大数据背景论文关于大数据背景下基于客户行为的企业主动服务模式构建论文范文参考资料

大数据背景论文关于大数据背景下基于客户行为的企业主动服务模式构建论文范文参考资料 摘要：主动服务战略是企业保持竞争优势的关键，而当前关于企业主动服务模式的研究较为缺乏，本文首先根据企业主动服务的内涵确定出影响企业主动服务模式构建的因素，然后运用I*方法对这些因素之间的相互作用关系进行了分析，并在此基础上确定了企业主动服务模式的构建路径。 关键词：大数据；客户行为；主动服务模式 引言 在主动服务领域，徐新卫（xx），方存好（xx），苏正练（xx）对Web服务领域的主动服务问题进行了研究，并提出了基于SVM、Agent等技术的主动服务推荐方法；江长斌（xx），王卫军（xx），姜蕴华（xx）则对图书馆服务领域的主动服务模式进行了研究。分析上述的文献可知，当前有关主动服务的研究主要集中于Web服务及图书馆服务等领域，而关于企业主动服务的研究相对较少，同时，当前的研究主要偏重于主动服务技术方面的研究，而关于主动服务模式建领域的研究较少，而主动服务模式的构建是企业有效实施主动服务战略的关键。因此，本文具有较大的理论及实践意义。 1、影响企业主动服务的因素 “主动服务模式（F1）”的关键在于根据客户的行为数据对客户的所需服务内容以及所需服务的时机进行预测。因此，“服务内容的预测（F2）”与“服务时机的预测（F3）”对企业主动服务模式的构建有直接的影响。而企业根据客户的行为数据对客户服务内容及服务时机的预测的前提是企业需要建立客户行为数据库，因此，“客户行为数据库的建立（F4）”对企业主动服务模式的构建有重要的支撑作用。在服务内容与服务时机的预测过程中，需要对客户的个性化行为特征进行提取，同时还要结合企业的标准服务指南才能准确对服务内容及服务时机进行预测，所以“客户的个性化特征（F5）”与“标准服务指南（F6）”对企业主动服务模式的构建有一定的影响。在进行客户个性化特征的提取与标注服务指南的制定时，需要首先完成客户群标准客户的塑造与客户与标准客户的相似性度量的工作。因此“客户群标准客户的塑造（F7）”与“客户与标准客户的相似性度量（F8）”也会对企业主动服务模式的构建产生影响。而客户群的划分是客户群标准客户的塑造的基础，所以“客户群的划分（F9）”也会对企业主动模式的构建产生影响。 2、各因素之间的相互作用关系分析 通过上述分析可知，影响企业主动服务模式的因素较多1，且这些因素之间的存在着相互作用关系。因此，要构建主动服务模式首先需要确定各因素之间的相互作用关系。本文采用I*方法来对影响企业主动服务模式的因素间的相互作用关系进行分析。I*模型是由J.Warfield教授提出的一种用于分析系统的构成要素及各要素之间的层次关系的方法。其主要思想为利用关联矩阵确定系统各要素之间易于识别的直接影响关系及不易识别的间接影响关系，运用布尔运算等数理逻辑推导方法解构出系统各要素之间的层次关系7。具体过程如下： （1）各因素间的关联矩阵的建立 邀请10位企业管理人员以及5位技术人员作为专家对上述的各因素之间的相互影响关系进行分析，可得到关联矩阵A 在关联矩阵A中，若影响因素Fi对Fj(ij)有直接影响，则aij=I；若影响因素Fi对Fj(ij)无直接影响，则aij=0。 （2）可达矩阵的计算 在矩阵A的基础之上，根据布尔运算规则可计算得可达矩阵M。可达矩阵M的判别标准如下：如果满足条件M=(A+I)n=(A+I)n+1，且M(A+I)n-1，其中I为单位矩阵，此时称M为可达矩阵。通过上述的方法，可算得可达矩阵M。 （3）各因素等级层次的划分 通过可达集R(Fi)和先行集A(Fi)可对M中的各因素进行等级层次划分，R(Fi)为矩阵M中因素Fi所在行中所有aij=I的列所对应的因素所构成的集合。A(Fi)为矩阵M中因素Fi所在列中所有aij=I的行所对应的因素所构成的集合。根据R(Fi)和A(Fi)的定义以及矩阵M中的数据，可得到上述各因素所对应的可达集与先行集。结果如表1所示。 根据表1中的结果，可对影响企业主动服务模式的因素进行划分。具体方法如下：根据R(Fi)A(Fj)=R(Fi)，可对表1中处于第一层的因素进行提取，即：F1为第一层的因素，记为L1=F1。然后，删除掉可达矩阵M中F1所在的行与列（即：矩阵M中的第一行与第一列），可得到矩阵M。运用前文中的方法可算得矩阵M中各影响因素对应的可达集与前行集，可得到表2。 同样，根据R(Fi)A(Fj)=R(Fi)，可得到处于第二层次的影响因素F2，记为L2=F2。重复上述的划分过程，可得到其它各层次的因素集。L3=F3；L4=F5，F6；L5=F5，F6；L6=F9；L7=F4； 3、企业主动服务模式的构建路径 在上述的各层次的因素集的基础之上，结合关联矩阵A中的相关数据，可得到了企业主动服务模式构建的基本路径，如图1所示： 4、结论及建议 通过图1可发现：企业主动服务模式的构建过程大致可分为六个阶段，在初始阶段（即：图1中的S1阶段），企业的主要的任务为广泛的收集客户的历史行为数据以建立客户行为数据库。在接下的第二个阶段，企业应该在第一阶段建立的客户行为数据库的基础之上，运用聚类分析等技术将企业所有的客户划分为若干客户群体。在第三个阶段，主要的任务有两个：一是在第二阶段所划分出的客户群的基础之上，确定客户群的共性特征属性以及客户在这些特征属性上的取值范围已完成客户群对应标准客户的塑造工作为后续工作的开展奠定基础。二是将某个待服务的客户的行为数据与该客户所属客户群的标准客户的相关数据进行相似性度量从而为客户个性化特征的识别奠定基础。另外，通过图1还可发现在第三阶段的工作顺序为：首先在第一阶段和第二阶段的工作成果的基础之上完成客户群标准客户的塑造，然后标准客户的基础之上才能进行客户的相似性度量。在第四阶段，主要的工作是在客户群标准客户的基础之上制定出各客户群客户的标准服务指南以及在第三阶段所计算出的客户与标准客户之间的相似性的基础之上提取出客户的个性化特征。另外，从图1还可发现标准服务指南的制定与客户个性化特征的识别两项工作彼此相互独立，因此这两项工作可以同时开展。而在第五阶段，首先需要