PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 11 | 35--51
Tytuł artykułu

The Implementation of Loyality Forecast Model in Identifying Key Clients of an Enterprise

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Managing product range by means of the, so called, portfolio methods1 implementation is widely known in the theory of marketing and applied in many enterprises functioning practice. Much less attention, both in professional literature and in marketing practice, has been paid to clients' portfolio analysis, so far. However, in the conditions of grow-ing competition, the issues of enterprise clients' portfolio management have become the tool which may exert an extensive influence on increasing both effectiveness and com-petitiveness of enterprises. The hereby paper discusses the concept of clients' loyalty probability forecast model, which may be used in the process of establishing an optimum portfolio of clients by means of identifying and selecting key clients of an enterprise. The verification of sug-gested model correctness in the process of consumer loyalty establishment will be performed based on a selected Polish travel office operations.(original abstract)
Słowa kluczowe
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
  • Berry, M. & Linoff, G. (2004). Data Mining Techniques For Marketing, Sales and Customer Relationship Management. Indiana: Wiley Publishing.
  • Bishop, C.M. (1995). Neural networks for pattern recognition. Oxford: Oxford Univer-sity Press
  • Cheverton, P. (2001). Zarządzanie kluczowymi klientami. Kraków: Dom Wydawniczy ABC Oficyna Ekonomiczna
  • Dudek, A. & Michalska-Dudek, I. (2011). Model przewidywania lojalności klientów biur podróży z wykorzystaniem sieci neuronowej typu MLP, Marketing i Rynek. 8, 25-28.
  • Fonfara, K. (2004). Marketing partnerski na rynku przedsiębiorstw. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne PWE
  • Keiningham, T. Aksoy, L. & Williams, L. (2009). Why Loyalty Matters. The Ground-breaking Approach to Rediscovering Happiness, Meaning and Lasting Fulfillment in Your Life and Work. Dallas: BenBella Books.
  • Kwiatek, P. (2007). Programy lojalnościowe. Budowa i funkcjonowanie. Warszawa: Wydawnictwo Wolters Kluwer.
  • Reichheld, F. (2006). The Ultimate Question Driving Good Profits and True Growth. Boston: Harvard Business School Press
  • Ripley, B.D. (1996). Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge: Cambridge University Press
  • Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review. 65 (6), 386-408.
  • Rossi, F. & Conan-Guez, B. (2008). Multi-layer perceptrons and symbolic data, Factor discriminant analysis. In: Diday E., Noirhome-Frature M. (ed.), Symbolic Data Analysis with SODAS Software. Chicester: John Wiley & Sons, 373-391.
  • Tadeusiewicz, R. (1993). Sieci neuronowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza.
  • Walesiak, M., & Gatnar E. (2004). Statystyczna analiza wielowymiarowa z wykorzystaniem programu R. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Naukowe PWN.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171259951

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.