基于客户终身价值的客户识别系统构建

"这篇论文探讨了以客户终身价值（Customer Lifetime Value, CLV）为基础的客户重要程度识别系统。作者提出了结合复杂网络理论计算CLV的新方法，并利用忠诚度映射不可直接观测的影响因素，通过典型调查和综合评价法确定客户忠诚度。进一步地，他们构建了基于分类回归树的模型，用于估算客户终身价值，并在实际企业案例中应用了BP人工神经网络来训练客户识别系统。" 在这篇2005年的论文中，作者胡理增、薛恒新和于信阳主要关注的是如何利用客户终身价值这一概念来识别和区分不同客户的重要性。客户终身价值是预测一个客户在整个生命周期内为企业带来的预期利润，它是衡量客户价值的关键指标。传统上，评估客户价值往往依赖于当前的交易量或短期行为，但CLV考虑了客户的长期贡献，因此更为全面。 论文首先借鉴了复杂网络的研究成果，提出了一种新的CLV计算公式。这个公式考虑了多个影响客户终身价值的因素，包括但不限于购买频率、平均订单金额以及客户流失率等。然而，这些因素中的某些是难以直接度量的，例如客户的忠诚度。 为了解决这个问题，作者引入了“忠诚度”的概念，将其映射到CLV计算公式中的这些不可观测因素。通过典型调查，他们收集了大量客户数据，再通过综合评价法对这些数据进行分析，从而量化了不同客户的忠诚度。这一步骤对于准确估算CLV至关重要，因为它能帮助企业在众多客户中识别出那些具有高忠诚度和潜在高价值的客户。 接下来，作者构建了一个基于分类回归树（Classification and Regression Tree, CART）的模型，将客户特征与忠诚度关联起来。这个模型能够根据客户的行为和属性，预测其终身价值，从而帮助企业识别出最有价值的客户群体。 最后，为了验证这个识别系统的有效性，论文中以一个具体的企业为例，应用了BP人工神经网络进行训练。BP神经网络是一种反向传播算法，能够在处理非线性关系时表现出强大的学习能力，适合用于此类识别系统的训练。 这篇论文提供了一种基于客户终身价值的客户识别系统设计方法，通过综合运用复杂网络理论、忠诚度评估、分类回归树和神经网络技术，企业可以更精准地识别和优先服务那些具有高价值潜力的客户，从而优化资源分配，提高盈利能力。这种系统对于现代企业的客户关系管理具有重要的理论与实践意义。