dc.contributor.advisor | Kyjonka, Vladimír | |
dc.creator | Hanuska, Norbert | |
dc.date.accessioned | 2017-05-27T17:08:46Z | |
dc.date.available | 2017-05-27T17:08:46Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/71748 | |
dc.description.abstract | Porozumění, jak řídit vztah se zákazníky, se stalo důležitým tématem pro akademiky i praktiky v posledních letech. Efektivita a profitabilita obchodních vztahů může být do značné míry zlepšena identifikací hnacích faktorů nejvíc profitabilních zákazníků a jejich použití pro marketingové cílení na dané zákazníky. V této studii identifkujeme charakteristiky jako průměrná útrata během jedné obchodní transakce, délka vztahu zákazníka s firmou, úroveň nakupování různých produktových kategorií a také demografické charakteristiky jako věk a pohlaví jako důležité faktory nejlepších zákazníků. Výsledky této studie mají relevantní dopady jak pro akademiky zkoumající charakteristiky nejprofitabilnějších zákazníků v prostředí, kde zákazník není vázán kontraktem, tak pro praktiky, kterým výsledky můžou pomoct při vytváření efektivních marketingových strategií. Navíc výsledky procesu získávání vědomostí o zákaznících prostřednictvím různých data miningových technik přispívá k identifikaci vhodnosti použití těchto metod. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | cs_CZ |
dc.description.abstract | Understanding of how to manage relationships with customers has become an important topic for both academic and practitioners in recent years. The effectiveness of business can be greatly improved by identifying the drivers of the most profitable customers and using them to target the right customers. In this study we identify exchange characteristics such as amount of money spent per purchase, customer relationship duration with firm, ratio of cross-buying and demographic characteristics such as age and gender as important drivers of the most profitable customers. The results of the study have important implications for academicians in understanding what drives the most profitable customers in noncotractual settings as well as practitioners to help design more effective marketing strategies. Moreover, the results of knowledge discovery about customers by different data mining techniques also contribute to help researchers identifying feasibility of these methods. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | en_US |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | Data mining | cs_CZ |
dc.subject | Data Warehousing | cs_CZ |
dc.subject | Decision trees | cs_CZ |
dc.subject | RFM analysis | cs_CZ |
dc.subject | Customer profitability | cs_CZ |
dc.subject | Customer Relationship Management | cs_CZ |
dc.subject | Data mining | en_US |
dc.subject | Data Warehousing | en_US |
dc.subject | Decision trees | en_US |
dc.subject | RFM analysis | en_US |
dc.subject | Customer profitability | en_US |
dc.subject | Customer Relationship Management | en_US |
dc.title | Factors influencing customer profitability: an empirical examination in noncontractual settings | en_US |
dc.type | diplomová práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2014 | |
dcterms.dateAccepted | 2014-09-08 | |
dc.description.department | Department of Software Engineering | en_US |
dc.description.department | Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 153157 | |
dc.title.translated | Faktory ovlivňující profitabilitu zákazníka: empirický výzkum v nesmluvním prostředí | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Král, Jaroslav | |
dc.identifier.aleph | 001851225 | |
thesis.degree.name | Mgr. | |
thesis.degree.level | navazující magisterské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Softwarové systémy | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Software Systems | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
uk.thesis.type | diplomová práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Software Engineering | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Softwarové systémy | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Software Systems | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | Porozumění, jak řídit vztah se zákazníky, se stalo důležitým tématem pro akademiky i praktiky v posledních letech. Efektivita a profitabilita obchodních vztahů může být do značné míry zlepšena identifikací hnacích faktorů nejvíc profitabilních zákazníků a jejich použití pro marketingové cílení na dané zákazníky. V této studii identifkujeme charakteristiky jako průměrná útrata během jedné obchodní transakce, délka vztahu zákazníka s firmou, úroveň nakupování různých produktových kategorií a také demografické charakteristiky jako věk a pohlaví jako důležité faktory nejlepších zákazníků. Výsledky této studie mají relevantní dopady jak pro akademiky zkoumající charakteristiky nejprofitabilnějších zákazníků v prostředí, kde zákazník není vázán kontraktem, tak pro praktiky, kterým výsledky můžou pomoct při vytváření efektivních marketingových strategií. Navíc výsledky procesu získávání vědomostí o zákaznících prostřednictvím různých data miningových technik přispívá k identifikaci vhodnosti použití těchto metod. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | cs_CZ |
uk.abstract.en | Understanding of how to manage relationships with customers has become an important topic for both academic and practitioners in recent years. The effectiveness of business can be greatly improved by identifying the drivers of the most profitable customers and using them to target the right customers. In this study we identify exchange characteristics such as amount of money spent per purchase, customer relationship duration with firm, ratio of cross-buying and demographic characteristics such as age and gender as important drivers of the most profitable customers. The results of the study have important implications for academicians in understanding what drives the most profitable customers in noncotractual settings as well as practitioners to help design more effective marketing strategies. Moreover, the results of knowledge discovery about customers by different data mining techniques also contribute to help researchers identifying feasibility of these methods. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwarového inženýrství | cs_CZ |
dc.identifier.lisID | 990018512250106986 | |