基于顾客资产的大客户流失风险预警研究的开题报告一、研究背景随着企业经营环境的日益复杂和竞争加剧，客户流失已成为企业管理中不可避免的事实。特别是对于大型企业而言，客户数量庞大，客户关系网络复杂，对客户进行全面的管理和跟踪变得非常困难。在这种情况下，若能利用大数据技术对客户资产进行分析，通过预警机制及时发现潜在的大客户流失风险，将有助于企业及时采取措施挽回客户，保持长期的和稳定的客户关系，从而提高企业的盈利能力和市场竞争力。二、研究目的和意义本研究旨在探究基于顾客资产的大客户流失风险预警机制，考察如何通过大数据技术对客户资产进行分析，识别大客户流失风险，从而为企业的客户服务提供决策支持，并提出预警模型。通过本研究，可为企业提供以下几方面的指导和支持：1.制定有效的大客户保留计划，提高大客户的忠诚度和满意度；2.提高企业对客户行为的预警能力，及时应对潜在风险，降低客户流失率；3.强化对客户价值的认知和管理，并实现利润最大化。三、研究内容本研究将分为以下几个方面的内容：1.文献综述：概括国内外关于客户资产管理和客户流失预警机制的研究现状，分析现有研究的不足，并提出本研究的创新点和解决方案。2.研究方法：系统梳理大数据分析的相关技术和方法，探讨如何获取、处理、分析和挖掘客户资产数据，从而实现客户流失风险的预测和预警。3.研究框架：基于前期文献综述和研究方法，建立本研究的研究框架，包括客户资产数据的获取和处理、客户流失风险的评估、预警模型的构建和推广应用等环节，并说明每个环节的技术和方法细节。4.预警模型构建：本研究将提出基于顾客资产的大客户流失风险预警模型，并建立相应的评估指标体系，对客户流失风险进行多元化分析，建立预警机制实现对客户流失风险的实时监测和预警。5.研究评估：从准确性、实用性、可操作性等方面评估所提出的基于顾客资产的大客户流失风险预警模型的效果，检验预警模型是否具有预测能力、实用性和可操作性，并据此提出可操作的改进建议。6.研究结论和展望：总结本研究的主要结论和创新点，展望未来研究方向和应用前景。四、研究计划和进度安排本研究计划于2021年10月开始，预计于2023年9月完成。主要进度安排如下：第一年：文献综述、研究方法探讨及研究框架设计；第二年：基于顾客资产的大客户流失风险预警模型构建及实证研究；第三年：研究结果评估、论文撰写及答辩等最终完结工作。五、论文结构本研究论文拟按如下结构组织撰写：第一章绪论第二章文献综述第三章研究方法与框架第四章基于顾客资产的大客户流失风险预警模型构建第五章研究评估第六章结论与展望参考文献附录