闡述虛擬品牌社區(qū)中契合顧客的重要性,界定企業(yè)自營虛擬品牌社區(qū)中的契合顧客以及顧客契合行為。針對企業(yè)在虛擬品牌社區(qū)客戶關系管理中如何有效識別契合顧客這一問題,依據(jù)計劃行為理論,建立了包括契合顧客的意愿、主觀規(guī)范、能力3個維度的契合顧客識別模型,并分析了各個維度的主要影響因素。以小米社區(qū)為例,采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型對契合顧客識別模型進行了驗證,實驗結果顯示,模型能有效識別虛擬品牌社區(qū)的契合顧客。

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【部分圖文】：

圖1 社區(qū)契合顧客的識別模型 ?

由此,根據(jù)計劃行為理論,可從顧客契合意愿、顧客主觀規(guī)范、顧客契合能力3個維度來識別企業(yè)虛擬品牌社區(qū)的契合顧客。顧客契合意愿是指顧客通過契合行為,實現(xiàn)對品牌的忠誠、提高社區(qū)地位和提升社區(qū)影響力。顧客主觀規(guī)范是指顧客是否采取契合行為受到社區(qū)平臺和社區(qū)其他顧客的支持的影響。顧客契合能力....

圖2 對數(shù)損失函數(shù)收斂

252個顧客樣本隨機抽取65%樣本作為訓練集,余下35%為測試集。實驗結果得到,損失函數(shù)誤差值隨著迭代到22次時開始趨近于固定值0.168472,模型達到收斂(見圖2)。訓練集訓練得到的輸入層與隱含層之間的權值及隱含層到輸出層之間的權值見表4。經(jīng)試驗驗證,模型的準確率為96.1....

圖3 契合顧客識別模型曲線 ?

5.4.2k-fold交叉驗證樣本分為6份,取其中1份輪流作為測試集,剩余5份為訓練集,平均準確率衡量模型的準確率,從另一面驗證模型的泛化能力。模型的ROC曲線以假正類率作為橫坐標,真正類率作為縱坐標,大于閾值為契合顧客,反之為非契合顧客,根據(jù)不同閾值得全部坐標點的連線(見圖3....

圖4 契合顧客識別模型特征重要性 ?

契合顧客識別模型由13個特征變量組成,但這些特征變量對模型的貢獻程度不同。通過機器學習中的特征重要性計算方法,計算出模型中各個特征變量的重要性,即各個特征變量的重要性得分,可以判斷出不同的特征變量對是否為契合顧客的影響程度(見圖4)。由圖4可見,前7個特征變量對模型的影響程度較大....

本文編號：4028016