本文關(guān)鍵詞：基于兩階段模型評(píng)估DELL客戶價(jià)值

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【摘要】：隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇,現(xiàn)代營(yíng)銷理論從最初的“以企業(yè)為中心”,發(fā)展到“以消費(fèi)者為中心”,但都基于“大眾市場(chǎng)”。在現(xiàn)代社會(huì),多元異質(zhì)性需求的突出,和消費(fèi)者需求的日趨分化,使得“分眾市場(chǎng)”愈來(lái)愈成為現(xiàn)代市場(chǎng)的主要特點(diǎn),這要求企業(yè)對(duì)各細(xì)分市場(chǎng)的營(yíng)銷策略要更加具有針對(duì)性、更加“精準(zhǔn)”。精準(zhǔn)營(yíng)銷的核心環(huán)節(jié)是對(duì)客戶進(jìn)行分類,這使得對(duì)客戶的分析和研究成為市場(chǎng)營(yíng)銷理論研究的核心內(nèi)容之一。而要研究客戶分類,其中一項(xiàng)重要的指標(biāo)就是,從公司的角度評(píng)估客戶帶給企業(yè)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)一一也即客戶價(jià)值。因此,本文是一個(gè)以DELL公司為價(jià)值感受主體,以評(píng)估DELL公司型客戶價(jià)值為最終目的的實(shí)際商業(yè)案例研究課題。本文所使用的近20萬(wàn)條觀測(cè)值的數(shù)據(jù)集來(lái)自于某咨詢公司的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)集中主要包含了DELL公司型客戶的基本信息和消費(fèi)行為信息,包含的變量非常繁多,諸如公司型客戶的年齡、所屬行業(yè)、雇員數(shù)量、銷售額等近600個(gè)變量,涵蓋了連續(xù)型和分類型這兩種類型的變量。為了研究這個(gè)商業(yè)案例,本文借助統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域中的兩階段模型對(duì)客戶價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。第一階段基于Logistic回歸模型預(yù)測(cè)客戶未來(lái)1年對(duì)DELL產(chǎn)品的響應(yīng)率；第二階段,使用估計(jì)的響應(yīng)率作為權(quán)重與利潤(rùn)變量相結(jié)合,再基于多元線性回歸模型預(yù)測(cè)響應(yīng)客戶未來(lái)1年能給企業(yè)帶來(lái)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)。同時(shí),為了使得建立的模型具有穩(wěn)健性,創(chuàng)建了2個(gè)備用數(shù)據(jù)集一樣本內(nèi)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和樣本外驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。其中,樣本內(nèi)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集與建模數(shù)據(jù)集為來(lái)自同一數(shù)據(jù)集的隨機(jī)采樣,它能傳遞與建模數(shù)據(jù)集非常相似的性能：而樣本外驗(yàn)證數(shù)據(jù)集則來(lái)自不同于建模數(shù)據(jù)集的另一個(gè)數(shù)據(jù)集。通過(guò)使用十分位數(shù)分析法和Lift Chart驗(yàn)證工具對(duì)所建立的兩階段模型進(jìn)行驗(yàn)證后,發(fā)現(xiàn)2個(gè)備用數(shù)據(jù)集與建模數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)高度擬合,這表明所建立的兩階段模型是穩(wěn)健的,是評(píng)估客戶價(jià)值的有效模型。
【關(guān)鍵詞】：精準(zhǔn)營(yíng)銷 客戶價(jià)值 兩階段模型 十分位數(shù)分析法 Lift Chart
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F416.671;F274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景與現(xiàn)狀7-8
• 1.2 本文研究的問(wèn)題8-9
• 1.3 研究方案9-10
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 背景知識(shí)11-20
• 2.1 多元線性回歸模型基本理論11-18
• 2.1.1 參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)12-16
• 2.1.2 模型的選擇和診斷16-18
• 2.2 Logistic回歸模型基本理論18-20
• 2.2.1 模型介紹18
• 2.2.2 估計(jì)回歸系數(shù)18-20
• 第三章 數(shù)據(jù)及其預(yù)處理20-26
• 3.1 數(shù)據(jù)集和抽樣20-22
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理22-25
• 3.3 變量篩選25-26
• 第四章 客戶價(jià)值的實(shí)證分析26-44
• 4.1 基于Logistic回歸的Buyer Model26-35
• 4.1.1 模型結(jié)果26-30
• 4.1.2 模型驗(yàn)證30-35
• 4.2 基于多元線性回歸的Margin Model35-44
• 4.2.1 模型結(jié)果36-38
• 4.2.2 模型驗(yàn)證38-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 5.1 總結(jié)與建議44-45
• 5.2 不足與展望45-46
• 致謝46-47
• 參考文獻(xiàn)47-48

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：1116092