Shortcuts
Top of page (Alt+0)
Page content (Alt+9)
Page menu (Alt+8)
Your browser does not support javascript, some WebOpac functionallity will not be available.
PageMenu
-
Hauptmenü
-
Suchmenü
Einfache Suche
.
Erweiterte Suche
.
Zeitschriften-Suche
.
Suchergebnisse verfeinern
.
Neuerwerbungsliste nach Gruppen
.
Sortierreihenfolge
.
Benutzerdienste
Nutzeranmeldung
.
Mein Konto
.
Erwerbungsvorschlag
.
Fernleihe
.
Vormerkung
.
Verlängerung
.
Weitere Recherchemöglichkeiten
Datenbankinfosystem (DBIS)
.
Karlsruher virtueller Katalog (KVK)
.
Regensburger Systematik (RVK)
.
Elektronische Zeitschriften (EZB)
.
Zeitschriftendatenbank (ZDB)
.
Sitzung beenden
Katalog verlassen
.
Homepage WHZ
.
Hochschulbibliothek
.
© LIBERO v6.4.1sp240211
Page content
Sie befinden sich hier
:
Katalogdatenanzeige
Katalogdatenanzeige
Recommender System for Improving Customer Loyalty
.
Bookmark für diesen Satz setzen
Katalogdatensatz500300141
.
.
Wikipedia-Verfasserlink
.
.
LibraryThing
.
Kataloginformation
Katalogdatensatz500300141
.
Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
ISBN
978-3-030-13437-2
Name
Tarnowska, Katarzyna ¬[VerfasserIn]¬
Ras, Zbigniew W. ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE
Ras, Zbigniew W. ¬[VerfasserIn]¬
Name
Daniel, Lynn ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L
Recommender System for Improving Customer Loyalty
Verlagsort
Cham
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2020
2020
Umfang
1 Online-Ressource (XVIII, 124 p. 40 illus., 30 illus. in color)
Reihe
Studies in Big Data ; 55
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-13437-2
ISBN
ISBN 978-3-030-13438-9
Klassifikation
COM004000
UYQ
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung
Chapter 1: Introduction -- Chapter 2: Customer Loyalty Improvement -- Chapter 3: State of the Art -- Chapter 4: Background -- Chapter 5: Overview of Recommender System Engine -- Chapter 6: Visual Data Analysis -- Chapter 7: Improving Performance of Knowledge Miner -- Chapter 8: Recommender System Based on Unstructured Data -- Chapter 9: Customer Attrition Problem -- Chapter 10: Conclusion
2. Kurzbeschreibung
This book presents the Recommender System for Improving Customer Loyalty. New and innovative products have begun appearing from a wide variety of countries, which has increased the need to improve the customer experience. When a customer spends hundreds of thousands of dollars on a piece of equipment, keeping it running efficiently is critical to achieving the desired return on investment. Moreover, managers have discovered that delivering a better customer experience pays off in a number of ways. A study of publicly traded companies conducted by Watermark Consulting found that from 2007 to 2013, companies with a better customer service generated a total return to shareholders that was 26 points higher than the S&P 500. This is only one of many studies that illustrate the measurable value of providing a better service experience. The Recommender System presented here addresses several important issues. (1) It provides a decision framework to help managers determine which actions are likely to have the greatest impact on the Net Promoter Score. (2) The results are based on multiple clients. The data mining techniques employed in the Recommender System allow users to “learn” from the experiences of others, without sharing proprietary information. This dramatically enhances the power of the system. (3) It supplements traditional text mining options. Text mining can be used to identify the frequency with which topics are mentioned, and the sentiment associated with a given topic. The Recommender System allows users to view specific, anonymous comments associated with actual customers. Studying these comments can provide highly accurate insights into the steps that can be taken to improve the customer experience. (4) Lastly, the system provides a sensitivity analysis feature. In some cases, certain actions can be more easily implemented than others. The Recommender System allows managers to “weigh” these actions and determine which ones would have a greater impact
SWB-Titel-Idn
166674610X
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-13438-9
Internetseite / Link
Resolving-System
.
ISBD-Anzeige
Katalogdatensatz500300141
.
Kategorien-Anzeige
Katalogdatensatz500300141
.
Verwandte Werke
Katalogdatensatz500300141
.
Titel zur Titelsammlung hinzufügen
Katalogdatensatz500300141
.
Kataloginformation500300141
Datensatzanfang
.
Kataloginformation500300141
Seitenanfang
.
Titel vormerken
Katalogdatensatz500300141
Vollanzeige Katalogdaten
Auf diesem Bildschirm erhalten Sie Katalog- und Exemplarinformationen zum ausgewählten Titel.
Im Bereich
Kataloginformation
werden die bibliographischen Details angezeigt. Per Klick auf Hyperlink-Begriffe wie Schlagwörter, Autoren, Reihen, Körperschaften und Klassifikationen können Sie sich weitere Titel des gewählten Begriffes anzeigen lassen.
Der Bereich
Exemplarinformationen
enthält zum einen Angaben über den Standort und die Verfügbarkeit der Exemplare. Zum anderen haben Sie die Möglichkeit, ausgeliehene Exemplare vorzumerken oder Exemplare aus dem Magazin zu bestellen.
Schnellsuche
Suche nach