客户内容偏好模型
客户满意之卡诺模型
客户满意之卡诺模型谁是顾客人们通常认为，顾客是指“产品和服务的接受者”。
但是从完善顾客满意理论和树立顾客满意的经营理念角度而言，仅仅这样理解是远远不够的。
本文认为，企业应面对以下三种类型的顾客：内部顾客：也就是企业的员工。
他们依靠企业的内部服务来为外部顾客提供服务。
在构建顾客满意理论体系中又可将内部顾客细分为三类：职级顾客（指上、下级之间的关系），职能顾客（横向职能部门之间的关系），工序顾客（上、下道工序关系）。
一项完整的服务流程往往是由内部流程和外部流程两部分所构成的，内部员工满意是外部顾客满意的基本保证。
外部顾客：他们接受企业所提供的产品和服务，感受到了该企业的产品和服务的质量，并且形成自己的感觉状况水平。
这种水平是顾客对企业的产品和服务所预期的绩效和顾客的期望进行比较的结果。
如果所预期的绩效不及期望，那么顾客就不满意；如果预期的绩效与期望相称，那么顾客就满意；如果所预期的绩效超过期望，那么顾客就十分满意。
我们一般说的顾客都是指外部顾客。
竞争者的顾客：他们需要这种产品和服务，同时，他们已接受过竞争者的产品和服务，形成了自己对该项产品和服务质量的意见，即他们形成了暂时的标准。
如果一个企业为他们提供比竞争者更好的产品和服务，这些顾客将会成为该企业的未来顾客，也就是企业应该争取的潜在顾客。
顾客满意的内容及指标2000版IS09000标准对顾客满意做出了明确的定义（3.1.4条款）：“顾客对其要求已被满足的程度的感受。
”从这种意义上来说，顾客的满意度是一个顾客的主观感觉，它来源于对一件产品所设想的绩效或产出与人们的期望所进行的比较。
因此，满意水平是预期绩效与期望差异的函数。
从企业角度讲，“顾客满意”是成功地理解某一顾客或某部分顾客的偏好即多级化的需求，并着手为满足顾客需要而做出相应努力的结果。
随着我国经济由卖方市场向买方市场的转变，市场竞争已直接成为全面争夺顾客、满足顾客的竞争。
一个企业能否赢得更多的顾客，则在于企业所提供产品和服务的质量是不是能让顾客满意。
客户细分模型
客户细分模型在当今竞争激烈的市场环境中，了解并满足客户需求是企业取得成功的关键因素之一。
然而，每个客户都有不同的需求和偏好，所以企业需要将客户细分，以更好地迎合不同群体的需求。
客户细分模型提供了一种有效的方法，可以帮助企业更好地理解客户并制定相关策略。
1. 什么是客户细分模型客户细分模型是一种分析和划分客户群体的方法，通过将客户划分为不同的细分市场，以便企业可以更好地了解和满足不同群体的需求。
通过客户细分模型，企业可以识别出最有价值的客户群体，并制定相应的市场营销策略。
2. 客户细分模型的重要性客户细分模型对企业非常重要，原因如下：2.1 了解客户需求和偏好通过客户细分模型，企业可以更深入地了解客户的需求和偏好。
不同的客户群体有不同的需求，因此制定与其需求相匹配的市场营销策略是非常重要的。
客户细分模型可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更好的产品和服务。
2.2 提高市场营销效果通过客户细分模型，企业可以将市场资源集中在最有潜力的客户群体上，从而提高市场营销效果。
只有通过对客户进行细分，企业才能更准确地了解不同客户群体的特点，以便更好地满足其需求。
这样企业可以更聚焦地制定营销策略，并将有限的资源用在最有潜力的客户上，从而提高市场营销效果。
2.3 提升客户满意度和忠诚度通过客户细分模型，企业可以更好地了解客户，了解其需求和偏好，并提供与其需求相匹配的产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以提升客户忠诚度。
客户细分模型可以帮助企业更精确地满足客户需求，提供个性化的解决方案，从而增强客户对企业的忠诚度。
3. 客户细分模型的步骤要开展客户细分模型，企业需要遵循以下步骤：3.1 数据收集和分析企业需要收集客户相关的数据，包括购买习惯、偏好、行为等信息。
这些数据可以从市场调研、客户调研、销售记录等渠道获取。
收集到的数据需要进行分析，以发现潜在的客户群体和市场细分的模式。
3.2 确定细分标准在分析客户数据的基础上，企业需要确定一些细分标准，用于将客户划分为不同的细分市场。
基于用户偏好模型的推荐算法研究
基于用户偏好模型的推荐算法研究一、概述推荐算法是近年来非常热门的研究领域，其目的是根据用户的历史行为数据和其他信息，预测用户可能感兴趣的内容或产品，并进行推荐，从而提高用户满意度和平台利润。
而用户偏好模型则是推荐算法中非常重要的一个组成部分。
本文将以基于用户偏好模型的推荐算法为研究对象，介绍其原理和应用，以及当前的研究进展。
二、用户偏好模型的基本概念用户偏好模型是指根据用户的历史行为和其他信息，构建用户的兴趣和喜好模型。
这个模型可以是一个数学模型，也可以是一棵树形结构，其目的是为推荐算法提供预测用户兴趣的依据。
常见的用户偏好模型包括协同过滤、基于内容过滤、混合过滤等。
1.协同过滤协同过滤是推荐系统中比较常见的一种方法，它基于用户历史行为数据，寻找与用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为记录，推荐给目标用户可能感兴趣的内容或产品。
协同过滤的核心思想是“群体智慧”，即利用大量用户行为数据，寻找共同点，从而预测用户的兴趣。
2.基于内容过滤基于内容过滤是根据用户浏览历史和一些标签信息等，建立用户兴趣模型。
通过对比用户的兴趣模型和物品的属性，选择与之匹配度高的推荐给用户。
此方法在数据量较少时表现良好，且具有一定的自适应性。
3.混合过滤将协同过滤和基于内容过滤两种方式结合，称之为混合过滤。
混合过滤算法基于用户的历史行为数据和用户兴趣模型，从而推荐给用户物品。
此分类器的优点是利用了两种不同的推荐技术，并将结果优化得更好。
三、推荐算法的实现推荐算法的实现包括两个步骤：特征提取和模型训练。
其中特征提取是指通过分析用户和物品的历史行为记录以及其他信息（如物品标签、用户个人信息等），提取出代表用户兴趣和物品性质的特征向量。
而模型训练则是指通过机器学习算法，构建用户兴趣模型和物品性质模型，并将二者结合起来进行个性化推荐。
四、推荐算法的评价指标在推荐算法的研究中，评价指标是非常重要的。
常见的评价指标包括准确率、召回率、覆盖度、新颖度等。
网络购物个性化推荐与用户偏好模型
网络购物个性化推荐与用户偏好模型随着互联网的迅速普及和电子商务的蓬勃发展，网络购物已成为人们日常生活中的重要组成部分。
在数以亿计的商品和信息中，如何为用户提供个性化的推荐成为了电商平台的重要任务。
本文将探讨网络购物个性化推荐的原理和方法，并介绍其中的用户偏好模型。
一、网络购物个性化推荐原理网络购物个性化推荐是指根据用户的兴趣、使用习惯和历史行为数据，通过算法和模型匹配用户与商品之间的关联关系，从而实现为用户推荐感兴趣的商品的过程。
1.数据收集和分析个性化推荐的基础是大量的用户和商品数据。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买历史、评价等信息，对用户进行行为分析，并将用户分为不同的群体。
同时，平台还会对商品进行分类和标签化，以便更好地理解用户的需求和商品的特性。
2.推荐算法和模型个性化推荐的核心是推荐算法和模型。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
这些算法通过利用用户和商品的特征向量计算出用户与商品之间的关联度，从而给用户推荐最合适的商品。
3.实时推荐和反馈优化个性化推荐不是一次性的过程，而是一个动态的过程。
随着用户行为的改变和新商品的上架，推荐系统需要进行实时推荐和反馈优化。
通过实时监测用户行为、更新模型和优化算法，推荐系统能够不断提升推荐的准确性和用户满意度。
二、用户偏好模型用户偏好模型是个性化推荐的核心之一，它通过对用户行为和兴趣的建模，帮助推荐系统更好地理解用户的需求。
1.基于协同过滤的用户偏好模型协同过滤是一种常见的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，发现用户之间的相似性和关联关系。
基于此，可以构建用户之间的偏好模型。
例如，如果用户A和用户B在购买历史上有很多相似的商品，那么可以认为他们的购买偏好相似，将用户B买过但是用户A没有买过的商品推荐给用户A。
2.基于内容的用户偏好模型基于内容的用户偏好模型则更关注商品本身的特征和用户的兴趣匹配。
通过对商品的标签、描述、评价等内容进行分析，可以将商品和用户进行匹配。
ChatGPT从对话中学习用户行为和偏好的模型
ChatGPT从对话中学习用户行为和偏好的模型近年来，自然语言处理技术的发展极大地改变了人们与计算机之间的交互方式。
而在这方面，ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）无疑是最引人瞩目的模型之一。
作为一种基于对话的模型，ChatGPT能够通过学习用户的行为和偏好，并根据其输入的对话内容提供准确且个性化的回复。
本文将介绍ChatGPT模型的工作原理和应用，探讨其如何从对话中学习用户行为和偏好。
## 1. ChatGPT模型概述ChatGPT是由OpenAI推出的一款基于生成预训练变压器（Transformer）的对话模型。
它与传统的机器翻译和文本生成模型不同，不仅能根据输入的对话内容生成回复，还能理解对话背后的语义和语境，并据此提供更加智能化的响应。
这使得ChatGPT在实际应用中能够更好地模拟人类对话行为。
## 2. 对话行为的学习ChatGPT借助预训练阶段和微调阶段，实现了对用户对话行为的学习。
在预训练阶段，模型利用大量的公开对话数据进行训练，学习到了一些基本的语言规则和语义知识。
而在微调阶段，模型通过与人类操作员的对话进行训练，在真实对话场景中进一步优化模型，学习到了用户更加具体的行为和偏好。
通过预训练和微调，ChatGPT可以理解用户的话语，并基于已学习到的知识和历史对话，生成相关且合理的回复。
由于模型对行为和偏好的深入学习，用户能够更加自然地与ChatGPT进行对话，并感受到个性化的交互体验。
## 3. 用户行为分析ChatGPT能够从对话中分析用户的行为，这包括了行为模式、兴趣爱好、购物偏好等方面。
通过分析用户的对话历史，ChatGPT可以识别出频繁出现的关键词、表达方式和语言习惯，从而对用户的行为进行建模和分析。
这种用户行为分析的结果对于个性化推荐和广告定向营销等方面具有重要价值。
ChatGPT可以根据用户的行为模式和偏好，针对性地提供个性化推荐，使用户获得更加满意的服务体验。
顾客满意度研究内容模型
顾客满意度研究内容模型在当今竞争激烈的市场环境中，顾客满意度成为了企业生存和发展的关键因素。
了解顾客的需求和期望，评估顾客对产品或服务的满意度，对于企业改进经营策略、提高市场竞争力具有重要意义。
本文将探讨顾客满意度研究的内容模型，帮助企业更好地理解和提升顾客满意度。
一、顾客满意度的概念和重要性顾客满意度是指顾客对所购买的产品或服务的实际感受与预期期望之间的比较和评价。
当顾客的实际感受超过预期期望时，他们会感到满意甚至非常满意；反之，如果实际感受低于预期期望，顾客则会感到不满意。
顾客满意度的重要性不言而喻。
首先，满意的顾客更有可能成为忠诚顾客，持续购买企业的产品或服务，为企业带来稳定的收入。
其次，忠诚顾客还会通过口碑传播为企业带来新的顾客，降低企业的营销成本。
此外，顾客满意度的提高有助于企业树立良好的品牌形象，增强市场竞争力。
二、顾客满意度研究的内容1、顾客期望了解顾客在购买产品或服务之前的期望是顾客满意度研究的重要起点。
顾客的期望通常受到多种因素的影响，如产品或服务的宣传、以往的消费经验、他人的推荐等。
通过调查和分析顾客的期望，企业可以明确自身需要努力达到的目标。
2、感知质量感知质量是指顾客在使用产品或服务过程中对其质量的主观感受。
这包括产品的性能、可靠性、耐用性，服务的及时性、专业性、态度等方面。
企业需要了解顾客对感知质量的评价，找出存在的问题和改进的方向。
3、感知价值感知价值是顾客对所购买的产品或服务与其付出的成本之间的比较和评价。
成本不仅包括货币成本，还包括时间成本、精力成本等。
企业要努力提高顾客的感知价值，让顾客觉得物有所值甚至物超所值。
4、顾客抱怨顾客抱怨是顾客对不满意的产品或服务的反馈。
企业应该重视顾客抱怨，及时处理和解决，将不满意的顾客转化为满意的顾客，同时避免类似问题的再次发生。
5、顾客忠诚顾客忠诚是指顾客对企业的产品或服务具有高度的认同感和重复购买的意愿。
研究顾客忠诚可以帮助企业了解自身在市场中的地位，制定相应的营销策略来巩固和扩大忠诚顾客群体。
顾客满意的定义与模型评述
顾客满意的定义与模型评述汇报人：2024-01-11•顾客满意度的定义•顾客满意度模型•顾客满意度模型的比较与评述目录•提升顾客满意度的策略与方法•顾客满意度调查与改进建议01顾客满意度的定义顾客满意度反映了顾客对产品或服务的整体评价，包括产品或服务的各个方面，如质量、价格、交付等。
顾客满意度是一个相对的概念，受到个人偏好、需求、期望等因素的影响，不同顾客对同一种产品或服务的满意度可能会有所不同。
通过调查问卷获取顾客反馈，分析顾客对产品或服务的评价和期望。
收集顾客抱怨和投诉，了解产品或服务的问题和改进方向。
利用统计分析方法，如因子分析、聚类分析等，对顾客满意度进行量化评估。
提高顾客满意度有助于增加顾客忠诚度，促进企业业务的持续发展。
高顾客满意度能够降低顾客流失率，减少企业重新获取新顾客的成本。
顾客满意度是衡量企业绩效的重要指标，有助于企业发现问题、改进产品和服务。
顾客满意度的重要性02顾客满意度模型ACSI模型是一种广泛应用的顾客满意度指数模型，它通过测量顾客对产品或服务的期望、感知质量和满意度来评估顾客满意度。
详细描述ACSI模型由美国顾客满意度指数（American Customer Satisfaction Index）缩写而来，该模型将顾客满意度置于一个三维结构中，包括顾客期望、感知质量和顾客满意度本身，同时考虑了企业形象的作用。
ACSI模型通过构建一个指数，将顾客对产品或服务的评价转化为可比较的数值，从而为企业提供了一个测量和比较顾客满意度的有效工具。
总结词VS总结词ECSI模型是一种基于欧洲背景的顾客满意度指数模型，它考虑了企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意度和忠诚度等多个方面。
详细描述ECSI模型（欧洲顾客满意度指数）是在ACSI模型的基础上发展而来的，它更加注重企业形象和感知价值的作用。
与ACSI模型相比，ECSI模型增加了对感知价值的测量，并考虑了忠诚度对顾客满意度的影响。
客户关系管理的15个模型总结
客户关系管理的15个模型总结客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是企业管理中的重要部分，旨在建立和维护与客户的良好关系，以实现长期利润和增长。
为了有效地实施CRM策略，许多模型和框架被提出，用于指导企业在不同阶段与客户互动的方式。
以下是15个常见的CRM模型总结：1. 顾客生命周期价值模型（Customer Lifetime Value Model）用于确定客户在其生命周期内为企业带来的价值，以便制定相应的营销策略。
2. RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）通过分析客户最近的购买时间、购买频率和消费金额来识别高价值客户。
3. 顾客满意度模型（Customer Satisfaction Model）用于测量和管理客户对产品或服务的满意度，以提高客户忠诚度和口碑。
4. 顾客忠诚度模型（Customer Loyalty Model）通过建立忠诚度计划和奖励机制来吸引客户，并提高他们的忠诚度和留存率。
5. 顾客参与度模型（Customer Engagement Model）通过互动和参与来建立深度的客户关系，促进品牌忠诚度和口碑传播。
6. 顾客关系阶梯模型（Customer Relationship Ladder Model）通过不同的阶段来描述客户与企业之间的关系，从了解到忠诚度再到推荐。
7. 顾客关系质量模型（Customer Relationship Quality Model）评估客户关系的质量，包括互动、信任、满意度等方面，以确定关系的健康状况。
8. 顾客细分模型（Customer Segmentation Model）将客户分为不同的细分市场，以便更好地理解他们的需求和行为，并提供个性化的服务。
9. 顾客体验模型（Customer Experience Model）通过设计和优化客户体验来提高客户满意度和忠诚度，从而增加企业的竞争力。
客户分析模型
客户分析模型企业客户分析模型是企业管理的重要工具，可以帮助企业更好地了解客户，提高客户服务水平，增强客户粘性，更好地满足客户需求。
企业客户分析模型一般包含客户参与度分析、客户消费能力分析、客户取向分析等三个方面，以及客户分类、客户细分、客户关系管理等具体应用环节。
客户参与度分析是企业客户分析的重要内容，它将客户的参与行为进行分类和分析，以深入了解客户的参与程度、参与频率、参与方式、时间跨度等。
客户参与度的增加会增加对企业的需求，帮助企业发展更多的客户服务，满足客户的需求。
客户消费能力分析是企业客户分析模型中重要的一环，它可以帮助企业更加深入地了解客户，包括客户的消费能力，消费频率、消费范围和消费质量等。
通过客户消费能力分析，企业可以为客户提供更专业的服务，及时捕捉客户的变化，从而提高客户满意度。
客户取向分析是企业客户分析的重要组成部分，即客户的取向分析。
客户取向分析将客户的行为和态度进行分析，包括客户的社会价值观、性格特征、购买动机、喜好偏好、购买行为、服务体验等。
通过客户取向分析，企业可以更清楚地知道客户的取向，在细节方面提供更周到的服务。
客户分类是企业客户分析模型中重要的一部分，客户分类可以帮助企业更好地了解客户，从而制定针对性的营销策略，使其可以更好地满足客户需求。
比如，可以把客户分为新客户、重复客户、老客户等，对不同类型的客户采取不同的营销手段，提高企业的收益。
客户细分是企业客户分析模型中重要的一环，客户细分旨在更好地了解客户，从而制定针对性的营销策略。
企业客户分析常用的客户细分方法包括人口统计学分类、消费行为分类、地理分布分类、购买习惯分类、产品保有量分类等。
这些方法可以帮助企业更好地了解客户，制定更有针对性的营销策略，提高营销效率。
客户关系管理是企业客户分析模型的重要组成部分，它通过对客户的需求进行分析，帮助企业更好地管理客户，满足客户的需求与期望，增加客户的满意度。
把客户关系管理应用到企业客户分析，可以更有效地提高客户服务水平，更好地实现客户满意度，提升客户粘性。
内容推荐中用户偏好计算方法及影响因素
内容推荐中用户偏好计算方法及影响因素摘要基于内容过滤的推荐系统是为了提高用户在信息过载的情况下进行信息查找与获取而采用的推荐系统。
内容推荐对于项目属性明显的系统效果较好。
本文提出了一种基于内容过滤的推荐系统模型，针对项目与用户分别建立项目特征空间模型与用户兴趣模型以进行用户偏好度的计算排序。
并且讨论了该方法的两个重要影响因素。
关键词内容推荐；内容过滤；项目特征空间模型；用户兴趣模型0 引言自互联网出现和普及以来，互联网的用户就开始学会了在网络上获取自己所需要的各种信息[1]。
在互联网发展的早期，用户一般只能从各个门户网站中做好的分类目录来一级一级查找到自己所需要的信息，这在初期信息量不大的时候是可行的。
随着互联网信息量的逐渐增多，搜索引擎的出现使得用户在搜索信息方面得到了极大的便利，这使得用户可以根据自己的需求去主动定制筛选信息的条件，使得信息的查找和获取效率有了极大的提高。
但是随着互联网的进一步发展，信息量的大幅增长，即便是搜索引擎也无法完全使得用户在面对海量信息时还能获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的接收和处理能力又降低了，再次引发了所谓的信息超载问题。
于是个性化的推荐系统开始被提出、设计并实现。
个性化的推荐系统就是针对不同的用户提供不同的服务来满足不同的需求。
通过分析用户历史的操作记录的方式推算其兴趣点，对每个不同的用户都会有特定的兴趣模型设计，在进行推荐服务时将会结合其兴趣模型来计算推送内容，也因此对于每一位用户来说，推荐结果都系统是根据其兴趣点所特别定制的，不需要的内容便不会被推荐，这极大地节约了用户在查找筛选信息上花费的时间，并提高了用户获取信息的效率。
现有的主要推荐算法，主要有基于内容过滤的推荐，基于协同过滤的推荐，基于关联规则的推荐，以及组合推荐等等。
基于内容过滤的推荐是建立在项目自身属性信息基础上的一种推荐算法，其主要依赖的是项目自身的属性信息，而不去考虑用户反馈的项目评价和偏好。
客户知识管理的五种模型
客户知识管理的五种模型在客户关系管理（CRM）中，客户知识管理是指组织如何收集、组织和利用与客户相关的知识和信息。
它有助于企业了解客户需求和偏好，提高客户满意度并推动业务增长。
以下是五种常见的客户知识管理模型。
1. 关系管理模型：关系管理模型强调建立和维护与客户之间的紧密关系。
这种模型将客户知识视为增强客户关系和提高客户满意度的关键因素。
通过有效地收集和利用客户信息，企业能更好地了解客户需求，个性化服务并快速响应客户问题和反馈。
2. 价值创造模型：价值创造模型关注企业如何通过客户知识管理来创造更大的商业价值。
该模型将客户知识视为一种战略资源，通过对客户行为、偏好和需求进行分析，提供有针对性的产品和服务，满足客户独特的需求。
通过深入了解客户，企业能够提供更具吸引力和有竞争力的解决方案，增加客户忠诚度和收入。
3. 社交媒体模型：随着社交媒体的普及，越来越多的企业开始将社交媒体作为客户知识管理的重要渠道。
社交媒体模型强调通过监测和分析社交媒体平台上的客户对企业的评价和反馈，获取有关客户需求和偏好的信息。
通过与客户进行互动并及时回应，企业能够更好地了解客户，并根据他们的反馈改进产品和服务。
4. 数据驱动模型：数据驱动模型将客户知识管理视为一种数据驱动的过程。
企业通过收集和分析大量的客户数据，如购买历史、网站浏览行为和客户反馈等，来获取关于客户的深入洞察。
然后，企业可以利用这些洞察来制定更有效的市场营销策略，提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和留存率。
5. 协同合作模型：协同合作模型强调企业与客户之间的合作和共创。
该模型认为客户是企业的合作伙伴，可以与他们共同解决问题、改进产品和服务。
通过有意识地建立和维护与客户之间的双向沟通和合作，企业可以充分利用客户的知识和经验，提高创新能力和竞争优势。
总之，客户知识管理对于企业发展至关重要，而不同的模型可以帮助企业从不同的角度去理解和利用客户知识。
无论采用哪种模型，重要的是确保有效地收集、组织和利用客户知识，并将其转化为实际的业务价值。
客户需求和偏好
客户需求和偏好在商业领域，产品销售是非常重要的一块。
但是在销售产品之前，我们需要了解客户需求和偏好。
这样才能生产出符合市场需求的产品，并且在市场竞争中取得优势。
本文将探讨客户需求和偏好的内容，同时介绍如何了解客户需求和偏好，以及如何满足客户需求和偏好的方法。
一、客户需求和偏好的内容客户需求是购买产品或服务的客户所需要的功能或特性。
在购买产品时，客户会根据自己的实际需求来选择不同的产品。
比如，一个客户需要购买一台电视，他可能会考虑电视的尺寸、分辨率、价格、显示技术等多个方面的因素。
客户偏好是购买产品或服务的客户所喜欢的类型或风格。
客户偏好是考虑到个人的爱好、习惯、文化背景、性格特征等方面的因素。
比如，某个客户可能喜欢简约的设计风格，所以他在购买家具时会选择简约款式的产品。
二、如何了解了解客户需求和偏好是产品销售的前提，只有深入了解客户需求和偏好，才能开发出符合客户需求的产品。
以下是几种获取客户需求和偏好的方法：1.直接沟通：和客户面对面进行谈话，询问客户对产品的需求和偏好，以及对产品的看法和建议。
2.调查问卷：在社交媒体、网站、门店等地方发布问卷，了解客户对产品和服务的看法和需求。
3.数据分析：通过数据分析软件，分析客户在网站上的浏览记录、交易记录、搜索记录等数据，了解客户的购买偏好和需求。
三、如何满足了解客户需求和偏好只是第一步，更加重要的是如何根据客户需求和偏好来开发产品并且满足客户的需求。
以下是几种方法：1.定制化产品：开发具有个性化、定制化特点的产品，满足客户多样化的需求。
2.差异化产品：开发符合不同客户偏好的不同产品，满足不同客户的需求。
例如，根据年龄、性别、地域、文化背景等因素，开发不同的产品。
3.个性化服务：提供个性化的服务，例如专业的售前咨询、售后服务等，提高客户满意度。
4.反馈机制：建立反馈机制，接受客户的反馈和建议，及时优化产品和服务，满足客户需求和偏好。
综上所述，了解客户需求和偏好是产品销售的基础，只有主动了解客户需求和偏好，才能为客户提供满意的产品和服务。
顾客满意度指数模型
ACSI 模型
感知的产品质量 感知的服务质量
• 总体感知 • 客户化 • 可靠性
• 总体感知 • 客户化 • 可靠性
感知的总体质量
• 总体感知 • 客户化 • 可靠性
客户的期望
感知的价值
客户满意度 (ACSI)
• 价格相对特定质量的比较 • 质量相对特定价格的比较
• 总体的满意度 • 期望的满意度 • 理想的满意度
• 全美国30家最大的联邦政府机构也包括在全美客户满意度指数 的年度调查之中.
• 2000年新增了电子商务产业的市场调查. • 所有调查结果都在华尔街日报（The Wall Street Journal）上
公布
✓ACSI指数模型经过实证检验, 在质量、客户满意度与公
司绩效（利润和品牌价值）之间的相关性方面有突破性 的发现。
满意度的得分也 是其下观测变量 的加权平均值, 权重由模型软件 计算得出
• 重购的可能性 • 价格的容忍度 • （价格的底线）
问卷上相应
的题目来计
算得分
29
ACSI 与美国500强公司利润成长率的关系
(ACSI提前利润成长率十二个月)
© CFI Group
A v e ra ge o f Q u a rte rly Y e a r-to -Y e a r % C h a ng e in E a rnin g s ACS I S core
© CFI Group
20
客户满意度指数(CSI)的作用
定量化的服务质量指标 反映了客户的心声 国际通行的服务质量评价标准 预测未来宏观经济状况 预测企业未来赢利能力
© CFI Group
21
• 国外用户满意度指数模 型
用户偏好统计模型
⽤户偏好统计模型⽤户偏好统计模型⽤户偏好模型在信息系统中是⼀个很具挑战性的问题。
⽬前主要处理⾃动发现⽤户的偏好，并且使⽤该模型。
随着个性化和推荐服务在互联⽹和电⼦商务逐渐流⾏起来，了解⽤户偏好变得越来越重要。
智能信息系统可以分析⽤户需要什么，并且预测⽤户未来选择的商品。
在⽤户不同的偏好的基础之上，智能系统能够对每个⽤户推荐其感兴趣的商品和提供个性化服务。
⽬前，描述⽤户偏好的⽅法主要有，相似性、概率和相关性。
向量相似性主要应⽤在协同过滤和内容过滤中；概率主要通过贝叶斯⽹络预测⽤户未来的⾏为；关联规则挖掘中，⽤关联来描述商品之间的关联性。
向量相似性缺点：⽆法直观地描述⽤户对商品的喜欢和不喜欢概率缺点：概率不能直接描述⽤户的喜好，只能描述访问的可能性关联性：主要⽤来发现有⽤的规则，并不是偏好积极和消极的偏好都需要通过偏好模型表⽰出来1⽤户偏好模型V表⽰⽤户通过⾏为产⽣的⼀系列商品（购买，浏览，搜索等等）商品x是⽤⼀些列特征表⽰的，⽤户profile是由⽤户对每个特征的⼀组偏好值组成，特征偏好pref（w），只根据历史记录计算⽤户对某个特征的喜欢和不喜欢程度⽆法直接⽐较⽤户profile和商品之间的关系，需要将他们通过特征来描述。
对商品的偏好可以通过平均特征偏好来表⽰M(x)是⼀个规范化的变量，即某个商品的特征数⽬互信息作为偏好度量⽅式⽤户选择某个商品的概率主要由两个因素决定：商品偏好和商品访问可能性实际偏好定义如下：P（X（w））:⾮条件特征概率，商品包含的特征数在整个特征集中的概率P（X（w）|V）条件特征概率，商品包含的特征在⽤户的特征历史中的概率上式描述的就是互信息。
基于用户行为分析建立用户偏好模型
基于用户行为分析建立用户偏好模型我们经常将个性化推荐的思想简单地抽象为：通过用户的行为推测出用户的兴趣，从而给用户推荐满足他们兴趣的物品。
那我们其实就是要通过用户行为分析建立一个用户偏好（偏好即兴趣）模型，模型中包含各个用户的一个或更多个偏好。
插叙一段像「用户行为」，「用户兴趣」这样的词，大多数人都有一个默认的感知，甚至对于这种词的理解可能已固化为常识，所以我很少见到有文章使用这些词时解释它们。
我感觉涉及到算法模型时，对这些词的不加限定的宽泛认知就容易影响对算法模型的深入理解，会导致感知模糊却不自知。
因为不同人对这些词的基本理解可能一致，但是拓展理解各不相同。
本文会作出限定解释，且本文所谈用户行为都是指网络（可以是电信网络，互联网）上的行为。
概念解释实体域当我们想基于用户行为分析来建立用户偏好模型时，我们必须把用户行为和兴趣主题限定在一个实体域上。
个性化推荐落实在具体的推荐中都是在某个实体域的推荐。
比如对于阅读网站，实体域包括所有的图书，我们可以称之为图书域。
其他还有，个性化音乐推荐，个性化电影推荐，个性化资讯推荐等。
用户行为用户在门户网站点击资讯，评论资讯，在社交网站发布状态，评论状态，在电商网站浏览商品，购买商品，点评商品，以及在其他类型网站的种种行为都可是用户行为。
本文所指的用户行为都是指用户在某实体域上的行为。
比如用户在图书域产生的行为有阅读，购买，评分，评论等。
兴趣主题用户的兴趣维度，同样是限定在某实体域的兴趣，通常可以以标签的形式来表示。
比如，对于图书阅读，兴趣主题可以是「悬疑」，「科技」，「情感」等等分类标签。
值得一提的是，兴趣主题，只是从用户行为中抽象出来的兴趣维度，并无统一标准。
比如qq阅读和豆瓣阅读的图书分类标签大不一样。
而兴趣维度的粒度也不固定，就像门户网站有「新闻」，「体育」，「娱乐」等一级分类，而新闻下有「国内」，「社会」，「国际」二级分类，娱乐下有「明星」，「星座」，「八卦」二级分类。
国际常用客户体验理论及模型概览
国际常用客户体验理论及模型概览目前国际普遍认同的客户体验管理相关理论、模型及工具包括KANO模型、服务质量差距模型、SERVQUAL模型、客户满意度指数、服务蓝图、感知蓝图以及关键时刻。
下面针逐一针对各个模型进行介绍。
(一)KANO模型KANO模型定义了三个层次的客户需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。
这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。
基本型需求是客户认为产品“必须有”的属性或功能。
当其特性不充足（不满足客户需求）时，客户很不满意；当其特性充足（满足客户需求）时，无所谓满意不满意，客户充其量是满意。
期望型需求要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性或服务行为有些期望型需求连客户都不太清楚，但是是他们希望得到的。
兴奋型需求要求提供给客户一些完全出乎意料的产品属性或服务行为，使客户产生惊喜。
当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则客户无所谓，当产品提供了这类需求中的服务时，客户就会对产品非常满意，从而提高客户的忠诚度。
图1, KANO模型(二)服务质量差距模型(Service Quality Model)服务质量差距模型是20世纪80年代中期到90年代初，美国营销学家帕拉休拉曼（A.Parasuraman)，赞瑟姆（Valarie A Zeithamal）和贝利（Leonard L. Berry）等人提出的5GAP模型是专门用来分析质量问题的根源。
客户差距即客户期望与客户感知的服务之间的差距——这是差距模型的核心。
要弥合这一差距，就要对以下四个差距进行弥合：差距1 ——不了解客户的期望；差距2——未选择正确的服务设计和标准；差距3——未按标准提供服务；差距4——服务传递与对外承诺不相匹配。
图2, 服务质量差距模型(三)SERVQUAL模型（SERVQUAL Model）SERVQUAL理论是依据全面质量管理(Total Quality Management，TQM)理论在服务行业中提出的一种新的服务质量评价体系，其理论核心是“服务质量差距模型”。
社交媒体用户内容偏好分析与应对
社交媒体用户内容偏好分析与应对随着社交媒体的普及，人们越来越依赖这些平台获取信息、表达观点、建立人际关系。
对于社交媒体平台而言，了解用户的内容偏好至关重要，因为这有助于提供更符合用户需求的内容，提高用户满意度和忠诚度。
本文将探讨社交媒体用户内容偏好的分析方法，并给出应对策略。
一、用户内容偏好分析方法1. 数据挖掘：通过分析用户在社交媒体上的行为数据，如浏览、点赞、评论、分享等，可以发现用户的兴趣爱好和内容偏好。
数据挖掘技术可以提取出这些隐藏在海量数据中的有价值信息。
2. 内容分析：通过分析用户发布在社交媒体上的内容，可以了解他们的关注点、话题偏好、语言风格等。
此外，还可以分析竞争对手的品牌内容和热门话题，以了解行业趋势和用户口味。
3. 反馈调查：定期开展用户反馈调查，了解用户对平台内容质量的评价，以及希望平台提供哪些类型的内容。
通过收集和分析调查结果，可以不断优化内容策略。
二、应对策略1. 精准推送：根据用户数据挖掘和分析结果，向用户推送他们可能感兴趣的内容，提高用户在社交媒体平台上的停留时间，增加互动和分享。
2. 多元化内容：为了满足不同用户群体的需求，平台应提供丰富多样的内容，包括新闻、娱乐、体育、科技、美食、旅游等不同领域。
3. 优质原创：鼓励平台内部创作者提供高质量的原创内容，同时积极与外部专业机构或知名人士合作，打造有影响力的独家内容，提高平台内容品质。
4. 互动性强：增加社交媒体平台的互动性，如设置评论区、问答环节、用户分享推荐等，鼓励用户参与和反馈，增强用户粘性。
5. 及时响应：对于用户反馈的问题和建议，平台应及时回应和处理，建立良好的用户关系，提高用户满意度。
6. 舆情监控：通过内容分析和反馈调查，及时发现和处理负面舆情，维护平台形象和声誉。
对于恶意攻击或虚假信息的传播，应采取适当措施加以应对。
综上所述，社交媒体平台要了解用户内容偏好并采取相应的应对策略，以提高平台内容质量和用户满意度。
五步教你打造一个有效的客户分析模型
五步教你打造一个有效的客户分析模型企业在发展过程中，客户的需求是至关重要的，而客户的分类和分析模型则是企业成功的关键之一。
有效的分析模型可帮助企业更好地了解客户的需求、购买习惯和消费态度，从而更好地满足客户需求，提高企业业绩。
下面将分为五步，为大家详细介绍如何打造一个有效的客户分析模型。
一、收集客户数据第一步是了解客户，收集客户数据是必不可少的。
企业可以通过各种途径获取有关客户的数据，例如：购买历史记录、调查问卷、社交媒体信息等等。
数据收集要考虑实际需求并注意保护客户隐私，不应恶意收集客户数据，更不应泄露客户隐私。
二、客户分类将客户分为不同的组别是分析客户需求的重要方法。
企业可以根据客户购买力、品牌忠诚度、地理位置等因素将客户分为不同组别，以此针对不同的客户群体有针对性地制定营销策略。
三、数据分析对客户数据进行分析是客户分析模型的核心步骤。
数据分析包括多维度数据收集、数据挖掘，以及基于机器学习进行预测性分析等。
在数据分析中，需要根据数据的变化趋势、购买习惯来预测客户的未来需求，这有助于企业在销售和营销中更好地满足客户。
四、建立客户画像企业在分析客户数据时，需要将结果整合在一起，形成客户画像。
该画像将包括客户的人口统计学数据、购买历史记录、兴趣、偏好等等，以便企业拥有一个全面的客户档案，更好地理解客户需求和行为，并对客户群体进行分类。
五、制定客户策略最后，企业需要利用分析结果制定营销策略。
通过深入了解客户需求和行为，企业可以制定相应的产品设计和营销计划，以满足不同客户的需求。
同时，可以根据客户需求和行为制定不同的推广活动，提高市场营销的效果。
综上所述，建立一个有效的客户分析模型是企业成功的重要因素之一。
通过客户数据的收集、分类和分析，建立客户画像，并制定相应的营销策略，企业可以更好地了解客户需求和行为，并制定相应的营销计划，提高企业的销售业绩。
用户运营的6大模型
用户运营的6大模型用户运营是指通过各种手段和策略来吸引、留存和增加用户，促进用户活跃度和用户价值的提升。
在用户运营中，有很多不同的模型可以应用于不同的场景和目标。
下面将介绍用户运营的六大模型。
1. AIDA模型：AIDA模型是指引用户从无意识到购买的过程，包括Attention（注意）, Interest（兴趣）, Desire（欲望）和Action（行动）四个阶段。
在用户运营中，可以通过各种活动和营销手段来引起用户的注意，激发他们的兴趣和欲望，并促使他们采取行动购买产品或使用服务。
2. RRF模型：RRF模型即Recall（回忆）, Relevance（关联）和Feasibility（可行性）三个要素。
这个模型着重于提高用户对产品或服务的回忆率、增加产品与用户需求的关联度，并确保用户能够轻松实现其需求。
通过对产品功能和特点的宣传和推广，可以提高用户对产品的回忆率；通过对用户需求的深入研究和市场调研，可以增加产品与用户需求的关联度；通过优化产品的使用体验和解决用户问题，可以增加产品的可行性。
3. KAIZEN模型：KAIZEN模型是一个迭代循环的模型，包括四个步骤：计划(Plan)，实施(Do)，检查(Check)和改进(Act)。
这个模型强调不断优化和改进的重要性。
在用户运营中，可以通过对用户行为和反馈数据的分析和评估，进行用户运营计划的制定；然后通过实施计划，并收集用户反馈和数据；之后通过数据分析和用户反馈的检查，来评估计划的效果；最后根据评估结果，对计划进行改进和优化。
4. 4C模型：4C模型即Customer（顾客）, Cost（成本）, Convenience（便利）和Communication（沟通）四个要素。
这个模型强调以顾客为中心，提供低成本、高便利和有效沟通的服务。
在用户运营中，可以通过定期和个性化的沟通方式，与用户建立更好的关系；通过提供便捷的使用体验和高效的服务，增加用户的满意度和忠诚度。
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基于客户需求感知的一线增值业务智能营销关键词: 互联网网关日志、内容偏好、客户画像优化方案摘要:该应用的总体思路是采集互联网网关日志，通过URL 内容解析技术和搜索关键词技术获取用户的业务内容偏好，建立内容偏好模型，形成客户画像，通过日志的UA信息和外呼方式完善智能终端客户识别。
将经分的四类数据传输给CRM系统形成一站式智能营销界面助力一线营销。
一、项目简介该项目依托于经分系统强大的分析功能，将客户的移动互联网使用内容研究和终端信息识别研究进行有机的结合，同时完全从一线营业员的角度出发，以服务一线支撑一线的思路分析客户接触服务的过程，通过一站式营销推荐界面和三位一体发送方式的建立，实现经分系统、VGOP、CRM的客户识别、客户需求洞察、适配业务和内容推荐发送、效果评估的闭环流程。
该项目一是采用了移动互联网数据分析技术，二是实现了一站式增值业务精确体验营销模式，三是提升了终端识别的准确度和完备度。
该项目应用效果显著。
营业厅的增值业务办理量提升；营业员的营销效率和营销能力都有了大幅度的提高；接触客户的整体业务使用量增加、活跃度提高、业务退订度明显低于非退订客户。
案例背景随着互联网普及，数据业务发展遇到诸多困境：1、通过套餐捆绑、礼品赠送的传统营销方式效率低下；2、开通业务功能及套餐后后续服务能力不足，用户不知如何获取内容，导致其对数据业务认知度低，退订率高；3、由于没有合理的引导手段，沉默用户占比高，导致产品健康度低，投诉多，客户满意度不高；4、在提升电子渠道办理能力的同时，传统营业厅渠道的用户触点利用不足，如用户缴费后立即离开，协同营销能力需提升。
5、营业厅营销能力提升是建设核心竞争力的重要组成部分。
实现目标把握用户的真实需求，通过“一本书”、“一首歌”、“一条微薄”让用户实实在在体验到具体的内容服务，在关键时刻（用户办理上网等套餐后、用户等待办理业务的碎片时间、前台购买终端后等）建立营业员的营销需求与客户的业务体验需要的高效沟通：1、把握用户的内容需要通过挖掘用户丰富的上网内容和行为，有效分析用户的真实业务和内容偏好。
2、提升营业员营销能力通过用户内容偏好和业务产品间的适配关系，形成客户画像和标签，便于营业员准确把握客户需求，实现有效沟通。
3、精品内容一站式营销建立精品营销内容和业务产品的管理，实现一个界面向客户全面推荐适合的业务产品和内容。
1.3、支撑总体思路该应用的总体思路是采集互联网网关日志，通过URL 内容解析技术和搜索关键词技术获取用户的业务内容偏好，建立内容偏好模型，形成客户画像，通过日志的UA信息和外呼方式完善智能终端客户识别。
将经分的四类数据传输给CRM系统形成一站式智能营销界面助力一线营销。
具体如下：项目创新点（特色）1、基于客户内容偏好的智能内容体验营销流程利用内容偏好的分析技术获取了精准的客户偏好视图，通过经分与CRM互动，经分获取互联网网关和VGOP相关平台数据，建立客户的需求内容偏好识别，完成用户分群、内容匹配、发送、稽核、推荐效果评估的闭环流程。
2、一目了然的前台功能视图，信息整合度和便捷度大大提升该应用项目通过建立一站式营销推荐界面，融合客户画像信息、客户终端信息、业务推荐信息和精品内容推荐模块实现了业务产品、终端适配、内容推荐的组合式营销，便于营业员高效快捷的完成客户认知和业务推荐；同时办理业务碎片时间等关键时刻系统自动下发推荐内容链接。
3、终端信息识别准确度和完备度的提升通过UA信息识别技术和外呼等辅助手段，使终端识别的准确度和完备度得到提升，完备度由以往的54.3%提升到63.5%。
1.5、应用效果应用在6月选择了省会合肥、六安和淮北的6个营业厅进行了试点，后期开放到所有自办营业厅，通过经分客户需求分析后的一站式营销推荐页面，营业厅增值业务的办理量、营业员的营销能力和效率都有了大幅度的提升。
1、营业员绩效水平提高在计件薪酬管理模式下，推荐办理的业务量提升。
绩效薪酬提高，营业员的工作积极性增强。
2、前台营销成功率通过系统支撑下的客户画像和分析数据展示，营业员的整体营销能力提升，成功率大幅增加。
3、接触客户GPRS流量提升通过对接触客户的精品内容发送，客户的人均流量有了提升，同时沉默客户减少。
4、增值业务办理量上升人均增值业务办理量快速上升，营业厅的整理增值业务办理量提升2倍多。
二、业务与技术实施方案2.1应用架构数据采集：采集WAP网关的海量访问日志和VGOP相关业务平台的访问日志。
内容解析处理对海量日志进行加工和汇总形成有效的分析数据格式，建立URL内容解析库和关键词分析对用户日志进行内容标签标记。
WAP日志UA信息处理对UA信息进行终端型号、操作系统关键信息提取。
营销视图和效果评估建立内容偏好视图和模型，完善智能终端用户视图，对推荐用户进行效果评估。
内容配置管理录入各内容标签下的精品内容信息，配置营业厅推荐优先级等。
一站式营销推荐界面建立包含四个区的营销推荐界面，便于营业员高效快速定位客户需求，找寻业务推荐切入点。
三位一体融合发送方式统一的接口协议。
通过WAPPUSH、SMS、彩信等方式下发时，均采用CMPP2.0接口协议及相同的短信处理进程。
支持短信实时扫描下发机制，具备完善的重发保障机制，与网关交互的过程中，一旦网关接收失败，则短信进程会启动重发机制，再次给用户重发，保障了用户接收正常。
2.2、技术实现方案2.2.1、基础数据准备数据采集：分布部署在数据采集服务器、数据清洗处理服务器和接口服务器上。
按照每小时处理一次的设计高速读取原始WAP记录数据，以保证在较短时间内对海量数据进行处理。
步骤包括：1）剔除原始WAP数据中对分析无效的记录、字段。
2）转换WAP记录格式。
3）将转换的数据汇总成为用户级的访问记录。
4）经分接口服务器将获取的数据进行URL 匹配和内容标记。
内容解析处理：域名分析：通过对访问日志中记录的URL进行人工分析，得到其对应的类别归属，为判断用户的访问偏好提供依据。
输入：待分类的URL输出：该网页所属的分类（如： 体育类）。
搜索关键词分析：根据用户在搜索引擎中检索的关键词判断用户的偏好类型。
输入：用户检索关键词的索引（数据预处理环节生成）输出：用户与关键词的对应关系（139********, 关键词1,…,关键词n）UA信息分析方法：根据UA的信息结构和操作系统匹配获取用户准确的终端信息，与外呼、终端厂商获取多种方式完善终端信息的识别2.3.2、数据加工（分析模型）依托解析技术处理后的用户访问数据建立内容客户偏好模型。
具体如下：思路与步骤：1、通过WAP访问量分析，确立手机访问量占66%的排名前20位的网站作为内容解析范围。
2、采用网络爬虫技术，抓取10大网站WAP一二级目录的URL地址。
3、分析抓取的URL地址的关键字，梳理网站自身内容规则。
4、建立网站自身内容与统一归类的内容匹配映射关系。
5、依据内容类型，汇总用户在各内容的访问时长、流量等信息。
6、采用近三个月数据，计算用户在每个偏好类型上的系数，计算公式：用户内容偏好系数=0.4*（三个月内某内容子类上网天数/三个月总天数)+0.6*(该内容子类点击次数/全部内容点击次数)。
按内容进行分组，按照系数大小排序，内容偏好系数排名前40%的用户，为该内容上的偏好用户。
2.3.3、服务提供一站式营销推荐界面：客户画像区：展示客户分群和典型的客户标签业务推荐区：根据移动互联网用户-内容-产品适配体系输出的推荐产品列表，可根据营业厅绩效等条件配置业务推荐优先级。
可直接进入订购页面和客户端软件下载页面终端业务推荐区：根据经分系统的终端视图展示机型和操作系统，针对终端支持功能的范围推荐适配的业务产品精品内容区：左侧为用户偏好分析图，点击主要偏好内容，右侧的精品内容区可通过双屏展示给用户，通过短信、彩信和WAPPUSH下发相应的内容信息。
三、具体应用实现案例（应用场景、应用效果）智能终端用户的即时内容营销：1、三星安卓手机客户张先生在营业前台进行账单打印；2、经分系统汇聚客户内容视图和分析数据；3、CRM获取用户各类分析数据；4、系统根据张先生的内容偏好（音乐类、财经类)调用内容库中最新的全曲下载热门内容和财经资讯WAP链接，展示张先生未订购的无线音乐俱乐部产品和财经类手机报；5、营业员在一站式界面一眼看到用户是音乐爱好者，手机是三星9008，且未开通手机报业务和WLAN套餐。
于是当场点击音乐类偏好图选择关键字给出歌手的歌曲推荐下载，同时介绍WLAN业务的好处推荐WLAN套餐；6、点击系统的下载按钮给张先生发送了WLAN易登客户端WAP下载链接，又发了热门金曲下载链接；7、系统追踪张先生是否下载了链接，判断本次营销成果。
四、创新点1、基于客户内容偏好的智能内容体验营销流程利用内容偏好的分析技术获取了精准的客户偏好视图，通过经分与CRM互动，经分获取互联网网关和VGOP相关平台数据，建立客户的需求内容偏好识别，完成用户分群、内容匹配、发送、稽核、推荐效果评估的闭环流程。
2、一目了然的前台功能视图，信息整合度和便捷度大大提升该应用项目通过建立一站式营销推荐界面，融合客户画像信息、客户终端信息、业务推荐信息和精品内容推荐模块实现了业务产品、终端适配、内容推荐的组合式营销，便于营业员高效快捷的完成客户认知和业务推荐；同时办理业务碎片时间等关键时刻系统自动下发推荐内容链接。
3、终端信息识别准确度和完备度的提升通过UA信息识别技术和外呼等辅助手段，使终端识别的准确度和完备度得到提升，完备度由以往的54.3%提升到63.5%。
五、应用效益应用在6月选择了省会合肥、六安和淮北的6个营业厅进行了试点，后期开放到所有自办营业厅，通过经分客户需求分析后的一站式营销推荐页面，营业厅增值业务的办理量、营业员的营销能力和效率都有了大幅度的提升。
1、营业员绩效水平提高在计件薪酬管理模式下，推荐办理的业务量提升。
绩效薪酬提高，营业员的工作积极性增强。
2、前台营销成功率通过系统支撑下的客户画像和分析数据展示，营业员的整体营销能力提升，成功率大幅增加。
由支撑前10.4%增加到21.58%。
3、接触客户GPRS流量提升通过对接触客户的精品内容发送，客户的人均流量有了提升，同时沉默客户减少。
人均流程由18.9M增加到24.1M4、增值业务办理量上升人均增值业务办理量快速上升，营业厅的整理增值业务办理量提升2倍多。