基于电信PAS客户的LTV模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-10页 |
| ·论文选题背景 | 第8页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文章节安排 | 第9-10页 |
| 第2章 电信客户细分概述 | 第10-15页 |
| ·客户细分对于电信运营商的重要性 | 第10-12页 |
| ·传统的客户细分方法 | 第12-13页 |
| ·传统的客户细分方法介绍 | 第12页 |
| ·传统客户细分方法的缺陷 | 第12-13页 |
| ·基于CLV预测的客户细分方法 | 第13-15页 |
| ·基于 CLV预测的客户细分方法介绍 | 第13-14页 |
| ·基于 CLV的客户细分方法的优点 | 第14-15页 |
| 第3章 客户生命周期价值 CLV研究 | 第15-25页 |
| ·客户生命周期价值理论 | 第15-19页 |
| ·客户生命周期 | 第15-16页 |
| ·客户关系生命周期的四阶段模型 | 第16-17页 |
| ·客户关系生命周期各阶段的特征 | 第17-19页 |
| ·现有 CLV预测方法的研究现状及不足 | 第19-20页 |
| ·Dwyer法 | 第19-20页 |
| ·客户事件法 | 第20页 |
| ·CLV拟合预测法 | 第20-25页 |
| ·预测原理 | 第21-23页 |
| ·预测模型 | 第23-25页 |
| 第4章 数据准备 | 第25-38页 |
| ·电信 PAS客户生命周期基本现状 | 第25页 |
| ·数据处理 | 第25-30页 |
| ·数据准备 | 第25-28页 |
| ·数据整理 | 第28-30页 |
| ·对客户进行聚类 | 第30-34页 |
| ·谱系聚类方法介绍 | 第30-32页 |
| ·用 SAS进行聚类 | 第32-34页 |
| ·决策树在 PAS客户 LTV研究中的应用 | 第34-38页 |
| ·决策树算法(方法)介绍 | 第34-35页 |
| ·用决策树算法对 PAS客户分类 | 第35-38页 |
| 第5章 PAS用户 LTV模型研究 | 第38-52页 |
| ·用 SAS进行曲线拟合 | 第38-43页 |
| ·对 LTV曲线拟合结果的分析 | 第43-51页 |
| ·LTV曲线与客户生命周期模式 | 第43-46页 |
| ·PAS用户CLV曲线的分析 | 第46-51页 |
| ·对 LTV拟合模型的验证 | 第51-52页 |
| 第6章 结束语 | 第52-54页 |
| ·研究工作总结 | 第52-53页 |
| ·下一步目标 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57页 |
