决策方法与客户分类 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:对外经济贸易大学出版社

作者:昝欣

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2007-3

价格:31.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810788403

丛书系列:

图书标签:

决策分析
客户关系管理
数据挖掘
市场营销
客户分类
商业智能
数据分析
精细化运营
统计建模
机器学习

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

CRM作为一个复杂的管理决策系统，其中的客户分类问题是指根据客户属性来划分客户集合，通过获得的客户类别来分析和预测客户消费模式的客户整理与管理过程。本书从多属性决策分析的角度，提出采用多属性群决策的理论方法来研究客户分类问题，重点详细地研究客户排序、分级、集团划分及分析等问题，探讨基于多属性群决策的客户分类思想理论，以便提出有理论意义和实际价值的方法。本书对相关的决策理论与方法、群决策理论、多属性决策，以及客户关系管理的基本理论作了较为详细的介绍。在此基础上，展开基于决策理论与方法的客户分类研究的内容。首先，本书结合当前实际管理背景对客户及客户关系内涵进行进一步扩展，建立了一种网络式客户关系体系框架；针对网络式客户关系体系中的典型客户关联规则提取问题，本书利用信息粒的粒计算方法，提出一种基于二进制数粒计算的客户属性关联规则提取方法；本书将客户分类问题上升到决策的层面，利用群决策的理论方法，提出了建立在群给出的优先序关系基础上的客户分类方法。其次，本书分别研究定性与定量两种评判信息形式下，基于多属性群决策方法的客户分类问题。结合问题的实际需求，本书给出的实用方法包括基于PLWAA算子和PLAHA算子的改进的纯语言多属性群决策客户分类方法，基于混合定量数值型多属性群决策的客户分类方法。再次，本书通过探讨群决策中的集团序思想起源，建立并研究客户集团序概念体系，通过集团序意义下的客户集团划分研究，建立基于集团序的客户集团划分方法。最后，将本书提出的客户分类方法应用于某公司2005年随机抽样的集团客户样本，展示方法在实际应用中的实施步骤，并进行结果的分析讨论。

好的，这是一份关于一本名为《现代管理决策与客户行为模式分析》的图书的详细简介： --- 图书名称：现代管理决策与客户行为模式分析简介在当前瞬息万变的商业环境中，企业成功的基石在于其决策的质量与对客户的深度理解。本书《现代管理决策与客户行为模式分析》旨在为企业管理者、市场分析师以及战略规划人员提供一套系统、前沿的分析框架与实用工具，用以提升决策的科学性，并精准洞察客户的复杂行为轨迹。本书并非泛泛而谈管理理论，而是聚焦于如何在数据驱动的时代背景下，构建高效的决策模型，并以此为基础，建立精细化的客户细分与互动策略。第一部分：面向不确定性的决策科学本书的第一部分深入探讨了现代企业管理决策的理论基础与实践挑战。我们首先梳理了经典决策理论（如有限理性、满意性原则）在当前复杂性科学背景下的演进与局限性。重点在于，我们构建了一套结合认知心理学与复杂系统理论的决策框架，用以解释高管团队在信息不完全和高压环境下的实际决策过程。 1.1 风险、不确定性与情景规划传统的风险评估往往依赖于历史数据的线性外推，这在“黑天鹅”事件频发的今天已显不足。本部分详细阐述了情景规划的构建方法论，包括驱动因素识别、构建关键不确定性矩阵，以及如何基于不同情景设计“韧性策略”（Resilience Strategies）。特别地，我们引入了动态博弈论的概念，用以模拟竞争对手在不同决策路径下的反应，从而帮助决策者预见多步博弈的结果。 1.2 决策的认知偏差与去偏技术人类决策的内在缺陷是组织效率提升的最大障碍之一。本书详尽剖析了常见的认知偏差，如锚定效应、确认偏误、过度自信等，并超越了简单的罗列。我们引入了行为经济学的最新研究成果，重点介绍如何设计“助推”（Nudge）机制来修正团队决策中的系统性错误。此外，我们提供了结构化决策分析工具，例如决策树的高级应用、概率加权分析（PWA）以及德尔菲法的优化实施流程，确保决策过程的透明化与可追溯性。 1.3 数据驱动的决策支持系统（DSS）架构在数据爆炸的时代，决策不再是直觉的产物，而是高效信息整合的结果。本章详细描绘了现代DSS的架构设计，包括数据采集、清洗、模型训练与实时反馈机制。我们强调因果推断（Causal Inference）在决策中的核心地位，区分相关性与因果性的技术路径，如倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DID），为企业在资源配置、政策制定等关键领域提供更可靠的“为什么”的答案，而非仅仅“是什么”。第二部分：精细化客户行为模式的解构与预测本书的第二部分聚焦于客户——企业价值链的核心驱动力。现代市场营销已从大众传播转向超个性化互动，这要求企业具备极强的客户洞察能力。 2.1 客户生命周期价值（CLV）的动态建模传统的CLV计算往往是静态的，忽略了客户关系随时间的变化。本部分引入了随机过程模型（如Beta-几何/负二项分布模型BG/NBD）和生存分析方法，构建客户终身价值的动态预测模型。我们详细演示了如何将客户获取成本（CAC）、流失风险与未来收益结合，实现投资回报率（ROI）最大化的客户群体识别。 2.2 基于深度学习的行为序列分析客户行为不再是孤立的点击或购买，而是复杂的时间序列数据。本书深入讲解了如何运用循环神经网络（RNN）和Transformer模型来分析用户在多渠道环境下的行为路径。我们关注的重点在于：识别关键的“决策节点”（Decision Points）以及在用户从认知到购买的转化漏斗中，哪些交互行为具有最高的预测效力。这使得企业能够实时干预，优化用户体验路径。 2.3 客户细分的高级技术：混合聚类与自然语言处理（NLP）传统的基于人口统计学的细分已无法满足需求。本书倡导采用多维度、非线性的细分方法。我们详细介绍了混合聚类模型（如结合K-Means和DBSCAN的优势）在识别复杂客户群体中的应用。更进一步，我们展示了如何利用主题模型（Topic Modeling，如LDA）和情感分析来处理非结构化的客户反馈（如评论、工单记录），将文本数据转化为可量化的“偏好因子”，从而实现基于需求而非表象的客户分组。 2.4 客户流失的预警系统与干预策略流失客户的挽回成本远高于维系现有客户。本章侧重于构建高精度流失预测模型（如梯度提升决策树XGBoost或LightGBM）。我们不仅关注预测的准确性，更强调模型的可解释性——即确定是哪些特定行为组合触发了高流失风险。基于此，我们设计了差异化挽留策略矩阵，将资源精确投向那些“高价值但高风险”的客户群体，实现成本效益最优。总结与展望《现代管理决策与客户行为模式分析》的最终目标是搭建一座桥梁，连接复杂的理论模型与日常的商业实操。本书强调，有效的管理决策必须建立在对客户行为的深刻理解之上；而对客户行为的洞察，则依赖于科学、严谨的决策框架来指导数据分析的投入方向。本书的读者将获得一套整合了战略思维、数据科学和行为洞察的集成工具箱，从而在激烈的市场竞争中，做出更明智、更具前瞻性的商业抉择。