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第1章 顾客流失理论基础1

1.1 顾客流失1

1.1.1 顾客流失概念1

1.1.2 顾客流失率2

1.1.3 如何看待顾客流失2

1.2 顾客价值管理3

1.2.1 顾客价值的含义3

1.2.2 顾客价值的构成4

1.2.3 顾客价值的来源6

1.2.4 顾客价值的影响因素13

1.2.5 顾客价值的衡量16

1.3 顾客生命周期17

1.3.1 顾客类型的划分17

1.3.2 顾客生命周期的概念21

1.3.3 基于顾客生命周期的管理策略22

1.4 顾客忠诚管理23

1.4.1 顾客忠诚的内涵24

1.4.2 顾客忠诚的分类25

1.4.3 顾客忠诚度的衡量27

1.4.4 影响顾客忠诚的因素28

1.4.5 建立和维护顾客忠诚的策略29

第2章 顾客流失判断33

2.1 顾客类型33

2.1.1 新顾客与老顾客33

2.1.2 中间顾客与最终顾客34

2.1.3 价值顾客与非价值顾客35

2.2 顾客流失原因及分析36

2.2.1 价格因素36

2.2.2 产品因素37

2.2.3 服务因素37

2.2.4 市场因素38

2.2.5 营销策略因素38

2.2.6 竞争因素39

2.2.7 伦理道德因素39

2.2.8 其他因素40

2.2.9 流失原因分析40

2.3 顾客流失判断依据43

2.3.1 顾客调查43

2.3.2 市场调查44

2.3.3 企业形象调查45

第3章 贝叶斯流失预测法49

3.1 传统的顾客流失预测法与基于统计学的顾客流失预测法49

3.1.1 进行顾客流失预测的原因49

3.1.2 传统流失预测法及其缺陷50

3.1.3 基于统计学的流失预测法51

3.2 贝叶斯预测法52

3.2.1 贝叶斯预测法的基本思想52

3.2.2 贝叶斯预测法的数学背景54

3.2.3 两大贝叶斯流失预测法58

3.3 其他流失预测法68

3.3.1 最小二乘预测法68

3.3.2 插值法与拟合法69

第4章 马尔可夫流失预测72

4.1 马尔可夫预测的背景72

4.1.1 马尔可夫预测的基本思想72

4.1.2 马尔可夫预测的数学背景73

4.2 两大马尔可夫流失预测法77

4.2.1 一般马尔可夫预测77

4.2.2 隐马尔可夫预测81

4.2.3 隐马尔可夫预测在顾客流失中的应用84

4.3 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的比较85

4.3.1 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的相同点85

4.3.2 贝叶斯预测法与马尔可夫预测法的不同点86

第5章 顾客流失管理措施88

5.1 顾客流失管理的重要性88

5.1.1 顾客流失管理的必要性88

5.1.2 顾客流失管理的作用88

5.2 识别顾客流失90

5.2.1 识别流失顾客90

5.2.2 考虑顾客终身价值92

5.2.3 调查顾客为何流失92

5.2.4 分析顾客流失原因95

5.3 建立应对措施96

5.3.1 建立应急措施97

5.3.2 建立永久措施98

5.3.3 组建顾客重获团队100

5.4 进行顾客重获102

5.4.1 快速重获102

5.4.2 远期重获103

第6章 顾客保留措施106

6.1 培养顾客忠诚106

6.2 控制顾客流失108

6.2.1 顾客流失研究的主要问题108

6.2.2 顾客流失的判断指标109

6.3 重视顾客保留111

6.3.1 顾客保留的目标111

6.3.2 积极的顾客保留策略111

6.3.3 不同竞争环境下的保留策略120

6.3.4 顾客保留计划的关键绩效指标121

6.4 其他策略122

6.4.1 顾客发展策略122

6.4.2 顾客关系终止策略123

第7章 顾客赢回策略125

7.1 顾客赢回理论125

7.1.1 顾客赢回的含义125

7.1.2 顾客赢回的必要性127

7.1.3 顾客赢回的理论基础128

7.1.4 顾客赢回的流程129

7.2 细分流失顾客133

7.2.1 确定流失类型133

7.2.2 流失顾客需求分析136

7.3 制定针对性赢回策略137

7.3.1 价格促销策略138

7.3.2 关系投资策略139

7.4 后续激励语控制139

7.4.1 在重获后保持联系与激励139

7.4.2 评估与持续改进140

第8章 大数据背景下的顾客流失管理143

8.1 大数据时代——营销新纪元143

8.1.1 大数据时代的挑战与价值143

8.1.2 大数据时代下的市场营销152

8.2 大数据时代的顾客关系管理160

8.2.1 数据驱动下的顾客关系管理160

8.2.2 动态顾客战略165

8.2.3 贝叶斯与大数据思维方式169

第9章 贝叶斯在顾客管理中的实际应用174

9.1 贝叶斯方法简单介绍174

9.2 案例1：谁是忠诚顾客——电信行业案例175

9.3 案例2：文本挖掘和朴素贝叶斯模型——识别垃圾邮件178

参考文献182