【摘要】：當(dāng)前中國汽車工業(yè)的飛速發(fā)展，也帶動著汽車服務(wù)行業(yè)產(chǎn)業(yè)的急速擴(kuò)張。雖然國內(nèi)汽車服務(wù)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮�，但是整體市場起步較晚，服務(wù)措施亟待完善，從業(yè)人員素質(zhì)較低，缺乏先進(jìn)的管理思想和技術(shù)手段、服務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重，服務(wù)品種單一�？蛻暨x擇產(chǎn)品及服務(wù)的余地越來越大，客戶的忠誠度越來越低，客戶流失已經(jīng)成為汽車服務(wù)業(yè)最為關(guān)注的問題之一。因此本文希望通過建立客戶流失預(yù)測模型，識別客戶流失的行為特征，針對不同流失狀況客戶進(jìn)行有效的靶向營銷，從而減少企業(yè)的客戶流失狀況，提升企業(yè)競爭力。 本論文的主要工作： 1）汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失問題的確認(rèn)。 本文通過回顧客戶流失理論的相關(guān)文獻(xiàn)，分析了客戶流失的原因、掌握了客戶流失問題的研究流程以及客戶流失管理的必要性。在此基礎(chǔ)上，本文結(jié)合汽車服務(wù)企業(yè)的特點(diǎn)，給出了汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失的定義以及分類，從而明確了汽車服務(wù)企業(yè)的客戶流失問題。 2）汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失預(yù)測建模框架的設(shè)計。 本文首先探討了使用數(shù)據(jù)挖掘方法建立汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失模型的可行性。通過研究客戶流失預(yù)測算法在其他行業(yè)中的應(yīng)用情況，結(jié)合已經(jīng)明確了的汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失的問題，進(jìn)一步探討了汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失建模的原則與意義。創(chuàng)新的設(shè)計了決策樹與LOGISTIC回歸模型相結(jié)合的方法對汽車服務(wù)企業(yè)進(jìn)行建模，并使用交叉表分析與決策樹方法對變量進(jìn)行篩選。 3）上海東浦汽車銷售服務(wù)公司客戶流失預(yù)測模型的構(gòu)建。 以上海東浦汽車銷售服務(wù)有限公司的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。在考慮和分析了其他相關(guān)行業(yè)客戶流失預(yù)測分析所使用變量的基礎(chǔ)上，得出本企業(yè)與客戶流失密切相關(guān)的因素：客服服務(wù)時間長度、年齡、客戶主要來源渠道、擁有各種服務(wù)的數(shù)量等11個汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失密切相關(guān)的靜態(tài)客戶資料；同時，引入時間序列的因素，即1年考察期內(nèi)客戶的各種消費(fèi)行為，，最終把這兩部分因素作為客戶流失的輸入變量，最終輸入的解釋變量達(dá)到167個。使用了交叉表分析與基于WEKA平臺的決策樹方法對變量進(jìn)行篩選，最終運(yùn)用了LOGISTIC回歸模型在SAS挖掘平臺下進(jìn)行建模。經(jīng)過回歸運(yùn)算判定，最終結(jié)論中確定影響汽車服務(wù)企業(yè)客戶流失的7個貢獻(xiàn)度最大的預(yù)測變量，并由此建立流失預(yù)測模型。 4）客戶流失預(yù)測模型的應(yīng)用。 本文通過使用計算出的回歸模型公式，對上海東浦汽車銷售服務(wù)公司的客戶流失概率進(jìn)行了計算，并將計算結(jié)果結(jié)合RFM客戶細(xì)分模型對客戶進(jìn)行了有效的市場細(xì)分。最后結(jié)合客戶流失挽留理論，設(shè)計出了控制和減少客戶流失的策略，實(shí)現(xiàn)了管理理論與經(jīng)濟(jì)理論的融合、定性分析與定量建模方法的統(tǒng)一。 本文首次為汽車服務(wù)行業(yè)客戶流失預(yù)測分析設(shè)計了框架，創(chuàng)新性地運(yùn)用了決策樹與LOGISTIC回歸模型相結(jié)合的方法對汽車服務(wù)企業(yè)進(jìn)行建模，并取得了不錯的建模效果。同時將模型計算結(jié)果與RFM模型相結(jié)合進(jìn)行客戶細(xì)分，達(dá)到靶向性營銷減少客戶流失的目的，開辟了汽車服務(wù)行業(yè)客戶流失研究的新視角。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F426.471;F274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2497314