企业客户关系管理理论与实践探索

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"《对文凭看法-企业客户关系管理理论与实践》是湖南商学院教授张贵华撰写的一本书,探讨了企业客户关系管理的理论与实际应用。该书出版于2005年1月,内容涵盖客户关系管理的基本知识、内容、方法与技巧、机制与评估,以及效果评估。书中还讨论了市场营销理论的新趋势,特别是在21世纪,市场竞争由产品转向客户,企业对客户关系管理的重视度日益提升。" 在现代社会,企业客户关系管理(CRM)已经成为企业成功的关键因素之一。CRM不仅涉及技术工具的运用,更是一种策略,旨在通过建立、维护和优化企业与客户之间的关系来提高客户满意度、保留客户并驱动企业增长。 本书的第一讲介绍了客户关系管理的基本知识,指出市场营销理论的新趋势,如专业化营销分支的出现,强调了客户在市场竞争中的核心地位。随着市场竞争加剧,企业开始从产品竞争转向客户竞争,因为客户是决定企业生存与发展的关键。因此,CRM的研究与实践变得至关重要。 第二讲至第四讲深入探讨了CRM的内容、方法与技巧,包括如何建立有效的客户关系,以及评估这些关系对企业的影响。CRM的机制与评估是确保其有效性的关键,企业需要不断调整策略以满足客户需求并提升客户忠诚度。 第五讲则关注CRM的效果评估,这是衡量CRM实施成功与否的重要标准。通过分析客户满意度、客户挽留率、客户忠诚度和客户终生价值等指标,企业可以了解其CRM策略是否真正为企业带来了价值。 书中还提及了欧美市场营销战略的变化,从“以市场需要为中心”转向“以客户满意为中心”,并列举了一系列与客户关系密切相关的战略,如客户满意、客户挽留、客户忠诚、客户价值管理等。这些战略体现了CRM的核心理念,即通过提供个性化服务和建立深层次的客户联系来增加客户价值。 《对文凭看法-企业客户关系管理理论与实践》不仅提供了对文凭和家庭情况的个人看法,更深入剖析了企业如何通过有效的CRM策略来提升竞争力和市场份额。这本书对于企业管理者、市场营销专业人士以及对CRM感兴趣的读者来说,是一本宝贵的参考资料。

df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

2023-05-29 上传

在再python中将这段代码运行一下,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

2023-05-28 上传