过户合同精选(九篇)
第1篇：过户合同范文
甲方（转让方）：身份证号码：地址：手机：
乙方（受让方）：身份证号码：居住地址：手机：
根据国家法律、法规有关规定，甲、乙双方在平等、自愿、协商一致的基础上就下列房地产买卖达成如下协议：
第一条买卖房地产情况甲方拟将位于的房地产（房屋平面图见附件一）转让给乙方（yifang）。方对甲方拟转让的房地产作了了解，愿意购买该房地产。该房地产土地使用权面积为：_平方米，土地使用权类型为，房屋建筑面积为平方米，该房地产甲方于年月日向申请产权登记，领取了《房地产权证》，证书号码为，房地产权共有（用）证号码为。
第二条买卖房地产价格、付款方式甲、乙双方议定该房地产交易总金额为（币）元整。乙方应于合同签订后天内支付甲方定金（币）元整。乙方于年月日前支付第一期房款（币）元整。乙方于年月日前支付第二期房款（币）元整。最后一期付款（币）元整，在办理好转让手续并核发新的《房地产权证》时付清。已付定金将在最后一期付款时冲抵，付款方式为现金。
第三条登记过户手续办理本合同签订之日起三十日内，甲、乙双方应携带有关资料办理过户手续。乙方支付最后一期购房款时，甲方应同时将办理过户后的《房地产权证》交付给乙方。
第四条房地产交接双方同意于年月日由甲方将该房地产交付给乙方使用。
第五条权利保证约定甲方保证上述房地产没有产权纠纷和财务纠纷或其他权利限制，若发生买卖前即已存在任何纠纷或权利障碍的，概由甲方负责处理，并承担相应法律责任，由此给乙方造成经济损失的，由甲方负责赔偿。
第六条违约责任甲方决定中途不卖及逾期15天仍未交付房地产时，作甲方中途悔约处理，本合同即告解除，甲方应在悔约之日起七日内将所收定金及购房款退还给乙方，另赔偿乙方（币）元整的违约金。乙方决定中途不买及逾期15天仍未付清应缴购房款时，作乙方悔约处理，本合同即告解除，乙方所交定金，甲方不予退回，已付购房款甲方在七日内退回乙方，另赔偿甲方（币）元整的违约金，由甲方在乙方已付房款中扣除。
第七条税务承担办理上述房地产过户所需缴纳的税费，由方负责。
第八条合同争议的解决方法本合同履行过程中如发生争议，双方应及时协商解决，协商不成的，按下述第种方式解决：1、提交仲裁委员会仲裁。2、依法向人民法院。
第九条合同未尽事宜处置及生效本合同未尽事宜，双方可协商签订补充协议，与本合同具有同等法律效力。
第十条本合同保存本合同一式三份，甲、乙方双方各存一份，当地房地产管理部门存一份。
第2篇：过户合同范文
房屋赠与合同没有过户可以生效，只要是赠与人没有撤销赠与而且受赠人也正常使用这个房产就会有效的。
【法律依据】
《物权法》第十四条规定，不动产物权的设立、变更、转让和消灭，依照法律规定应当登记的，自记载于不动产登记簿时发生效力。
（来源：文章屋网 ）
第3篇：过户合同范文
关键词：混合协同过滤；个性化；稀疏矩阵
中图分类号：TP301.6
在个性化系统面世前，利用用户行为数据的许多应用已经在网络上非常流行，其中最经典的就是书籍资料，音乐电影等排行榜或推荐榜。在个性化推荐算法中，利用用户的行为进行分析是一个比较重要的方面，而平常学术界将其称为协同过滤算法。学术界对该算法进行了详细的研究，并提出了较多的方法，例如基于邻域的算法?[1]，隐语义模型?[2]，基于图的随机游走算法?[3]。其中，基于邻域的算法?得到最广泛应用，并且研究最多的算法，主要包括基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。
1 基于邻域的算法
基于邻域的算法是推荐算法中最重要的算法之一，它在学术界及业界都得到了广泛的应用。该算法主要包括基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。下面几节将对这两种算法进行基本的介绍，并对比他们的优缺点提出改进方案。
1.1 基于用户的协同过滤算法
基于用户的协同过滤算法?[4]包括下面几个步骤。
（1）数据的表示。在协同过滤推荐系统中，可以将输入数据表示为m×n的用户-项目评分矩阵R，其中m是用户数，n为项目数，rij是第i个用户对敌j个项目的评分。评分的值与项目的内容有关。
（2）找到与目标用户相似的用户的集合。本文通过余弦相似度计算这两个用户之间的相似度。
（3）在用户相似度集合中找到跟目标用户相似的用户，并将该用户喜欢的但目标用户没用喜欢过的物品或项目推荐给当前用户。算法用下面的公式来计算用户u对项目i的感兴趣程度：
（1）
在公式（1）中的S（u，K）表示跟用户u最相思的前K个用户的集合，N（i）表示对物品i有过行为的用户的集合，rvi表示用户v对物品i的感兴趣程度，即用户v对物品i的评分。
1.2 基于项目的协同过滤算法
随着用户数目的日渐增长，用户间兴趣相似度的计算越来越困难，著名的电子商务公司亚马逊提出了基于项目的协同过滤算法?[5]。该算法分为下面几个步骤。
（1）物品之间相似度的计算。计算物品之间相似度的公式如下所示，其中U（i）表示喜欢物品i的用户集合：
（2）
但是上面的公式存在一个问题，如果物品j很流行，那么wij会无限接近1，这时流行物品会对推荐的结果造成一定的影响，为了避免出现上面的状况，可用下面的公式：
（3）
（2）根据计算出的物品之间的相似度，可用下面的公式?[1]计算用户u对物品j的感兴趣程度：
（4）
在公式（4）中，N（u）表示用户u喜欢的物品集合，S（j，K）表示跟物品j相似的前K个物品的集合，wji表示物品i和物品j之间的相似度，rui表示用户u对物品i的喜欢程度，即用户u对物品i的评分。
2 矩阵压缩下两种算法的结合
2.1 两种算法的优势与不足
文献[6]提到，基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似性从而提供个性化程度较高的推荐，但是推荐精度比基于物品的协同过滤算法要稍低，并且在用户群较大的情况下，用户间兴趣相似度的计算将越来越困难。而基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似性从而实现更精确的推荐，但是却削弱了用户的个性化程度，从而无法提供一个个性化程度较高的推荐。
因此本文通过压缩稀疏矩阵的方式，将两种算法结合在一起，此算法不仅考虑到了用户之间的关联性，而且考虑到了项目之间的关联性，使得推荐精度得到了相应的提高。
2.2 改进的推荐算法思路
改进的推荐算法主要有以下几个思路。
（1）稀疏矩阵的压缩。一般推荐算法的输入都为m×n的用户-项目评分矩阵，但是在大多数的商务系统中，该矩阵是稀疏并且巨大的，因此本文通过对用户进行分类，即对用户集合进行压缩，从而使得算法的输入矩阵进行了压缩。
（2）利用第一步得到的压缩矩阵，对当前用户进行推荐。在此过程中，需要在分类的用户集合中找到跟当前用户兴趣度相似的集合，然后在所有的用户喜欢的所有的物品集合中，计算物品两两之间的相似度，最后得到当前用户的推荐结果。本文利用公式（3）计算物品之间的相似度时，为了减少耗时，可用下面的思路进行：首先对每个用户建立一个他所喜欢的物品列表。矩阵C为n×n阶矩阵，然后对于每个用户，将倒排表中的物品两两在矩阵C中加1，最后得到物品之间的余弦相似度矩阵?[1]。下图为利用该思路计算物品相似度的例子：
图1 计算物品相似度的例子
2.3 用户活跃度对算法的影响
用户活跃度指的是某些用户为了某些目的在某一商务系统中购买或喜欢了很多书籍，那么该用户对于他所购买的书籍两两之间的相似度的贡献将会影响到最后的推荐结果，此时，该用户就属于噪声用户。
文献?[7]提出了一个称为IUF（Inverse User Frequence）的参数，该参数为用户活跃度对数的倒数，为了降低噪声用户对推荐结果的影响，文献[7]提出应增加IUF参数来修正物品相似度的计算公式：
（5）
从公式（5）可以看出，用户u喜欢的物品集合越大，即用户越活跃，则其对用户相似度造成的影响越小。
2.4 混合协同过滤算法流程
将改进的推荐算法的思路进行进一步的扩展，并且考虑到用户活跃度对算法的影响，从而得到混合协同过滤算法的流程。
（1）建立用户-项目评分矩阵。传统协同过滤算法采用m×n的用户-项目评分矩阵R用来表示输入数据，其中rij是第i个用户对第j个项目的评分。
（2）得到用户的分类集合。利用用户余弦相似度公式计算两两之间的相似度，将最为相似的前N（本文取N=1000）个用户分为一类，得到用户分类集合。
（3）得到压缩用户-项目评分矩阵R1。和当前用户最相似的用户集合作为输入数据的用户，将这部分用户喜欢的项目集合作为输入数据的项目，从而得到用户-项目评分矩阵R1。
（4）将R1作为基于项目的协同过滤算法的输入矩阵，考虑到用户活跃度对算法的影响，用公式（5）计算物品相似度，并利用倒排表的思想简化计算。
（5）利用公式（4）计算当前用户对于物品的感兴趣程度。
3 实验结果及分析
3.1 实验数据集
本文采用了Book-Crossing数据集，该数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从BookCrossing图书社区上采集的，其中包括278858个用户对271397本图书进行的评分，评分值为1-10，数值越高，表明用户对图书的偏爱度越高。本数据集没有经过任何的人为去除噪声数据，因此推荐结果更加符合实际情况。
在对推荐算法进行验证时，选取了50000条评分数据，并将评分数据集随机分成8份，7份即43750条数据作为训练集，剩下的一份即6250条数据作为测试集。
3.2 评测指标
本文应用了召回率/准确率-精度评测方法。文献?[6]提到，现在大家关注的问题大多是精度方面的问题，现在评测一个推荐算法的性能，除了精度外，新颖性、多样性、覆盖率等更多指标越来越受到重视。
（1）准确率/召回率。对用户u推荐了N个物品，记为R（u），令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T（u），则准确率和召回率的公式分别如下所示：
（6）
（7）
（2）覆盖率。该评测指标跟用户活跃度的影响有直接联系，它反映了算法是否将所有物品至少推荐给了一个用户，即给用户推荐的是否都是流行用户喜欢的物品。下面的公式来定义覆盖率：
（8）
3.3 实验结果分析
本实验算法的编程语言为python，将三个算法进行了对比，改进的协同过滤算法跟当前用户最相似的用户集合的大小N=1000，并且将三者之间的覆盖率进行了比较，基于项目的和改进的协同过滤算法的相似度计算公式应用了公式（5），最近邻居个数K依次为5，10，15，20，25，30，35，实验结果表明，改进的用户分类下两个算法的结合在提高了用户个性化程度的同时，比传统的两个算法的精确度要高，同时，预测的质量也随着最近邻居K的值而变化。基于用户的协同过滤算法召回率和精确率在K=20达到最大值，后面没有改变。而且在K=30时，三个算法的精确率和召回率都达到了最大值，并且改进的推荐算法得到推荐结果最精确。同时，在应用了文献?[7]提出的IUF参数后，覆盖率也有了相应的改善，对比图如下所示：
图2 召回率对比图
图3 精确率对比图
图4 覆盖率对比图
两个算法都应用了文献?[7]出的参数，但改进的算法显然要比传统算法的覆盖率高。因此，当评分矩阵极其稀疏的情况下，本文利用用户集合分类从而压缩稀疏矩阵的方法，考虑到了用户之间的关联性和项目之间的关联性，得到了较好的推荐结果。
4 结束语
本文在传统协同过滤算法的基础上，提出了用户分类下两种算法相结合的算法，利用用户分类使得输入的稀疏矩阵得到了相应的压缩，考虑到了用户间的关联性及项目间的关联性，并且考虑到了用户活跃度对于推荐的影响。实验证明，混合协同过滤算法的确提高了推荐准确度，并且使得覆盖率也得到了进一步的提高。未来的研究工作主要是怎么减小噪音用户对推荐结果的影响，得到更好的推荐结果。
参考文献：
[1]项亮.推荐系统实践[M].北京：人民邮电出版社，2012.
[2]鲁权，王如龙，张锦.融合领域模型与隐语义模型的推荐算法[J].计算机工程与应用，2013（19）：100-105.
[3]李芳，李永进.一种基于随机游走的多维数据推荐算法[J].计算机科学，2013（11）：304-307.
[4]蔡孟松，李学明，尹衍腾.基于社交用户标签的混合top-N推荐方法[J].计算机应用研究，2013（05）：1319-1322.
[5]Greg Linden，Brent Smith，Jeremy Recommendations：Item-to-Item Collaborative Filtering.IEEE Internet Computing，7（01），2003.2：76-80.
[6]Karypis G.Evaluation of Item-Based Top-N Recommendation Algorithms：Proceedings of the tenth international conference on Information and knowledge management，2001[C]，New York.
[7]Breese J，Hecherman D，Kadie C.Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering[C]：Proceedings of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence，1998，San Francisco，461（08）：43-50.
第4篇：过户合同范文
关键词：广告客户价值变量要素
广告人热衷讨论客户价值(customer value)，广告企业以提供服务为主，完善的客户价值管理是企业整个客户管理体系中的重要环节，而开发客户价值是实现利润增长和提高广告经营企业总体价值的关键。因此，许多广告企业都将客户价值视为基本的战略导向。
广告客户价值管理的根本目的是使广告企业的经营理念、服务能力与客户感知的价值因素相适应，从而向客户传递最大化的价值，最大限度地维系与客户的良好关系。在分众时代下，广告行业的竞争日趋白热化，吸引广告客户，实现持续发展成为各广告经营企业面临的主要问题。越来越多的广告企业用客户价值管理的方法来确立自己所能创造的价值，这一价值不仅体现在广告作品上，还体现在广告活动的过程和服务上。
一、广告客户价值评估的变量之一：动态性
客户价值指客户在广告业务合作中给广告企业带来的利润和效益，这是一个变量。从客户整个生命周期的角度看，客户价值以企业作为价值感受主体，客户作为价值感受客体。正如产品发展依次经历导人期、成长期、成熟期、衰退期一样，广告客户关系也可以依照不同的客户生命周期划分为不同的生命阶段，广告客户的忠诚和价值提升会经历一个动态的进化过程。在不同的客户生命周期阶段，驱动客户关系发展的因素不同，客户的行为特征和创造的利润也是有差异的。客户关系生命周期理论为广告企业从动态角度研究客户关系提供了现实依据。
1.客户生命周期五阶段理论
客户关系具有生命周期可看作是产品生命周期的逻辑推理。2000年，美国著名学者jap和ganesan在dwyer等人在关于买卖关系发展五阶段模型理论的基础上，进一步将供应商和零售商之间关系的发展划分为考察、形成(buildup)、成熟、退化和恶化五个阶段。
客户生命周期是指广告客户与广告企业的关系存在着从发生、发展、保持到衰退的一个生命周期过程。它是研究广告企业与客户之间关系发展变化的实践依据。广告客户生命周期可划分为客户获取、客户提升、客户成熟、客户衰退和客户离开五个阶段。划分客户生命周期，有助于广告企业纵向深入了解每个类型的广告客户，根据不同的客户、不同的生命阶段，合理配置自身的资源，满足其不同的需求。
2.广告客户价值在生命周期各阶段的特征
广告客户生命周期理论从动态角度反应不同阶段客户的行为特征以及为广告企业创造利润的变化状况。不同的客户，甚至同一个客户在不同的生命周期阶，分别具有不同的价值。结合具体的市场环境和业务合作过程分析，广告客户生命周期各个阶段具有以下特征：
1.客户获取阶段
这一阶段是客户关系的探索和试验阶段。广告企业和广告客户双方考察和测试目标的相容性、对方的诚意、对方的绩效，考虑建立长期业务关系后双方潜在的职责、权利和义务。这一阶段的主要特征是客户尝试下订单，建立初步合作关系；双方相互了解不足、关系不确定性大。这一阶段，广告经营企业的主要任务是发现和获取潜在客户，通过有效渠道提供合适的价值定位，以获取客户。这一阶段的中心目标是评估潜在客户的潜在价值、降低不确定性。
2.客户提升阶段
这一阶段是客户关系的快速发展阶段。这一阶段的主要特征是客户业务量逐步扩大，广告商和客户异常乐观，双方建立一定的相互信任和依赖，都急切希望发展互惠互利关系，期望值处于最高峰。易于达成谅解；双方在关系中获得的回报日趋增多，相互依赖的广度和深度也日益增加，逐渐认识到双方有能力提供令自己满意的价值(或利益)；明确各自在关系中要履行的职责；客户开始为企业提供现实的利润，尽管利润不高但却保持持续增长的态势。这一阶段，广告企业的主要任务是进一步融洽与客户的关系，通过优秀的广告作品或卓有成效的行销方案刺激客户的需求，把客户培养成高价值客户。
3.客户成熟阶段
这一阶段是广告客户关系发展的最高阶段。这一阶段的主要特征是双方对对方提供的价值高度满意，相互依赖水平达到整个关系发展过程中的最高点，企业与客户的关系形成比较稳定的状态；双方都进行了有形和无形的大量投入，客户业务量较大，为企业提供大部分的现实利润，属于企业的“最有价值客户”。广告企业在这一阶段的主要任务是保持和延长双方的业务合作，巩固高价值高忠诚度的客户群。许多著名的广告企业都与客户保持多年良好合作——sunkist与fcb保持合作90多年史，奥美与联合利华从1952年开始合作，奥美与百事从1974年开始合作；智威汤逊最长的客户关系维持了95年。
4.客户衰退阶段
这一阶段是客户关系发展过程中的水平逆转阶段，客户价值水平降低。这一阶段的主要特征是双方彼此都有一些不满；客户的需求发生变化、经营方向调整、重要人士变更等；客户业务量下降、广告企业利润不断减少直至为零，客户价值降至最低水平；一方或双方正考虑结束关系，甚至物色候选关系伙伴，开始交流结束关系的意图等。这一阶段，广告企业的主要任务是建立高危客户预警机制，加大对高价值客户的投入，重新恢复与客户的关系，延长广告客户的生命周期。
5.客户离开阶段
有时，广告经营企业和客户之间会产生不可调和的矛盾，于是结束合作。可能是广告经营企业的创意和方案未产生效益；也可能是双方都有了新的合作对象，认为新合作更有前景；还可能因为广告公司长期服务于某一客户后业务执行变得松散，服务品质下降。例如，盛世购买了达彼斯后，就失去了达彼斯colgte palmolive业务，因为它与盛世的客户宝洁相冲突。这一阶段，广告经营企业的主要任务是通过全面的客户价值评估，对仍然有利可图的客户进行二次开发，调整自身的服务和营销手段赢回客户；对没有价值的客户不再过多投入，逐渐放弃客户，自然退出。
显然，在客户生命周期的不同阶段，客户的价值不同。客户获取阶段，企业只能获得基本利益，客户的贡献不大；客户提升阶段，客户开始为企业做贡献，从客户业务中获得的收人大于投入，企业开始盈利；客户成熟阶段，客户愿意支付较高的价格，带给企业的利润较大，由于客户忠诚度的增加，企业将获得良好的间接收益，这一阶段，客户的贡献值最大；客户衰退阶段，客户对企业提供的价值不满意，业务量回落，客户带给企业的利润快速下降，直至离开。总之，客户价值随着生命周期的发展不断变化，获取阶段最小，提升阶段次之，成熟阶段最大。因此，面对激烈的市场竞争，广告经营企业通过建立客户联盟，针对客户生命周期的不同特点，提供相应的个性化服务，进行不同的战略投入，获得更多的客户价值，从而增强竞争力。
二、广告客户价值评估的变量之二：构成性
广告客户价值不仅具有流动性的特点，同时，广告客户价值还具有构成性的特点。根据广告客户价值的构成性特点，我们可以考察广告客户价值包括哪些内容。
1.广告客户价值分类
客户价值管理将客户价值分为既成价值、潜在价值和影响价值三种不同的类型。客户对广告经营企业的一个重要贡献，就是在合作期间除利润的增加、成本的节约以外所形成的利润，就是客户的既成价值。潜在价值就是客户的长期价值，指广告客户从当前到与广告企业完全终止业务关系期间产生的所有净现金流的总和，主要由客户忠诚和客户信用两个因素决定。客户的忠诚可以通过客户对广告企业的情感忠诚和行为忠诚来综合度量：情感忠诚指客户的价格承受力；行为忠诚通过客户重复委托率来体现。影响价值是指当客户对业务合作高度满意时，产生的效益不仅仅是该客户的忠诚度，还可以通过他们的影响带来新客户和新业务，这是这部分客户的额外价值。
2.广告客户价值细分
从客户价值的要素来看，不同的客户能够为广告企业提供的价值是不同的。广告企业不能简单地追求客户数量，而是要寻求客户的“质量”。要知道哪些是企业最有价值的客户，哪些是企业的忠诚客户，哪些是企业的潜在客户，哪些客户的成长性最好，哪些客户最容易流失，广告企业就必须对自己的客户进行细分，找出最佳客户，集中资源和精力来获取、保留和提升他们在客户金字塔中的位置，从而获得更多利益。
(1)坐标模型
按客户忠诚度(loyalty)和价值(value)标准，可以将客户分为高忠诚度高价值的客户、低忠诚度高价值的客户、高忠诚度低价值的客户、低忠诚度低价值的客户等四种类型，用于识别对广告企业来说具有不同价值和贡献的客户，为广告企业进行差异化营销提供参考。不同价值和忠诚度的客户在坐标系中的分布如图1所示。
高忠诚度高价值的客户被称为“黄金客户”，他们是广告企业进行客户开发的首选对象，能为广告企业的发展注入新的活力，是广告企业主要的服务对象和利润来源；低忠诚度高价值的客户被称为“明日客户”，这类客户是广告企业的主攻方向，有效开发这类客户，无疑会增大广告企业“黄金客户”的比例，也会为广告企业带来更大的收益；高忠诚度低价值的客户被称为“鸡肋客户”，此类客户是对广告企业发展有益的客户，他们对于广告企业提供的服务具有很高的忠诚度，有尝试的意愿和兴趣，但是，此类客户的规模小，广告业务量少，对他们的开发和维护需要配置较强的客户服务队伍，投入的开发成本也比较高；低忠诚度低价值的客户被称为“加温客户”，开发这类客户不仅需要大量的人力、物力，而且耗时相对较长，结果往往难以令人满意。广告企业可以先开发其他类型的客户，对此类客户应进行前期示范性的“加温”处理。为后期的直接开发降低一些难度。
(2)金字塔模型
广告企业要多方位地、综合地进行客户价值分析和管理，就必须建立一套全面的客户价值评估管理系统，利用其强大的数据分析和挖掘功能，快速地进行客户价值细分管理，建立起客户价值金字塔模型。不同价值和忠诚度的客户在金字塔的位置如图2所示。
客户价值金字塔的应用是根据价值指标和指标权重，计算出每个广告客户的综合价值，明确其在价值金字塔上的位置，进行可视化展现。通常，20％的重要客户会聚集在金字塔的顶端，为广告企业贡献80％的利润，它们是广告企业保持和提升竞争力的重要资源。80％的客户在“金字塔”的底端，只有提升这部分客户的价值，广告企业才能获得更多利润。广告企业还可以选择不同的价值指标，定义多个价值金字塔模型，从不同的视角评估客户群和客户，明晰客户的价值取向、客户的价值分布及不同价值区间的客户构成特征，利用客户价值金字塔这种直观方式，将精力和资源集中在最有价值及最有发展潜力的客户身上，及时发现价值下降的客户，有效地提高自身的竞争力。
三、广告客户价值评估的要素
综合上述广告客户价值所具有的流动性和构成性的特点，我们可以发现，在广告客户价值评估过程中，经济效益、客户背景资料、客户影响力和客户生命周期是客户价值评估的核心要素，如表1所示。
1.经济效益
主要指广告客户现实的购买力和购买行为为广告企业带来的收入和利润，可直接用于评估客户价值。对广告企业经济效益贡献较大的客户就是广告企业倚重的20％核心客户。同时，广告企业还应核算客户的投入成本和产出收益，了解每位客户的客户利润和客户利润率。许多广告企业都发生过做了“大单生意”却只获得少额利润，甚至赔本的事情。因此，科学准确衡量客户带来的利润和利润率是广告企业客户价值评估和客户关系管理的重要环节。
2.客户背景资料
客户是广告企业倚重的战略资源，是广告企业竞争的制高点。广告企业可以根据客户的地理区域、行业属性、品牌生命周期、市场地位、客户生命周期及企业的经营理念、市场竞争力等因素，划分出客户价值的高低，甚至划分出同一客户在不同生命周期阶段价值的高低，对这些信息进行动态监测，发现潜在客户和潜在需求，进行针对性的客户关系管理和营销服务。
3.客户影响力
客户影响力是指客户凭借其社会地位对联系企业产生积极影响。有较强社会影响力的客户会通过向其他企业推荐广告企业的产品和服务形成良好的口碑。这一类客户对广告企业的直接经济贡献不一定很大，但它们能帮助广告企业提升知名度、美誉度和品牌忠诚度，能为广告企业带来新的客户资源和未来的收入。从长远角度看，这种客户的价值并不低于带来大部分现实收入的20％核心客户。
4.客户生命周期
第5篇：过户合同范文
构建财富管理规划体系
恒丰银行通过整合优化海量结构化与非结构化数据资源，以了解客户、细分客户、服务客户为手段，打造了融智能获客、完整客户画像、产品推荐、市场跟踪、资讯推荐等全功能为一体的财富管理系统，改变了产品销售的传统模式，客户量和业务量等都得到了显著增长。
为整合优化全行资源，加强财富管理中心的运营管理和风险管理，增强财富管理业务的核心竞争力，恒丰银行启动了财富管理系统的建设。财富管理系统基于恒丰银行自主设计开发的企业级大数据应用平台，利用海量结构化与非结构化数据的低成本加工存储、快速统计分析、业务模型探索、实时分析与决策等能力，提供各类专业化服务工具、规范的理财服务流程，大力提升顾问式销售能力和专业化理财服务水平。
2016年初，恒丰银行正式启动财富管理系统建设，开始进行需求研制。2016年7月，系统完成一期上，主要实现了对理财经理的功能支持，包括理财工具、金融资讯、单目标规划、快速规划、基金投资组合规划、产品货架、客户视图等功能。2017年12月系统二期将上线，提供更多工具，主要有财富方案、财务诊断、全产品投资组合规划等功能。
本系统建设的目标是建立综合的财富管理方案平台，构建一整套完整的客户财富管理规划体系，为理财经理提供专业化的理财工具支撑，实现多维度客户细分，进而针对不同的细分客群提供差异化的规划服务。通过大量运用知识图谱、机器学习、智能推理引擎和自动规划等智能技术，充分挖掘行内外结构化与非结构化数据信息价值，构建更加清晰和立体的客户视图，并通过优化组合产品方案、智能产品推荐等多种业务功能，以客户为中心设计出一套全面的财务规划方案。以及通过向其提供目标规划，理财、基金投资规划，投资组合方案等一系列金融服务，对客户的资产、负债和流动性进行管理，以满足客户不同阶段的财务需求，帮助客户达到降低风险、实现财富增值的目的。通过对财富客户全生命周期过程的服务，不断挖掘客户潜在价值，提升客户服务体验，最终提高客户的忠诚度和贡献度。
面临挑战及实施过程
基于大数据平台建设的财富管理应用系统，目前在国内金融行业鲜有成熟、可借鉴的模型。如何依托大数据实现客户服务和业务创新，成为提升核心竞争力、实现以客户为中心、以资产配置服务为核心的财富管理的关键。
但是，大数据带来的外部数据量是巨大的，并且数据碎片化严重，对客户同一特征的分析往往无法依赖单一的指标，需要从数据的不同维度综合考量。大量非结构化数据更需要整理和加工，需综合运用语义分析、知识图谱等多种技术手段进行分析，构建庞大的信息资讯库。
恒丰银行要实现弯道超车，跨越式发展的目标，需要更多地依托外部数据进行客户获取，进而构建完善的客户画像。如何从各渠道获取海量数据，并从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，进行精细化地分析和判断，定位潜在客户并针对性地开展营销活动，是系统建设中亟需解决的现实问题。
如何通过新技术实现精准客户营销，向客户推荐既适合其风险承受能力又符合其购买习惯，构建千人千面的产品推荐和个性化的产品配置体系，同时推动利润增长，也是系统的实施过程中面临的挑战。另外，对于存量睡眠客户，还要考虑识别其是否具有潜在的高价值，并针对性地对其进行激活。
为此，系统对客户进行了九大特征数百个标签的设置，对客户持有的产品亦赋予不同的属性以便更好地分析资产状况，在计算不同资产在实际持有过程中产生的损益和价值波动，需要将所有产品细分类都根据市场行情和产品特性赋予其流动性、风险性、收益性和市场方向等属性，每个资产类分别定义一套收益的定义和计算方法，并对所有的产品和资产以多种维度进行多方位的统计，每日需要处理的数据体量庞大。
系统通过组合运用云计算、大数据相关技术，基于恒丰银行企业级大数据应用平台，实现了海量结构化与非结构化数据的低成本加工存储、快速统计分析、业务模型探索、实时分析与决策等需求。
财富管理系统以客户财务分析和产品组合分析为基础，以财富规划管理为前提，以资产组合配置和分析为核心，从风险、流动性、收益率等角度为客户制定合适的理财方案，配置合适的产品组合，包括有：
完善的客户财富管理规划体系，在不同维度，针对不同的客群，设计不同的规划服务：转化新客户的快速规划、挖掘客户需求的单目标规划和基金投资组合规划，以及针对高净值客户的全产品投资组合规划和综合规划；
全面的财富工具包，满足理财经理在实际营销中各种财务计算需求，通过引入外部数据模拟基金在不同的历史时期以不同的投资方式进行投资的损益，同时亦了解到同业机构同期发行的理财产品；
开放的产品货架，产品信息以更适应业务开展的结构展现，同时支持产品经理根据客户个性化需求进行灵活调整；
灵活全面的客户管理，灵活调整客户归属，客户360度视图涵盖基本信息、业务信息、工商信息、风险信息和财富信息，可对客户资产状况进行全面诊断，并提供更具针对性的财富规划建议；
根据客群分析，由专业产品经理量身定制营销方案，一线销售人员可以在实际场景中迅速定位客户需求，吸引客户，并在营销过程中提升财富管理能力和业务知识水平；
全渠道互动式财富管理体验，提供线上智能服务。
提升营销效果
第6篇：过户合同范文
关键词：互联网;旅游企业;客户整合性开发
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2015年12月2日
一、研究背景及问题的提出
改革开放以来，我国旅游业快速发展，中国已成为世界上旅游业发展最快的国家之一。据统计，2013年中国旅游业产值达到2.9万亿人民币，五年内增长了120%。2014年旅游总收入达到3.38万亿人民币，出境人数破亿。如今，随着互联网新技术的推广应用，这不仅给旅游企业带来了发展机遇，同时也带来了强烈的冲击与挑战。目前，许多旅游企业为增强抗冲击能力致力于信息资源的整合，利用先进的IT技术结合航空公司、酒店、景点、路线等信息，为旅行者提供“云”信息量式的服务。但面对越来越多的竞争者，这样针对海量数据的分类、整理、加工并没有使企业形成核心的竞争优势。相反，在互联网背景下各大旅游企业对于抢占市场份额的竞争趋于白热化，从而倒逼旅游企业发展的格局与模式创新。毋庸置疑，市场竞争的核心关键在于客户资源的争夺上。
客户是旅游企业未来发展的首要前提。但传统的旅游企业业务流程守旧，没有真正确立“以客户需求为中心”的理念，缺乏从长远角度把握对市场的分析、定位与控制，仅仅是跟随旅游市场竞争的潮流被动地组织企业资源，忽略了旅游客户的差异化需求。此外，旅游企业虽在不断地开创新产品，但产品的宣传与推广并没有建立在“从客户利益出发”这一理念上。并且市场调研不充分，产品形式单一，创新思维狭窄，最终只能面临成本高、利润少、发展慢的结局。从企业营销模式来看，营销形式单一，宣传推广分散，运行体系不完善。许多旅游企业没有形成系统的市场调查、市场细分、目标客户选择、新产品的设计宣传与推广，依旧墨守成规难以形成客户资源的整合。根据帕累托20/80法则，企业80%的利润来自最重要的20%的客户，因此旅游企业进行客户整合性开发策略研究势在必行。
二、互联网下旅游企业客户开发中存在的问题
（一）不注重互联网下客户信息的收集与整理。大数据时代下，旅游企业通过网络营销建立了CRM系统，企业通过客户服务收集不同类型的会员记录及消费偏好，但没有进行信息分类整合，仅仅局限于机械的信息收集和僵硬的信息固定发送，并没有和不同的客户建立双向的沟通，给客户带来情感上的体验以获得客户忠诚。线上单方向的推广与传播，笼统的促销信息不能够圈定现在个性化的消费群体。现如今消费者不定时的会收到来自不同行业不同人员的信息推送和情感关怀，大量相同模式的促销方法已经使广大顾客群体审美疲惫，以至于被消费者忽略，不能建立起良好的感情交流。
（二）传播媒介方式过于分散，无法合力。企业的产品销售及宣传主要集中在单一新媒介中的其中一环，大多通过自己的APP和公众号进行推广，且没有对相应的网络媒介进行资源整合。从目前的情况来看，微博、微信、论坛的使用群体里充斥着大量“僵尸”、“水军”等用户，使得信息传播难以正规化，可信度降低。此外，通过新媒介传播造成模式单一、信息分散、不成系统的情况。传统媒介的传播更是鲜少使用，电视、广告更易于在大众群体内广泛传播，但旅游企业在这方面的应用过于分散，不仅忽略了传统媒介的公信力，更没有把传统媒介和新媒介有力地整合起来，有主有次的通过较少的成本获得最大的利益。由于线上旅游企业发展趋于成熟化，良好的企业形象塑造变得尤为重要，但企业和主流媒体的联系却不紧密。
（三）“终端拦截”式客户开发模式过于单一。终端拦截是指企业的工作人员在人口流动量大的地点向匆匆走过的旅客发放会员卡。“发卡一族”构成的人海战术形成了营销的一个前端战场，他们通过免费发放会员卡建立自己的客户群体。但发卡模式不能够带来显著的效果。其一，发卡具有盲目性。企业热衷于发卡，采用广撒网的推广手段但并没有实现多捞鱼的效果。会员卡的去向为各式各样的广大人民群众，满足企业所需要的目标客户或者潜在客户少之又少;其二，发卡并不能加强企业宣传以及扩大企业知名度。在人流量大的地方疯狂发卡反而导致顾客对其的忽视与反感，现今市场下由于这一传统模式的方便快捷，各行各业的管理人员都选择采用发卡模式，因此该现象使广大消费群体不可避免地遇到“审美疲劳”。绝大多数的消费者会选择扔掉企业发售的卡或者不予理睬，这造成了使用率的低效以及资源浪费的现象。终端拦截模式会给消费者的心理带来一种不确定性，消费者会怀疑该企业的可信度以及产品的质量，服务的情况。
三、互联网下旅游企业客户整合性开发策略
（一）进行客户信息整合性识别
1、客户识别是寻找有价值客户的前提。充分利用数据库，进行信息整合，有利于维持关系型客户。企业在网络运作的过程中对所有访问群众进行信息记录。客户识别的主要步骤如图1所示。（图1）
企业识别客户第一步是搞清楚这个阶段需要掌握客户的哪些信息与资料，明确自身需要掌握的客户信息后就是利用各种渠道和方法收集客户的相关数据，并进行分析处理。随着市场竞争的日益激烈，一次大规模的信息活动整合并不能一劳永逸，要根据客户的需求和偏好及时更新客户信息，并保证信息安全。通过对不同层次客户的划分利用关怀手段建设客户的情感性忠诚、意向性忠诚，最终达到客户的行为性忠诚。
2、基于互联网下信息量过大的情况，可以根据终端的消费情况进行客户整合。将相同喜好的客户进行分类识别，不同身份的游客所选住的酒店不同，由于旅游业的多样化发展，除了星级酒店为旅客必选住宿环境外，青年旅社、家庭公寓、野外露营等多样化的住宿方式满足了不同性格的客户需求。对于住宿环境和旅行地点的选择往往体现了客户的性格特点及偏好。旅游企业以酒店为基准更易将不同类型的客户进行区别，然后进行个性化服务，实现客户满意度的最大化。通过有效的分类将客户资源进行整合与建设，从而形成旅游企业的核心竞争力。
（二）沟通媒介的多方整合
1、社交媒体（微信、QQ、微博）作为桥梁巩固旅游企业与客户之间的联系。基于微信时代的到来，企业可以针对不同群体的客户分类建立微信交流平台，对客户进行地域性划分，使同一地区的客户群体率先建立伙伴型关系，通过微信平台，所有类型的客户可以相互交流旅游心得，规划出行路线，通过旅游成为朋友，同时企业推出满足“伙伴”出游的针对性旅游计划。这样的手段不仅使客户与客户之间相联系，客户与企业之间也相互联系，从而达成一个稳定的“三角架”模式的金质客户关系。此外，客户朋友圈的推广更是为企业进行了免费的广告宣传，更有利于老客户介绍新客户传递良好的企业口碑。对于推荐来的新客户企业给予优惠，使之成为一种良性循环。
2、开发创意性的微信公众号，为企业旅游资源的推广且与客户之间的友好型相处起到推波助澜的作用。在原有的企业公众号推送内容上增加与客户互动的信息或者一些定制化的旅游产品选择，或是让订阅公众号的客户参与评选企业定期推出的不同类型的活动，例如“最有创意旅游活动”、“最值得旅行的某些地方”等项目，增强客户的参与度，保持与客户的长期联系。
（三）营销渠道的双向整合
1、通过线下体验中心或流动体验点的设立维持客户关系，增强区域性客户与企业的友好联系，扩大客户参与度。通过客户自我实现与自我满足的建设来整合客户群体。在经济水平和出行率较高的城市设置企业体验店，通过线上定期的旅游体验项目，鼓励现实型的顾客进店体验，或在人流量较大的公众场所进行相关的客户咨询与旅游产品线推广。通过实体店直观感受更能形成众口相传的行为模式，使得客户对企业的认可度进一步提高。也可在体验的过程中进行客户个性化需求的建设，打造行为型客户，通过线下体验进行线上讨论与推广，在企业网络客户端建设一个专为体验讨论的客户平台，在该界面上客户可以对线下的体验进行评价，也可以提出个性化的需求与建议，平台内的客服人员参与积极的讨论并且提供差异化的需求服务，增强客户的归属感。
2、建设以客户需求为导向的差异化渠道。针对不同等级的目标客户打造差异化的渠道满足客户的个性需求。对于不同偏好的旅游者从旅游订购期就开始进行满足个性化需求的旅游产品订购与服务。如对于喜爱游览自然风光的游客，从出行方式上选择火车，住宿环境方面在视景开阔的地方选择酒店，游玩路线以风光旖旎的路线为主，甚至到产品购买层面都进行推荐融合有自然因素的商品供客户选择。将这样的渠道进行整合打包实现差异化销售，差异化服务。
（四）加强资源整合，增强对目标客户的吸引力
1、进行产品与价格相结合的战略推广。针对于旅游服务产业，为满足差异化客户的多样化需求，进行旅游产品链自行组合打包销售。客户可以通过网站自行选择所需要的产品项目。将每一种产品项目通过客户的心理差异，产品样式差异区别定价，以独特的模式在旅游企业中进行体验式推广，创造出产品效应，开发出新需求的客户，延长客户的生命周期。
2、通过促销手段把握潜在客户。潜在客户有购买能力和欲望，面对同类型的企业竞争，进行潜在客户的开发与把握有利于形成竞争优势，带来客户群体的无限性循环。因此，通过旅游企业定时定向地推出某一类产品或服务的促销手段，把握好潜在顾客的消费心理。因为很可能他们是处于隔岸观望阶段的消费群体，当推出实时促销活动时容易把这些潜在客户变成现实客户。
3、加强品牌建设，形成品牌吸引力。品牌对客户的吸引力在于它是一种承诺，品牌不仅有利于维护客户的利益，还有助于提升客户的形象。潜在以及现实的客户群体中不乏许多品牌的追随者，他们因为品牌而忠于一个企业，也因为良好的品牌形象而相信企业开发的新型旅游模式，进而愿意体验和购买。此外，互联网环境下，旅游产业所涉及到的航空业、酒店、景区服务等相关的产业信息繁多冗杂，会产生一部分选择困难型用户，面对类似的企业模式他们纠结于哪一个企业的服务更好，信誉更高，此时品牌的影响便是该类客户群体首要考虑的因素，他们往往会因为某个企业的知名度高、形象好进行决策。因此，塑造有个性、有内涵的品牌形象，打造品牌价值是旅游企业进行客户整合性开发的必要手段。
主要参考文献：
[1]冉丽敏.基于移动互联网的携程网络营销创新研究[J].商业经济，2015.8.
第7篇：过户合同范文
1.主体。在图书馆用户需求生态服务系统中，组织和个人是提供或参与生态服务的主体
其中，图书馆主要是提供、参与生态服务的组织，从生态学视角来看，个人不但包括用户和馆员，还包括需求的分解者、生产者、服务的提供者、需求与服务的监管者以及服务的消费者和分解者。
2.环境因子
图书馆用户需求生态服务系统的环境因子包括政治经济、信息技术、服务、文化、时空以及用户需求的生存环境等。针对主体来说，环境是个相对具体的概念，对每个主体都有与其相对应的环境。而在生态服务过程中，图书馆用户需求生态服务系统受到外界环境要素直接或间接的影响，并且相互作用，共同构成了生态环境。
3.图书馆用户需求生态服务链
图书馆用户需求生态服务链主要包括主干链、支撑链和映射链，是为了建立一种生态化的链式关系，通过生态服务，图书馆用户需求生态服务链将图书馆、用户、馆员、用户需求、各类信息资源有机地结合在一起。其中，主干链是为了实现图书馆用户需求的服务功能，通过信息流转，把生态服务链上的各个节点连接起来。而为了支撑和保障图书馆用户需求生态服务链，支撑链通过信息资源、环境等的建设，实现用户资源、需求资源的管理、开发。另外，为了更好地保障图书馆用户需求生态服务系统高效运行，映射链是由用户与需求、服务与图书馆、需求与服务、图书馆与知识、用户与知识之间的关系共同组成，能够减少能源消耗与信息污染，提高服务效率和针对性。
二、图书馆用户需求生态服务系统的主要功能
1.能够缩短图书馆与用户之间的距离感，改善并优化两者之间的关系
图书馆与用户是系统的有机组成部分，两者之间是一种服务与被服务的关系，改善这两者之间的关系能够使大量用户需求成为系统存在的保障和前提，能够将服务融入用户的生活、学习和工作中，真正使图书馆成为用户的“血液”、“大脑”、“精神食粮”，使图书馆成为用户不可缺少的一部分，能够使图书馆的工作开展顺利，保障系统的有效运行[3]4。同时，为了在同一个生态环境中，能够使两者之间形成更为合理密不可分的生态关系，使“用户是上帝”的观念转变为共同生活的伙伴，也能增加用户的归属感，减少图书馆与用户之间的隔膜。
2.能够减少信息污染、垃圾、超载的产生，使有限的资源发挥更大的作用
在提供服务的过程中，图书馆重视服务的可再生性、可借鉴性，重视服务的质量效率、品牌和协同效应、知识和服务创新。作为系统运行的逻辑起点，通过系统有效的运转，图书馆的用户需求融入系统中，提供各种形式的服务，将用户需求与信息、服务、知识进行映射和对接，能够满足不同用户、层次的需求。并且也能减少服务过程中的信息超载、污染、垃圾的产生。图书馆用户需求生态服务内容具有知识性、科学性、创新性，将服务与图书馆用户信息生命、活动、需求生命周期进行无缝对接，能够使服务效果具有可识别性、显著性和传染性。另外，倡导人性化、智能化的服务方式，使图书馆用户需求生态系统具有多样化、现代化的服务手段，具有前瞻性、合理性、实用性的服务导向，具有系统化、集成化的服务功能。
3.能够满足用户不同层面的需求，实现高效健康信息流转
首先，通过图书馆用户需求生态服务系统，将健康、用户急需的信息和知识传递给用户，减少信息垃圾、污染、过载对用户的影响。同时，通过信息的有机组配来推送不同层面、形式的数据、知识、情报等，能满足用户不同层面的需求。其次，为了降低信息流转的成本，保障信息流转的可控性，系统高效的信息流转能够提高信息流转的质量，确保信息流转的及时性和准确性。另外，通过服务，找到解决问题、提供信息的方案，需求映射功能是需求流转的意义和价值所在。同时，为了解决“通过服务是否产生了需求”，“没有需求时提供什么”。
4.根据用户的需求内容，实现对需求的引导功能
首先，充分利用图书馆的人力资源、计算机等设备，采取多种途径和手段，加强对用户需求信息准确性、时效性的掌控，对用户需求进行转换，获取最适合的需求。其次，通过对用户需求的开发，激发用户进行信息活动的意愿，提高需求强度逐渐减弱用户的需求强度，丰富用户需求层次，对用户需求进行合理的引导。再者，发挥图书馆馆员的主观能动性，结合信息技术与科学方法啊，充分调动并利用图书馆人力资源、信息资源优势，根据用户的需求，进行知识重组、创新、生产，实现图书馆用户需求，协同用户进行科技活动，为用户提供决策参考，实现并超越用户需求。另外，结合图书馆的知识获取、创新、构建以及服务创新，根据用户模糊的、方向性的需求，生产出切实的需求，推动图书馆用户需求的生产。同时，在需求遗传性、变异性的共同作用下，不断开发、激励、转换需求，保持系统内需求的多样性。
5.形成生态结构合理的生态服务系统，实现生态服务链的结合能力
第8篇：过户合同范文
1我国贸易公司CRM现状
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，简称CRM)是一种现代企业的先进管理模式，它利用现代信息技术，通过对市场、客户关系的管理以及对知识的挖掘，分析客户需求，以留住老客户，吸引新客户。[1]。从目前情况来看，虽然从管理者层面，已经将CRM提到一个战略的思想高度，但由于缺乏必要的数据和技术支持，CRM可以说是图有虚名，常常处于事与愿违的局面。具体来讲，对客户的管理往往就事论事，在长远性上显得时有时无，时好时坏；在整体性，CRM仅作为某一个部门的职责或开拓市场的手段，未将其纳入企业开拓市场的整体战略。因此，CRM智能系统仅进行一些客户基本信息的简单管理，缺乏与其他如供应、生产、销售系统的数据支持和协同工作，无法动态、全面地反映客户相关资料，当管理层需要客户资料支持决策时，客户服务部门能提供的客户资源信息量太少，无法满足管理层的数据要求。同时，由于缺乏客户的科学管理及必要的数据支持，客户资源流失、客户资源潜在价值挖掘不充分、企业整体营运不平衡等问题急需进一步改善。企业急需设计一套科学长效的CRM智能解决方案，整合企业各部门不同应用系统的历史数据或实时数据，为管理层提供及时的决策信息,为业务部门提供有效的反馈数据，对当今客户时代企业营运中最不可缺少的资源客户进行有效地管理。
2贸易公司CRM智能系统的需求分析
客户关系管理需要实现对客户资料的全方位、多层次的管理，并对管理层领导提供相应的决策支持。CRM智能系统的数据除了客户服务部门通过客户互动渠道记录的客户基本信息外，还应整合企业ERP系统，供应、生产、销售等各部门的订单管理信息、交易状况信息、信用状况信息等历史及实时数据形成大数据仓库。同时系统应提供必要的数据分析与挖掘功能，以发现潜在客户，提供交叉销售需求等，从而提供客户增值服务，避免客户流失，使客户价值最大化。CRM智能系统的需求分析如图1所示。
3基于大数据挖掘的CRM智能解决方案
3.1CRM智能系统的数据仓库设计通过基于大数据挖掘的CRM智能系统，企业可以广泛收集客户信息，整合不同应用系统的历史数据或实时数据，形成全面、完善的客户数据仓库，通过数据挖掘和数据分析技术了解客户的需求，保持良好的客户关系，维系客户忠诚，从而提高企业核心竞争力。本系统数据仓库采用了多维度建模，多角度多层次地反映数据之间的关系，具体采用星型模式（StarSchema）。星形模式的数据仓库包括一个大的包含大批数据和不含冗余的中心事实表和一组小的附属维表，其目的是组织数据以提高数据查询的效率[2]。
3.2CRM智能系统的数据挖掘方法选择数据挖掘根据不同的需求主要包括分类（Classification）、聚类（Clustering）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）、描述和可视化（DescriptionandVisualization）以及复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)等方法[3]。根据CRM的特点，CRM智能系统的数据挖掘方法主要采用分类、聚类、关联规则。（1）利用“分类”模式，发现潜在客户在CRM智能系统的数据挖掘中，通过构建分类模型对CRM的数据进行分类与共性分析。通过对访客的分类筛选，发现未来的潜在客户，通过一定的营销手段争取将之转换成企业的真实客户。（2）利用“聚类”模式，进行客户细分管理聚类模式就是依据某些属性将客户划分到不同的组中，从而实现客户的细分管理与分类营销。（3）利用“关联”模式和“序列”模式，提供增值服务，提升客户满意度通过对影响客户购买行为的因素进行“关联”分析和“序列”分析，从海量的客户信息中发现规律，从而制定有针对性的营销策略与促销活动，为客户提供增值服务。
3.3CRM智能系统的大数据挖掘过程CRM智能系统的大数据挖掘，就是要在集成的数据仓库中，通过一定的数据挖掘算法，进行数据搜寻和知识发现，进而得到可用的数据模型寻找模式的决策支持过程，其数据挖掘流程主要分为数据准备、数据挖掘及结果表达三个阶段，具体过程如下：
4CRM智能系统的基本功能设计与实现
在本系统CRM智能解决方案中，主要实现以下基本功能：
4.1客户基本信息管理客户基本资料的管理，主要提供动态的、整合的客户管理和查询功能。其数据来源包括：客户服务部门通过客户互动渠道，获取的客户的各种基本信息，如通讯办法、客户分类、客户特点等；从ERP、财务软件、进销存软件、售后服务软件等系统中抽取的客户基本数据资料。该功能提供对客户按类别、地区等分类统计、查询；能够批量发送传真、电子邮件、打印信函等，动态记录客户的基本资料，交易细节，历史数据等。
4.2客户合同管理本功能首先提供合同模版，规范合同内容。然后按照市场合同管理流程，对合同的草拟、审核、确认、存档、履约等过程进行科学管理。同时，对合同的执行提供合同订单管理、收付款管理、合同查询等功能。
4.3客户交易状况管理对贸易类企业,交易状况极为重要。本系统提供单种商品客户与本公司的交易状况管理。其基本要素包括:产品名称、客户地址、交易数量金额、年均交易额及所占总额的比重,标示前十名的公司和金额,这样可显示每单种商品中各客户与本公司交易状况,以及该单品种中的重要客户。另一个重要功能是每个客户和本公司交易总量的统计及排名状况,其基本要素包括:交易数量、金额、当期所占比重、累计金额、累计所占比重,这样可以知道与本公司交易总额最大的客户情况。
4.4信用状况管理客户信用状况管理是企业风险控制的必要手段。具体做法：每季度根据客户上一季度经营和财务状况评定一次,以客户信用履约记录和还款能力为核心进行具体量化处理。参照银行系统对客户信用等级评估方案、结合企业实际进行A、B、C等级划分,其中A级中分为:AAA级、AA级、A级,B级中分为:BBB级、BB级、B级,C级中分为:CCC级、CC级、C级。在信用等级划分完成后,对其实行动态管理,及时体现当前客户信用状况。对信用状况不佳的客户,应及时降低信用等级;反之,对信用状况改善,逐步变好的客户,应及时提高其信用状况。变更程序是:先由业务部请示———业务管理部批示———财务部审核———主管经理批示。
4.5客户分级管理客户分级管理就是根据客户交易状况,信用等级,获利贡献、交易频率等对客户实行分级管理。对不同客户应该采取不同措施,以达到紧紧抓住VIP金牌客户及重要客户,留住普通客户,并通过提供增值服务等形式使部分优良的普通客户转变为重要客户或VIP金牌客户,较少时间精力用于小客户.
5CRM智能系统的大数据挖掘功能设计与实现
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程[4]。本系统的数据挖掘应用主要提供以下智能功能：
5.1客户细分运用数据挖掘技术的“聚类”功能可按照不同的标准,比如:客户公司性质、公司规模、主要业务、消费习惯、购买频率、平均购买数量、对产品的需求或对产品获利的贡献来划分不同的客户群体,以实现对客户的针对及开发针对性的产品,以提高客户的满意度,最大限度的挖掘客户对企业的终身价值。
5.2客户贡献分析客户贡献分析，就是在对客户交易数据进行动态监控的基础上，计算出某客户或客户组群在某一期间为企业带来的利润[4]。通过数据挖掘与分析，发现重点客户，潜在成长客户、一般客户，低利/无利的客户，从而为不同贡献度客户间合理配置资源，有效的降低企业成本,提高企业收益。
5.3重点客户与潜在成长客户发现运用数据挖掘技术的“分类”功能，可在客户细分础及贡献分析的基础上，发现重点客户与潜在成长客户，通过对其共性的分析，发现客户潜在的交叉购买需求；运用数据挖掘技术的“关联”与“序列”模式分析可以帮助企业寻找影响客户购买行为的因素，如文化、时间，相关群体影响等，从而制定有针对性的促销活动，使企业的促销活动更加高效。
5.4客户流失警示通过对客户购买行为的周期或购买数量进行动态监控与数据分析，对客户的潜在流失迹象做出警示。从而有针对性地对客户采取相应的营销措施,以期保持客户的忠诚度。
5.5客户跟踪管理客户跟踪管理模块主要自动追踪交易变化，通过定期回访与自己的客户保持联系，掌握他们的需求及意向转变。同时分析客户变动原因，改进企业的产品和服务，合理配置资源,牢牢地抓住现有客户并吸引更多的潜在客户。
6结束语
第9篇：过户合同范文
1.1、fprc证券质押典当
fprc系统是由创元开发的《证券质押典当业务管理与风险监控系统》的简称。该系统通过电脑网络技术，依照《典当管理办法》，为乙方提供最短2天最长不超过15天股票当质押服务体系，包含了相关动态监管与风险监控功能。fprc《网上交易客户端》是甲方提供给乙方作为申请证券质押典当业务使用的软件，包括股票买卖撤单、查询、结算等功能.
甲乙双方签署本合同后，乙方在本合同有效期内使用《网上客户端》自助申请当金购买股票，随买即借随卖即还，周而往复。甲方按乙方实际使用当金的天数计算和收取典当综合管理费。
1.2、 帐户说明
1.2.1、质押帐户
质押帐户(包括资金帐户、股票帐户)简称a帐户，是乙方在证券公司设立的个人帐户，在本合同有效期内，乙方已将该帐户的所有资产作为质押物俗称“当物”，质押给典当行;乙方丧失a帐户的所有权，但可对该帐户进行股票交易 。
1.2.2、典当帐户
典当帐户是由典当行提供的资金帐户(包括资金帐户、股票帐户)简称b帐户，在本合同有效期内，乙方质押获取的当金由该帐户提供;乙方取得在该帐户内进行股票买卖交易(包括资金帐户、股票帐户)的使用授权。
1..3证券质押授信与当金额度管理办法
本合同对乙方进行授信管理。甲方通过对乙方历史交易能力的评估确定乙方授信级别。本合同有效期内，fprc系统根据乙方使用b帐户的交易频率与盈亏状况，对该授信级别定期自动调整，若授信级别降至25分，甲方有权提前终止本合同。
乙方只有在a帐户的现金95%购买股票后方可申请质押典当，fprc系统自动根据乙方当时持有股票市值的评估总额乘以乙方授信级别计算并批复;乙方当日申请到的当金额度仅限当日有效。
1.4典当期限与月综合服务管理
本合同期限为半年，到期后甲乙双方重新签定合同。本合同中，乙方应在质押典当到期前乙方应主动抛售b帐户的股票，否则未抛售股票视为“绝当”，甲方有权强行抛售;乙方以其a帐户的资产承担所有风险、综合管理费。
1.5、定期清算、平仓清算、合同到期清算
1.5.1、定期清算
甲方每月20日对乙方使用当今的所有交易及占用当金的典当综合管理费进行定期清算。fprc系统自动管理乙方的融资买卖记录，乙方使用fprc《网上交易客户端》可以随时查询。清算日乙方未抛售的股票当月不清算，至下月定期清算日再作清算;当月没有申请质押典当的乙方不参与清算。乙方若盈利，甲方将盈利部分由b帐户划拨资金到乙方a帐户，乙方若亏损，乙方或主动支付亏损部分给甲方，或甲方使用乙方预留的授权委托书，从乙方a 帐户划拨资金到b帐户弥补亏损。
1.5.2、平仓清算
乙方授权甲方在乙方a帐户资产及b帐户当金资产总市值跌落到本合同约定的平仓线以下时，进行平仓清算。甲方有权不通知乙方，市价抛售乙方b帐户、a帐户的股票，并从乙方a帐户划拨资金以弥补乙方占用b帐户当金的典当本息及亏损。对于a帐户全部划拨或股票全部买出后仍不足弥补甲方亏损，甲方有权向乙方继续追索。
1.5.3、 合同到期日清算：
合同到期日前20日内，停止乙方贷款权利，到期日前5天办理清算手续。
二、典当综合管理费用率及计算
甲方有权调整典当综合管理费率。fprc系统将自动提示乙方每次申请当金的实际费率，该费率在当次质押典当期内不会变动。甲方按乙方实际占用当金额度、及占用时限计算综合服务费;当金占用时限从乙方b帐户当金买入股票之日起计，至卖出日次日为法定节假日则延续计费。
违约金：乙方占用当金超过15日未归还，按日加收4‰违约金。
三、 乙方出质帐户及出质资产总值
甲方双方签署本合同后，乙方已将a帐户作为典当质押物。质押期间，乙方可对a帐户进行正常的股票买卖，乙方始终以其a帐户内总值项下的资金和证券持续作为典当的质押物(当物)。乙方自愿向指定营业部办理不可撤消的a帐户的《帐户委托申请》和《授权委托书》指令。同时乙方将深、沪股东及身份证复印件留置甲方。
四、质押担保范围
质押物的质押担保范围指本合同重要一栏所规定的当金、当金利息、综合费(含利息)、违约金、损害赔偿金及为实现债权所发生的费用。
五、乙方当金申请与股票买卖规则
5.1本合同有效期内，甲方将b帐户授权乙方使用，乙方通过frpc《网上交易客户端》自动进入交易及查询交易记录。
5.2本合同有效期内fprc系统自动限制乙方买入具有风险的股票。甲方有权在任何时间对股票的风险几级别进行调整，风险级别在25分以下的股票为系统限制交易的股票，st、st类股票的默认风险分别为零。乙方认可该限制可能对乙方的投资产生影响，并承诺对此限制不提出任何异议。
5.3乙方对所持有的a帐户总资产享有完全的无可争议的所有权，不得将该帐户的资金及其对应证券帐户资产借或设定任何形式的担保。
5.4若乙方违反上述约定，甲方有权终止本合同，并要求乙方承担所导致的全部经济损失。
六、帐户冻结、合同单方终止
6.1乙方需要向甲方指定营业部提交《帐户委托申请书》后方可获得会员资格。申请书申明自愿在本合同有效期内冻结a帐户，包括停止上述资金帐户的银证转帐功能、柜面资金提取与转出，限制证券帐户办理股票转托管(深圳)指令、办理撤单指定交易(上海)指令、禁止本人消户等。
6.2乙方只有在完整填写了《授权委托书》后，才能获得典当质押资格。合同有效内遇定期清算或平仓清算，该《授权委托书》被使用后，乙方需要再次填写并提交甲方后，才能继续申请当金额度、并获得交易授权。否则按乙方单方终止本合同。
6.3合同有效期内，乙方在未使用b帐户资金或与甲方办理清算手续后，可单方提出终止本合同;甲方也可在乙方未使用b帐户资金或与乙方办理清算手续后，由于乙方授新额度降低至合同规定最低值时，单方面终止本合同。
