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內(nèi)容簡介

　　顧客關系管理的前端工作是收集顧客的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和動態(tài)行為數(shù)據(jù)，后端工作是分析這些數(shù)據(jù)，做出支持業(yè)務發(fā)展的決策。決策實施過程中還需要在組織結(jié)構、企業(yè)文化等方面做出相應的調(diào)整。本書只涉及顧客關系管理的后端工作部分，即如何分析顧客背景和行為數(shù)據(jù)。結(jié)合企業(yè)常見顧客數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容，深入解讀相關計算模型的核心思想，以樣本數(shù)據(jù)為例說明如何預測顧客行為、形成相應的業(yè)務決策。除了常見的計量模型，本書也介紹了相關的機器學習方法，解決對應數(shù)據(jù)的預測和分類問題。作者以便于企業(yè)管理人員理解的方式行文，輕松而不失深邃。希望有助于讀者挖掘現(xiàn)有顧客數(shù)據(jù)的價值，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，保持與數(shù)據(jù)時代的同步。

作者簡介

　　韓冀東工學學士、經(jīng)濟學碩士、管理學博士，中國人民大學商學院市場營銷系副教授。在工廠管過生產(chǎn)，在公司做過銷售和管理工作。在人大商學院任教后，完成多家公司和政府部門的咨詢項目。出版了顧客關系管理、電子商務、新產(chǎn)品開發(fā)等方面的著作、教材和譯著。研究領域涉及顧客關系管理、電子商務、醫(yī)療改革、健康行為、數(shù)字療法等。熟悉啤酒、電商、醫(yī)療等依托品牌、高頻次消費的B2C營銷，也擅長挖掘機、元器件乃至軍工、高技術領域的B2B營銷。一直深入企業(yè)實踐開展學術研究，秉承“數(shù)據(jù)、理論和趨勢三結(jié)合”的理念，堅持“基于實際業(yè)務數(shù)據(jù)，改善企業(yè)實踐，推進理論創(chuàng)新”，致力于“發(fā)揮中國企業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”。

圖書目錄

第一章顧客關系管理概述………………………………………1
第一節(jié)顧客關系管理的簡要案例………………………………1
第二節(jié)顧客關系管理的具體應用………………………………5
第三節(jié)顧客關系管理的典型數(shù)據(jù)和場景………………………9
第四節(jié)顧客關系管理預測方法的核心思想……………………13
第五節(jié)顧客關系管理的價值和目標……………………………15
第六節(jié)顧客關系管理適用的業(yè)務類型…………………………18
第二章預測重復性行為的基本思想……………………………22
第一節(jié)重復性行為背后的規(guī)律…………………………………23
第二節(jié)用個體的過去行為預測其未來行為……………………25
第三節(jié)用顧客群的行為預測顧客個體行為……………………30
第三章預測重復性行為的基本方法……………………………34
第一節(jié)用個體的過去行為預測其未來購物時間………………34
第二節(jié)預測時各種可采用的概率分布…………………………39
第三節(jié)用群體的過去行為預測相似個體的購物時間…………49
第四節(jié)預測個體的購物次數(shù)……………………………………51
第五節(jié)預測群體的購物次數(shù)……………………………………56
第四章顧客價值的衡量…………………………………………68
第一節(jié)衡量顧客價值的核心思想………………………………68
第二節(jié)預測顧客價值的簡化方法………………………………74
第三節(jié)預測未來的新增顧客數(shù)量………………………………78
第四節(jié)計算顧客價值時考慮顧客流失…………………………85
第五節(jié)計算顧客價值中的利潤貢獻……………………………89
第五章顧客之間的相互影響……………………………………93
第一節(jié)衡量現(xiàn)有顧客的影響……………………………………93
第二節(jié)優(yōu)化企業(yè)激勵顧客相互影響的策略……………………98
第三節(jié)衡量相互影響對顧客流失的影響………………………103
第四節(jié)通過現(xiàn)有顧客的推薦獲取新顧客………………………111
第六章非合約類交易的顧客流失預測…………………………122
第一節(jié)預測顧客流失常用的數(shù)據(jù)………………………………122
第二節(jié)從時間間隔角度預測顧客流失…………………………126
第三節(jié)根據(jù)內(nèi)外部影響因素預測顧客流失……………………131
第四節(jié)采用機器學習的方法預測顧客流失……………………134
第五節(jié)特征選擇、決策樹的生成和剪枝………………………141
第六節(jié)判斷機器學習算法優(yōu)劣的方法…………………………150
第七章產(chǎn)品推薦和先后購買……………………………………155
第一節(jié)從不同層面泛化理解重復性……………………………155
第二節(jié)水平推薦：推薦系統(tǒng)的基本邏輯………………………159
第三節(jié)垂直推薦：先后購買產(chǎn)品的推薦………………………172
第四節(jié)垂直推薦：量化前后購買產(chǎn)品之間的距離……………180
附錄1擬合概率分布的工具……………………………………188
附錄2預測重復性行為和顧客價值的工具……………………190