【摘 要】
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铁路集装箱运输具备运量大、速度快、便于多种运输方式衔接等优势,在海铁联运、国际铁路联运和现代物流中发挥重要作用。随着货运市场竞争日益激烈,铁路部门不断强化货运营销手段,适应铁路货运市场化经营,对客户关系管理愈发重视。目前,客户关系管理的研究与应用在铁路货运领域,尤其是铁路集装箱运输领域的客户关系管理研究较少。本文围绕铁路集装箱运输客户关系管理,提出客户价值测算、客户细分、客户流失预测预警3个关键问
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铁路集装箱运输具备运量大、速度快、便于多种运输方式衔接等优势,在海铁联运、国际铁路联运和现代物流中发挥重要作用。随着货运市场竞争日益激烈,铁路部门不断强化货运营销手段,适应铁路货运市场化经营,对客户关系管理愈发重视。目前,客户关系管理的研究与应用在铁路货运领域,尤其是铁路集装箱运输领域的客户关系管理研究较少。本文围绕铁路集装箱运输客户关系管理,提出客户价值测算、客户细分、客户流失预测预警3个关键问题的模型与方法,深化既有研究成果,为铁路开展集装箱运输客户营销提供理论依据。本文主要研究工作包括:(1)分析了我国铁路集装箱运输市场主要特征和客户关系管理的主要特征。从国内铁路集装箱运输、国际铁路联运等方面阐述我国铁路集装箱运输市场现状及发展趋势,分析我国铁路集装箱运输OD分布及流向特征。从方法体系、信息化建设两个方面阐述我国铁路集装箱运输客户关系管理存在的不足之处,提出铁路集装箱运输客户关系管理发展要求。(2)从客户自然属性、当前价值、潜在价值三个方面分析了铁路集装箱运输客户价值的主要影响因素,建立铁路集装箱运输客户价值评价指标体系,提出了客户价值测算方法。从综合价值和分项价值两个角度,结合k-means聚类算法分别建立了铁路集装箱运输客户细分模型,将客户分为4类和8类,并提出差异化服务策略制定原则。考虑到k-means初始聚类中心随机选取可能使得算法收敛速度较慢、聚类数量过少导致聚类不够准确等问题,引入Density Peaks聚类中局部密度值和吸引范围指标对初始聚类中心进行辅助选择,从而提升k-means聚类算法的效率和准确度。(3)构建了客户流失预测预警方法体系,提出客户流失预测监测指标和定性的指标判别方法,形成客户流失监测指标体系,引入CART决策树、BP神经网络等数据挖掘方法构建客户流失预测模型,设置预测模型评价指标,用以比较模型的准确度,最后提出基于多种预测模型的Lagrange函数的组合模型,以增加客户流失预测的准确性。(4)选取典型铁路集装箱运输企业客户数据,构造了客户关系管理技术体系案例。测算客户价值并根据客户价值对客户进行细分,两种细分方式均基本符合大客户理论中的“二八定律”。采用两类基于数据挖掘的流失预测模型进行流失预测,预测准确率均在90%以上,但由于子模型数量较少,组合模型提升效果不够理想。最后,分析客户流失的原因并提出相应的维系策略。图18幅,表26个,参考文献58篇。
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