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T公司客户流失因素分析及挽留策略

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 选题的背景第10页
    1.2 选题研究的意义第10-11页
    1.3 论文研究目的第11-12页
    1.4 本文的主要研究内容第12页
    1.5 本文的组织结构第12-13页
    1.6 本文的研究方法第13-14页
第二章 客户流失相关理论综述第14-30页
    2.1 客户相关概念及理论概况第14-19页
        2.1.1 客户第14页
        2.1.2 客户细分是客户流失分析的聚焦工具第14-16页
        2.1.3 价值是客户保持工作的尺度第16-19页
    2.2 客户关系管理面临的问题及思路第19-20页
    2.3 通过市场营销组合工具防范客户流失第20-24页
    2.4 客户保持理论综述第24-30页
        2.4.1 客户流失概念第24-25页
        2.4.2 客户流失因素研究现状第25-27页
        2.4.3 客户保持/挽留策略研究现状第27-29页
        2.4.4 客户流失因素及挽留策略文献综述第29-30页
第三章 T 公司的概况及客户流失问题第30-44页
    3.1 行业背景介绍第30-35页
        3.1.1 工业气体行业概况第30-31页
        3.1.2 低温储运设备领域第31-32页
        3.1.3 工业气体及低温储运设备市场的主要企业第32-35页
    3.2 T 公司概况第35-36页
    3.3 T 公司的产品及特点第36-39页
        3.3.1 产品的结构第36-37页
        3.3.2 产品类别第37-38页
        3.3.3 产品主要特点第38页
        3.3.4 产品用途第38-39页
    3.4 T 公司的客户管理及问题第39-44页
        3.4.1 客户的基本现状第39-40页
        3.4.2 T 公司经营情况及客户流失因素分析第40-42页
        3.4.3 T 公司现有客户评价和客户保持效果第42-44页
第四章 客户流失模型构建第44-55页
    4.1 客户流失数据的发掘需求第44页
    4.2 有益于数据使用人员的相关知识第44-46页
    4.3 T 公司进行数据挖掘相关实证研究的意义第46页
    4.4 数据挖掘软件选择第46-49页
    4.5 数据挖掘过程第49-50页
    4.6 流失客户建模步骤第50-55页
        4.6.1 建模准备阶段第50-52页
        4.6.2 数据转换第52-53页
        4.6.3 属性选择第53页
        4.6.4 算法选择和构建模型第53页
        4.6.5 模型评价和结果优化第53-55页
第五章 流失客户分类的挖掘实证第55-74页
    5.1 分类(CLASSIFICATION)算法第55-68页
        5.1.1 挖掘实验过程及结果第55-64页
        5.1.2 三种分类算法校验结果的比较第64-65页
        5.1.3 三种算法在进行测试的性能比较第65-68页
    5.2 流失客户数据的聚类、关联分析预测第68-74页
        5.2.1 聚类分析(clustering)第68-71页
        5.2.2 关联分析(association analysis)及预测(predication)第71-74页
第六章 T 公司客户挽留策略第74-84页
    6.1 未来交易模式对客户保持工作的冲击第74页
    6.2 客户挽留策略与公司战略保持致第74-75页
    6.3 T 公司客户挽留策略的三个维度第75-81页
        6.3.1 基于客户认知价值的客户挽留策略第76-78页
        6.3.2 基于客户价值的客户挽留策略第78-80页
        6.3.3 基于营销工具组合要素的客户挽留策略第80-81页
    6.4 T 公司客户挽留策略组合第81-84页
第七章 结束语第84-86页
    7.1 论文研究总结第84页
    2.2 研究的局限性第84-85页
    7.3 未来展望第85-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-89页

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