非契约客户关系情景下的客户资产管理研究 本书特色

对很多企业而言，客户是其*重要的资产。这个观点已经刺激了直接营销、服务质量、关系营销、数据库营销等领域研究的快速发展。客户资产研究的出现是建立在以上研究领域的基础之上，是其综合、补充和创新。《非契约客户关系情景下的客户资产管理研究》由马少辉所著，本文在总结目前国内外相关领域近年来研究成果的基础上，主要研究了客户终生价值及客户资产的评估、优化与管理问题。

非契约客户关系情景下的客户资产管理研究 目录

第1章　绪论
　1．1　客户资产的提出
　1．2　客户资产研究的动因分析
　　1．2．1　信息技术发展为客户资产管理提供了技术支撑
　　1．2．2　连接营销管理与股东价值的需要
　　1．2．3　市场竞争日趋激烈，客户成为稀缺资源
　　1．2．4　追求客户满意未能取得预期效果，引起人们反思
　　1．2．5　市场经济环境的变化
　1．3　客户资产研究文献综述
　　1．3．1　客户资产分析
　　1．3．2　营销策略的评价与客户资产的优化
　　1．3．3　客户资产管理体系的建立
　1．4　本书的研究内容
　1．5　主要创新点
第2章　客户基分析
　2．1　pareto／nbd模型简介
　2．2　pareto／nbd模型实证研究
　　2．2．1　数据处理
　　2．2．2　参数估计
　　2．2．3　验证方法
　　2．2．4　客户活跃度的检验
　　2．2．5　客户个体重复购买次数的预测
　　2．2．6　客户群体重复购买次数的预测
　　2．2．7　pareto／nbd模型实证结论
　2．3　pareto／nbd模型的扩展研究
　　2．3．1　pareto／nbd模型的贝叶斯视角
　　2．3．2　mcmc方法简介
　　2．3．3　pareto／nbd模型的gibbs采样算法
　　2．3．4　蒙特卡罗方法计算pareto／nbd模型的关键
　结果
　　2．3．5　实证结果
　　2．3．6　放松pareto/nbd模型的假设
　　2．3．7　模型预测对比
　2．4　hipp模型
　　2．4．1　模型假设
　　2．4．2　参数估计
　　2．4．3　具有实际管理问题意义的相关公式的推导
　　2．4．4　仿真实验
　　2．4．5　实证分析
　　2．4．6　讨论与结论
　2．5　本章总结
　附录a
　　a．1　e[a(t)]的推导
　　a．2　p(activeih)的推导
　　a．3　e[b(t)ih]的推导
第3章　客户终生价值与客户资产分析
　3．1　客户终生价值／客户资产评估方法综述
　　3．1．1　确定评估的目的
　　3．1．2　确定客户基
　　3．1．3　收入与费用
　　3．1．4　评估期间、折现率与评估周期
　　3．1．5　客户资产评估模型
　3．2　非契约客户关系情景下客户终生价值／客户资产的评估
　　3．2．1　基于perato／nbd及其扩展模型评估客户终生价值
　　3．2．2　客户期望购买金额的建模方法
　　3．2．3　客户资产投资组合
　　3．2．4　潜在客户资产评估
　3．3　客户资产分析与评估案例研究
　　3．3．1　客户历史价值分析
　　3．3．2　客户终生价值评估
　　3．3．3　客户终生价值仿真
　　3．3．4　客户终生价值排序
　　3．3．5　潜在客户资产评估
　3．4　本章总结
第4章　基于客户终生价值的营销策略优化
　4．1　基于客户终生价值的营销策略优化方法综述
　　4．1．1　基于客户保持模型的优化方法
　　4．1．2　基于客户行为模型的优化方法
　　4．1．3　基于客户转移模型的优化方法
　　4．1．4　基于马尔可夫决策过程的优化方法
　　4．1．5　小结
　4．2　使用部分可观察马尔可夫决策模型(pomdp)优化clv
　4．3　部分可观察马尔可夫决策模型(pomdp)简介
　　4．3．1　pomdp模型变量
　　4．3．2　mdp等价公式
　　4．3．3　pomdp控制过程
　　4．3．4　pomdp的价值函数与优化策略
　　4．3．5　pomdp解的形式
　　4．3．6　pomdp求解方法
　4．4　客户保持一流失两状态动态管理模型
　　4．4．1　活跃一流失模型
　　4．4．2　模型算例
　4．5　客户关系多状态动态管理模型
　　4．5．1　问题描述
　　4．5．2　参数估计方法
　　4．5．3　实例研究
　4．6　基于pomdp模型的直邮决策序贯优化
　　4．6．1　数据集简介
　　4．6．2　模型定义
　　4．6．3　参数估计
　　4．6．4　模型检验
　　4．6．5　模型求解与使用
　　4．6．6　结论
　4．7　营销沟通的状态空间模型
　　4．7．1　模型假设
　　4．7．2　参数估计
　　4．7．3　沟通策略优化
　　4．7．4　仿真实验
　　4．7．5　实证研究
　　4．7．6　参数估计
　　4．7．7　策略优化
　　4．7．8　结论
　4．8　客户流失预警优化
　　4．8．1　模型假设
　　4．8．2　参数估计
　　4．8．3　*优化
　　4．8．4　实证研究
　　4．8．5　小结
　4．9　本章总结
　附录b

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