客户关系链:弥补供应链管理的短板与建模策略

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本文档《论文研究-承载供应链管理的客户关系链管理分析与建模.pdf》深入探讨了在2005年的背景下,客户关系管理(CRM)领域的一项重要研究。作者陈伯成、叶伟雄、李英杰和绳鹏针对CRM概念的局限性提出了创新视角,引入了"客户关系链管理"这一新概念。他们指出,传统的CRM未能充分捕捉到客户在整个业务流程中的价值流动,特别是与供应链运作管理的紧密联系。 通过实例论证,他们阐述了客户关系链如何作为供应链管理的核心组成部分,它不仅涵盖了与单个客户的交互,还包括了客户之间的关联和互动。作者强调了这些下游信息在决策制定和业务优化中的关键作用,因为忽视这些信息可能导致企业遭受经济损失。 为了量化这一影响,作者运用了马尔可夫链(Markov chain)进行建模,这是一种数学工具,能够有效地处理随机过程,如客户行为预测。他们通过对简单情境的分析和计算,揭示了在考虑客户关系链完整性的供应链管理策略中,如何更有效地提高效率和客户满意度。 文中还进行了对比分析,将客户关系链管理与传统的供应链系统相比较,突出了前者在复杂性和动态性方面的优势。中图分类号TP391表明了研究的学术定位在信息技术与管理科学领域,文献标识码A则标识了该论文的高质量标准。 这篇论文提供了一个实用的框架,帮助企业理解和优化其客户关系链管理策略,以提升供应链的整体表现。这对于现代企业来说,尤其在数字化转型的时代,具有重要的战略参考价值。通过这个模型,企业能够更好地预测客户需求,管理风险,从而实现竞争优势。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
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