At the same time, it provides the theoretical basis for solving the problem of logistics customer churn. The research puts forward the strategy and method of controlling logistics customer churn, and provides the reference basis for the related research of logistics customer churn in the future.
【作者單位】: 包頭輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】:內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)?茖W(xué)研究基金項(xiàng)目(NJZC13368)
【分類號(hào)】:F259.22
【正文快照】: 1引言隨著技術(shù)的發(fā)展,目前國(guó)內(nèi)大中型物流企業(yè)都開始建立客戶數(shù)據(jù)庫(kù),通過分析客戶的物流需求規(guī)律和周期性變化趨勢(shì),對(duì)客戶需求進(jìn)行精細(xì)化管理,目的是建立良好的客戶關(guān)系,減少客戶流失的可能性,從而增加物流企業(yè)的利潤(rùn)空間。通過綜合整理分析現(xiàn)有研究成果可以清楚地發(fā)現(xiàn),物流業(yè)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1405418

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