顾客流失管理 基于贝叶斯理论的预测方法PDF电子书下载

第1章 顾客流失理论基础 1

1.1 顾客流失 1

1.1.1 顾客流失概念 1

1.1.2 顾客流失率 2

1.1.3 如何看待顾客流失 2

1.2 顾客价值管理 3

1.2.1 顾客价值的含义 3

1.2.2 顾客价值的构成 4

1.2.3 顾客价值的来源 6

1.2.4 顾客价值的影响因素 13

1.2.5 顾客价值的衡量 16

1.3 顾客生命周期 17

1.3.1 顾客类型的划分 17

1.3.2 顾客生命周期的概念 21

1.3.3 基于顾客生命周期的管理策略 22

1.4 顾客忠诚管理 23

1.4.1 顾客忠诚的内涵 24

1.4.2 顾客忠诚的分类 25

1.4.3 顾客忠诚度的衡量 27

1.4.4 影响顾客忠诚的因素 28

1.4.5 建立和维护顾客忠诚的策略 29

第2章 顾客流失判断 33

2.1 顾客类型 33

2.1.1 新顾客与老顾客 33

2.1.2 中间顾客与最终顾客 34

2.1.3 价值顾客与非价值顾客 35

2.2 顾客流失原因及分析 36

2.2.1 价格因素 36

2.2.2 产品因素 37

2.2.3 服务因素 37

2.2.4 市场因素 38

2.2.5 营销策略因素 38

2.2.6 竞争因素 39

2.2.7 伦理道德因素 39

2.2.8 其他因素 40

2.2.9 流失原因分析 40

2.3 顾客流失判断依据 43

2.3.1 顾客调查 43

2.3.2 市场调查 44

2.3.3 企业形象调查 45

第3章 贝叶斯流失预测法 49

3.1 传统的顾客流失预测法与基于统计学的顾客流失预测法 49

3.1.1 进行顾客流失预测的原因 49

3.1.2 传统流失预测法及其缺陷 50

3.1.3 基于统计学的流失预测法 51

3.2 贝叶斯预测法 52

3.2.1 贝叶斯预测法的基本思想 52

3.2.2 贝叶斯预测法的数学背景 54

3.2.3 两大贝叶斯流失预测法 58

3.3 其他流失预测法 68

3.3.1 最小二乘预测法 68

3.3.2 插值法与拟合法 69

第4章 马尔可夫流失预测 72

4.1 马尔可夫预测的背景 72

4.1.1 马尔可夫预测的基本思想 72

4.1.2 马尔可夫预测的数学背景 73

4.2 两大马尔可夫流失预测法 77

4.2.1 一般马尔可夫预测 77

4.2.2 隐马尔可夫预测 81

4.2.3 隐马尔可夫预测在顾客流失中的应用 84

4.3 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的比较 85

4.3.1 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的相同点 85

4.3.2 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的不同点 86

第5章 顾客流失管理措施 88

5.1 顾客流失管理的重要性 88

5.1.1 顾客流失管理的必要性 88

5.1.2 顾客流失管理的作用 88

5.2 识别顾客流失 90

5.2.1 识别流失顾客 90

5.2.2 考虑顾客终身价值 92

5.2.3 调查顾客为何流失 92

5.2.4 分析顾客流失原因 95

5.3 建立应对措施 96

5.3.1 建立应急措施 97

5.3.2 建立永久措施 98

5.3.3 组建顾客重获团队 100

5.4 进行顾客重获 102

5.4.1 快速重获 102

5.4.2 远期重获 103

第6章 顾客保留措施 106

6.1 培养顾客忠诚 106

6.2 控制顾客流失 108

6.2.1 顾客流失研究的主要问题 108

6.2.2 顾客流失的判断指标 109

6.3 重视顾客保留 111

6.3.1 顾客保留的目标 111

6.3.2 积极的顾客保留策略 111

6.3.3 不同竞争环境下的保留策略 120

6.3.4 顾客保留计划的关键绩效指标 121

6.4 其他策略 122

6.4.1 顾客发展策略 122

6.4.2 顾客关系终止策略 123

第7章 顾客赢回策略 125

7.1 顾客赢回理论 125

7.1.1 顾客赢回的含义 125

7.1.2 顾客赢回的必要性 127

7.1.3 顾客赢回的理论基础 128

7.1.4 顾客赢回的流程 129

7.2 细分流失顾客 133

7.2.1 确定流失类型 133

7.2.2 流失顾客需求分析 136

7.3 制定针对性赢回策略 137

7.3.1 价格促销策略 138

7.3.2 关系投资策略 139

7.4 后续激励语控制 139

7.4.1 在重获后保持联系与激励 139

7.4.2 评估与持续改进 140

第8章 大数据背景下的顾客流失管理 143

8.1 大数据时代——营销新纪元 143

8.1.1 大数据时代的挑战与价值 143

8.1.2 大数据时代下的市场营销 152

8.2 大数据时代的顾客关系管理 160

8.2.1 数据驱动下的顾客关系管理 160

8.2.2 动态顾客战略 165

8.2.3 贝叶斯与大数据思维方式 169

第9章 贝叶斯在顾客管理中的实际应用 174

9.1 贝叶斯方法简单介绍 174

9.2 案例1：谁是忠诚顾客——电信行业案例 175

9.3 案例2：文本挖掘和朴素贝叶斯模型——识别垃圾邮件 178

参考文献 182