發(fā)布時(shí)間：2025-01-17 11:44

　　 闡述虛擬品牌社區(qū)中契合顧客的重要性,界定企業(yè)自營(yíng)虛擬品牌社區(qū)中的契合顧客以及顧客契合行為。針對(duì)企業(yè)在虛擬品牌社區(qū)客戶關(guān)系管理中如何有效識(shí)別契合顧客這一問(wèn)題,依據(jù)計(jì)劃行為理論,建立了包括契合顧客的意愿、主觀規(guī)范、能力3個(gè)維度的契合顧客識(shí)別模型,并分析了各個(gè)維度的主要影響因素。以小米社區(qū)為例,采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)契合顧客識(shí)別模型進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,模型能有效識(shí)別虛擬品牌社區(qū)的契合顧客。

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1 社區(qū)契合顧客的識(shí)別模型 ?

由此,根據(jù)計(jì)劃行為理論,可從顧客契合意愿、顧客主觀規(guī)范、顧客契合能力3個(gè)維度來(lái)識(shí)別企業(yè)虛擬品牌社區(qū)的契合顧客。顧客契合意愿是指顧客通過(guò)契合行為,實(shí)現(xiàn)對(duì)品牌的忠誠(chéng)、提高社區(qū)地位和提升社區(qū)影響力。顧客主觀規(guī)范是指顧客是否采取契合行為受到社區(qū)平臺(tái)和社區(qū)其他顧客的支持的影響。顧客契合能力....

圖2 對(duì)數(shù)損失函數(shù)收斂

252個(gè)顧客樣本隨機(jī)抽取65%樣本作為訓(xùn)練集,余下35%為測(cè)試集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到,損失函數(shù)誤差值隨著迭代到22次時(shí)開(kāi)始趨近于固定值0.168472,模型達(dá)到收斂(見(jiàn)圖2)。訓(xùn)練集訓(xùn)練得到的輸入層與隱含層之間的權(quán)值及隱含層到輸出層之間的權(quán)值見(jiàn)表4。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證,模型的準(zhǔn)確率為96.1....

圖3 契合顧客識(shí)別模型曲線 ?

5.4.2k-fold交叉驗(yàn)證樣本分為6份,取其中1份輪流作為測(cè)試集,剩余5份為訓(xùn)練集,平均準(zhǔn)確率衡量模型的準(zhǔn)確率,從另一面驗(yàn)證模型的泛化能力。模型的ROC曲線以假正類(lèi)率作為橫坐標(biāo),真正類(lèi)率作為縱坐標(biāo),大于閾值為契合顧客,反之為非契合顧客,根據(jù)不同閾值得全部坐標(biāo)點(diǎn)的連線(見(jiàn)圖3....

圖4 契合顧客識(shí)別模型特征重要性 ?

契合顧客識(shí)別模型由13個(gè)特征變量組成,但這些特征變量對(duì)模型的貢獻(xiàn)程度不同。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征重要性計(jì)算方法,計(jì)算出模型中各個(gè)特征變量的重要性,即各個(gè)特征變量的重要性得分,可以判斷出不同的特征變量對(duì)是否為契合顧客的影響程度(見(jiàn)圖4)。由圖4可見(jiàn),前7個(gè)特征變量對(duì)模型的影響程度較大....

本文編號(hào)：4028016