Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Xã Hội
Chính trị học
Description Data Mining Techniques For Marketing_9
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Description Data Mining Techniques For Marketing_9
An Ninh
61
34
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Sau 90 ngày, các mối nguy hiểm là thực tế không có khách hàng không kích hoạt lại. Một lần nữa, các quá trình kinh doanh cung cấp hướng dẫn. Các số điện thoại được dành riêng cho 90 ngày sau khi khách hàng để lại. | 414 Chapter 12 Days after Deactivation Figure 12.12 Survival curve upper curve and hazards lower curve for reactivation of mobile telephone customers. After 90 days the hazards are practically zero customers do not reactivate. Once again the business processes provide guidance. Telephone numbers are reserved for 90 days after customers leave. Normally when customers reactivate they want to keep the same telephone number. After 90 days the number may have been reassigned and the customer would have to get a new telephone number. This discussion has glossed over the question of how new reactivated customers were associated with the expired accounts. In this case the analysis used the telephone numbers in conjunction with an account ID. This pretty much guaranteed that the match was accurate since reactivated customers retained their telephone numbers and billing information. This is very conservative but works for finding reactivations. It does not work for finding other types of winback such as customers who are willing to cycle through telephone numbers in order to get introductory discounts. Another approach is to try to identify individuals over time even when they are on different accounts. For businesses that collect Social Security numbers or driver s license numbers as a regular part of their business such identifying numbers can connect accounts together over time. Be aware that not everyone who is asked to supply this kind of identifying information does so accurately. Sometimes matching names addresses telephone numbers and or credit cards is sufficient for matching purposes. More often this task is outsourced to a company that assigns individual and household IDs which then provide the information needed to identify which new customers are really former customers who have been won back. Studying initial covariates adds even more information. In this case initial means whatever is known about the customer at the point of deactivation. This includes not .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Description Data Mining Techniques For Marketing_1
Description Data Mining Techniques For Marketing_2
Description Data Mining Techniques For Marketing_3
Description Data Mining Techniques For Marketing_4
Description Data Mining Techniques For Marketing_5
Description Data Mining Techniques For Marketing_6
Description Data Mining Techniques For Marketing_7
Description Data Mining Techniques For Marketing_8
Description Data Mining Techniques For Marketing_9
Description Data Mining Techniques For Marketing_10
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.