基于贝叶斯网络方法的客户忠诚研究

【摘要】： 随着全球经济一体化进程的加快,市场竞争日趋激烈,客户关系管理及相应的理论研究受到了前所未有的重视。而客户忠诚度的高低直接决定了企业能否取得市场竞争优势,因此客户关系管理理论中的客户忠诚理论更是成为人们研究的热点。 贝叶斯网络方法具有图形化表示、因果关系清晰、支持不完全数据推理和不确定性推理等特点,与传统的数据挖掘方法相比具有显著的优越性,本文将贝叶斯网络方法应用于客户忠诚的研究中。 本文首先深入分析了客户忠诚理论的国内外研究现状和存在的问题,对贝叶斯网络方法进行了评述。然后,提出了将BD评分的结构学习方法和界定折叠的参数学习方法相结合来建立客户忠诚及其相关影响因素之间的贝叶斯网络模型,建立的模型可以对客户忠诚及其相关影响因素之间的关系进行确定与分析,从而为采取有效措施挽留及获取忠诚客户提供了科学依据,论文中给出了建立贝叶斯网络模型的具体步骤,对其中所涉及到的方法与问题给出了详细的说明。最后,利用中国联通某省分公司的客户服务数据进行了实例分析,分析结果证明了本文所提出的贝叶斯网络模型的有效性。