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用Markov链建立客户关系发展的一般模型

作　者: 莫晓云
导　师: 杨向群
学　校: 湖南师范大学
专　业: 基础数学
关键词: Markov链客户关系管理客户关系发展模型客户生命周期随机变量 CLV随机变量
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

随着世界经济全球化发展，科学技术的推动，客户关系管理(CRM)已经成为企业致胜的关键。任何功能层次的客户关系管理都是在客户关系发展的基础上实现CRM的理念和目标的。国内外对CRM的研究很多，但也还有不足之处。1、对CRM的相关理论研究有很多，但对客户关系发展状态的研究不多；2、关于CRM研究的管理模型比较多，但对客户关系发展模型的研究不多；3、对CRM管理模型和客户关系发展模型的研究大多是采用定性的方法，采用定量的方法不多；4、不少研究者用Markov链来描述客户关系发展问题，提出过很多有价值的观点，但它们仅限于某些特殊的客户关系发展的情形，研究的模型也是各种特殊模型。5、刻画客户关系发展变化时仅用Markov链的转移概率矩阵，因而只涉及一些用平均值(数学期望)来描述的量，而较少用到描述Markov链的随机变量，因而很难生动地刻画出客户关系的发展。本文在CRM的背景下，针对CRM的研究现状，以管理客户关系为目的，研究了CRM中客户关系发展规律，旨在找出客户关系发展的一般模型。企业可以借助一般模型对客户关系发展进行定量分析，并有效的进行客户关系管理。本文用Markov链建立客户关系发展的一般数学模型，并从Markov链的转移矩阵和随机变量两种表现形式来进行研究。本文主要结构如下：第一，用Markov链的转移矩阵，建立了客户关系发展模型。该模型对客户关系发展状态不加任何限制，因此是客户关系发展的最一般模型。同时也建立了一个与关系状态密切相关的企业回报模型。然后，在最一般模型下，对客户状态的一般转移作假设，建立了客户关系发展的一般模型：非吸收态模型(模型A)和吸收态模型(模型B)。第二，用Markov链的随机变量形式描述客户关系发展模型。定义了客户生命周期随机变量和客户生命周期价值(CLV)随机变量，给出了CLV随机变量的计算公式，重点研究了CLV随机变量的决定因素。第三，在连续时间情形下，对CLV进行管理。对客户利润的分析采用了定积分的几何表示，确定了客户生命周期时间里的几个特殊时间点。采用了寿命函数中的威布尔函数分布确定动态客户保持率。第四，探讨了以客户生命周期特殊时点为原则的客户分类。

全文目录

中文摘要  3-5
英文摘要  5-8
第一章绪论  8-17
  §1.1 选题的背景和意义  8-12
  §1.2 客户关系管理的研究现状  12-15
  §1.3 相关研究存在的问题  15
  §1.4 本文研究内容和框架  15-17
第二章 Markov链理论简述  17-22
  §2.1 Markov链  17-20
  §2.2 有成本的Markov链  20
  §2.3 有回报的Markov链  20-22
第三章 Markov链客户关系发展模型的前提假设  22-25
  §3.1 Markov链客户关系发展模型的前提假设  22-25
第四章 Markov链的客户关系发展模型  25-38
  §4.1 Markov链的客户关系发展最一般模型的建立  25-30
  §4.2 Markov链的客户关系发展一般模型的建立  30-38
第五章 Markov链的客户关系发展模型的随机变量  38-60
  §5.1 客户生命周期随机变量  38-42
  §5.2 客户生命周期价值(CLV)随机变量  42-53
  §5.3 时间连续情形的CLV管理  53-60
第六章不同原则的客户分类  60-70
  §6.1 以客户生命周期特殊时点为原则的客户分类  60-64
  §6.2 客户分类的例  64-70
结语  70-71
参考文献  71-75
附录攻读硕士学位期间发表的论文  75-76
后记  76-77

用Markov链建立客户关系发展的一般模型

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