大数据背景下基于客户行为的企业主动服务模式构建研究
基于大数据的客户行为分析及应用研究
基于大数据的客户行为分析及应用研究随着互联网的发展，大数据技术正在逐步成为企业决策和经营管理的重要工具。
基于大数据技术的客户行为分析，可以帮助企业洞察客户需求，提高营销效果，提升企业竞争力。
一、大数据技术在客户行为分析中的应用1. 数据采集和存储客户行为数据可能来自于多个渠道，包括企业内部系统、社交媒体平台、线下渠道等等。
这些数据需要经过统一处理和存储后，才能进行后续的分析和挖掘。
业界常用的数据存储方式包括Hadoop、NoSQL等技术。
2. 数据预处理客户行为数据可能存在一些问题，例如缺失值、异常值等，需要通过数据清洗和处理技术进行预处理。
同时，为了方便后续的分析和挖掘，还需要进行特征提取和转换等操作。
3. 数据分析和挖掘客户行为数据的分析和挖掘是大数据技术在客户行为分析中的核心应用。
常用的技术包括聚类分析、分类分析、关联规则分析、预测分析等。
通过这些技术，企业可以识别潜在的客户需求，了解客户的购买行为，推荐符合客户兴趣的产品等。
4. 结果展示和可视化客户行为数据分析的结果需要进行结果展示和可视化，方便业务人员进行决策和操作。
常见的可视化技术包括可视化工具、仪表盘和报告等。
二、基于大数据技术的客户行为分析的应用场景1. 电商行业客户行为分析在电商行业中的应用非常广泛。
通过对客户的浏览、搜索和购买行为进行分析，可以推荐给客户符合他们的购买兴趣的产品，并提供个性化的购物体验。
2. 金融行业金融行业是客户行为分析的又一个重要应用领域。
通过对客户的投资偏好、财务状况和风险偏好进行分析，可以为客户提供量身定制的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 旅游行业旅游行业是一个不断发展和变化的行业。
通过对客户的旅游偏好、出行计划和消费喜好等方面的数据进行分析，可以提供更符合客户需求的旅游产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。
4. 医疗健康行业随着智能医疗和健康管理的普及，客户行为分析也成为了医疗健康行业中的重要应用。
大数据分析在客户服务中的应用
大数据分析在客户服务中的应用随着信息技术的发展，大数据分析成为了企业决策的重要工具。
在客户服务领域，大数据分析的应用也越来越广泛，可以帮助企业更好地了解客户的需求、习惯和行为，提高客户满意度，增强客户忠诚度。
本文将探讨大数据分析在客户服务中的应用。
一、客户数据的收集和分析企业需要了解客户的需求、习惯和行为，才能更好地开展客户服务工作。
而客户数据的收集和分析，则是实现这一目标的重要手段。
客户数据主要包括以下几个方面：1.个人信息：客户的姓名、性别、年龄、职业、家庭情况等。
2.消费信息：客户的购买历史、购买频率、消费金额等。
3.互动信息：客户与企业的互动方式，比如电话、邮件、社交媒体等。
4.反馈信息：客户对产品或服务的评价、反馈和建议。
企业可以通过各种途径来收集客户数据，如在购物网站上留下个人信息、购买历史和评价，或者在社交媒体上关注和回复客户的留言。
收集到的数据会通过各种工具进行归类和分析，从而找出客户的需求和行为模式。
二、基于客户数据的个性化服务利用客户数据，企业可以提供更加个性化的服务。
在客户服务中，个性化服务包括以下几个方面：1.个性化沟通：企业可以根据客户的习惯和行为模式，选择最适合的沟通方式。
比如，如果客户更喜欢通过邮件联系企业，那么企业就可以通过邮件沟通，提供个性化服务。
2.个性化产品推荐：企业可以根据客户的购买历史和反馈信息，推荐适合客户的产品。
比如，如果客户购买过某种商品，企业就可以向客户推荐与该商品相似或者配套的产品。
3.个性化服务方案：企业可以根据客户的需求和行为模式，提供个性化的服务方案。
比如，如果客户经常购买保健品，企业就可以向客户推荐适合的健康管理方案。
个性化服务可以提高客户的满意度和忠诚度，促进企业的业务增长。
三、预测客户需求和行为利用大数据分析，企业可以预测客户的需求和行为，从而更好地满足客户的需求。
具体地说，预测客户需求和行为包括以下几个方面：1.预测购买行为：企业可以通过分析客户的购买历史和行为模式，预测客户未来的购买行为，提前准备相应的产品和服务，满足客户的需求。
大数据背景下的客户关系管理策略研究
大数据背景下的客户关系管理策略研究随着信息技术的迅猛发展和数字化转型的深入推进，大数据已成为企业经营管理中不可或缺的重要资源。
在这个大数据背景下，客户关系管理策略也随之发生了巨大变革。
本文将从大数据对客户关系管理策略的影响、大数据在客户关系管理中的应用实例、以及未来客户关系管理策略的趋势三个方面进行阐述与研究。
第一部分：大数据对客户关系管理策略的影响在大数据时代，企业可以通过获取、存储和分析大量的客户数据，深入了解客户的需求、习惯和偏好。
这些数据不仅能帮助企业形成全面且准确的客户画像，还能帮助企业发现隐藏在数据背后的规律，从而指导企业优化客户关系管理策略。
首先，大数据分析能够帮助企业发现潜在客户群体，预测客户行为和需求。
通过对大数据的挖掘与分析，企业可以了解客户的购买意愿、购买偏好以及购买时间等信息，从而精准地进行市场定位和目标客户锁定。
此外，企业还可以通过大数据预测模型，预测客户的购买力、流失率以及生命周期价值，为企业制定有针对性的营销策略提供决策支持。
其次，大数据分析能够帮助企业构建更加个性化和精准的客户关系管理策略。
通过对大数据的分析，企业可以了解客户的个性化需求和偏好，并根据客户的需求进行定制化服务。
例如，通过分析客户之前的购买历史和浏览行为，企业可以将相关产品或服务推荐给客户，提高客户体验和满意度。
同时，企业还可以将大数据分析结果应用于客户关系管理系统，实现自动化的客户互动和营销流程，提高工作效率和精确度。
第二部分：大数据在客户关系管理中的应用实例大数据在客户关系管理领域的应用已经广泛涉及各个行业和领域。
以下将针对零售行业和金融行业进行实例说明。
在零售行业，通过大数据分析，企业可以了解客户的购买偏好和消费习惯。
例如，某知名电商平台通过分析海量的用户购买行为数据，发现父母辈用户更倾向于购买保健品和生活用品，而年轻用户更喜欢购买时尚潮流的产品。
在此基础上，该电商平台对不同类型的用户进行个性化推荐，提高用户购买率和复购率。
基于大数据分析的消费者行为研究实验报告
基于大数据分析的消费者行为研究实验报告一、引言在当今数字化时代，消费者的行为模式发生了深刻的变化。
企业要在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须深入了解消费者的需求、偏好和决策过程。
大数据分析为我们提供了前所未有的机会，能够以更全面、更精细的方式洞察消费者行为。
本实验旨在通过大数据分析方法，探究消费者在购买决策过程中的行为特征和影响因素。
二、实验目的本实验的主要目的是：1、分析消费者在不同产品类别中的购买行为模式，包括购买频率、购买金额和购买时间等。
2、研究消费者在购买决策过程中受到的各种因素的影响，如产品属性、价格、品牌、促销活动等。
3、挖掘消费者的潜在需求和偏好，为企业的产品研发、市场营销和客户关系管理提供决策支持。
三、实验设计（一）数据来源我们收集了来自多个电商平台、社交媒体和企业内部销售系统的大量数据，包括消费者的购买记录、浏览行为、评价信息、搜索关键词等。
同时，还获取了相关产品的详细信息，如产品描述、价格、品牌知名度等。
（二）数据预处理对收集到的数据进行了清洗、筛选和整合，去除了重复、错误和不完整的数据。
同时，对数据进行了标准化处理，以便进行后续的分析和比较。
（三）分析方法运用了多种大数据分析技术，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
具体方法包括关联规则挖掘、聚类分析、回归分析等。
四、实验结果与分析（一）消费者购买行为模式1、购买频率通过分析发现，消费者在不同产品类别中的购买频率存在显著差异。
例如，日用品的购买频率较高，而奢侈品的购买频率较低。
此外，消费者的购买频率还受到季节、促销活动等因素的影响。
2、购买金额消费者在不同产品类别中的购买金额也有所不同。
一般来说，电子产品、家具等高价值产品的购买金额较大，而食品、化妆品等低价值产品的购买金额较小。
同时，消费者的收入水平、购买目的等因素也会对购买金额产生影响。
3、购买时间消费者的购买时间呈现出一定的规律。
例如，周末和节假日是消费者购买的高峰期，而工作日的购买量相对较少。
大数据分析在客户服务中的应用
大数据分析在客户服务中的应用近年来，大数据分析已成为许多企业的必备技术。
大数据分析可以帮助企业更好地理解客户需求，为客户提供更好的服务。
在客户服务中，大数据分析有着广泛的应用。
下面将详细介绍大数据分析在客户服务中的应用。
一、客户行为分析客户行为分析是大数据分析在客户服务中最常见、最重要的应用之一。
通过客户行为分析，企业可以了解客户的行为模式、购买偏好、消费习惯等信息，从而更好地为客户提供个性化的服务。
基于客户行为分析，企业可以推送个性化的促销信息，提供定制化的服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
二、客户情感分析客户情感分析是指通过分析客户对企业品牌、产品或服务的评价和评论，了解客户的情感倾向和态度。
这项技术对于企业改进服务品质、树立良好品牌形象具有十分重要的意义。
通过客户情感分析，企业可以快速了解客户对自身的服务和产品的满意度和不满意度，并提出相应的改进措施，为客户提供更好的服务。
三、客户需求预测客户需求预测是指通过大数据分析客户的购买记录、浏览记录、评论记录等信息，预测客户未来的需求，从而提前做好产品准备和供应链规划。
这项技术可以帮助企业避免过多或过少的库存，减少资源浪费和成本支出。
四、客户画像分析客户画像分析是指通过分析客户的个人信息、品味偏好、社交媒体行为等信息，建立客户画像，从而更好地了解客户，提供符合其需求的服务。
客户画像分析可以帮助企业了解客户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等信息，为企业提供更好的定制化服务。
同时，客户画像分析还可以帮助企业进行市场定位，预判市场趋势。
五、服务质量监控服务质量监控是指通过大数据技术对客户服务过程中的关键节点进行监控和分析，及时发现服务质量问题，并提出改进措施。
例如，可以通过语音识别技术、文字分析技术对客服电话、邮件回复等服务过程进行分析，找出不足之处并改善。
同时，服务质量监控也可以帮助企业提高员工服务意识和技能，提升企业的服务水平。
以上是大数据分析在客户服务中的应用。
基于大数据的客户行为分析与预测
基于大数据的客户行为分析与预测随着大数据时代的到来，企业越来越注重通过客户行为分析与预测来提高市场营销效果和客户满意度。
通过基于大数据的客户行为分析与预测，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而为客户提供个性化的产品和服务，提高客户黏性和忠诚度。
基于大数据的客户行为分析与预测涉及到对大量客户数据的收集、分析和应用。
首先，企业需要建立一个完善的数据收集体系，包括在线渠道和离线渠道。
在线渠道可以通过企业的网站、移动应用、社交媒体等收集客户的行为数据，如浏览记录、购买记录、搜索关键字等。
离线渠道可以通过各种销售终端、客户服务中心等收集客户的消费数据、投诉数据等。
通过收集大量的客户数据，企业可以了解客户的兴趣、偏好、购买习惯等信息。
接下来，企业需要对收集到的客户数据进行分析。
客户行为分析的关键在于挖掘数据背后的价值，找出潜在的规律和模式。
企业可以借助各种数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，对客户数据进行统计和挖掘，找出与客户行为相关的特征和指标。
例如，企业可以通过分析客户的浏览记录和购买记录，发现客户的偏好和消费习惯，并针对性地推荐产品和优惠活动。
此外，企业还可以通过分析客户的投诉数据和客户服务评价数据，了解客户的满意度和需求，及时改进产品和服务。
除了客户行为分析，基于大数据的客户行为预测也是企业关注的重点。
通过对历史客户数据的分析和建模，企业可以预测客户未来的行为和需求，帮助企业提前制定市场营销策略。
例如，企业可以根据客户的购买历史、浏览偏好等指标，预测客户的购买倾向和购买时间，进而优化库存管理和传播方案。
此外，企业还可以结合外部数据，如天气数据、地理位置数据等，对客户行为进行预测和调整。
通过客户行为预测，企业可以更好地满足客户的需求，提高市场竞争力。
然而，基于大数据的客户行为分析与预测也面临一些挑战和问题。
首先，数据质量是关键。
大数据时代，数据量庞大，但其中存在着噪音和错误。
企业需要建立完善的数据质量管理机制，包括数据清洗、数据标准化等，确保分析和预测的准确性和可靠性。
如何利用大数据分析提升客户服务质量
如何利用大数据分析提升客户服务质量在当今数字化和信息化的时代背景下，大数据分析正成为企业提升客户服务质量的重要手段。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业能够更好地了解客户需求，优化服务流程，并及时作出相应改进，从而提升客户满意度。
本文将探讨如何利用大数据分析来提升客户服务质量。
一、收集与整理客户数据首先，企业需要收集并整理客户数据。
客户数据可以来源于各种渠道，如线上交互、线下购买记录、社交媒体、客服咨询等。
通过合理的手段收集这些数据，可以了解客户的基本信息、购买偏好、消费习惯以及投诉与反馈等。
同时，对这些数据要进行合理的分类、整理和存储，以便后续的数据分析和挖掘。
二、建立客户画像在收集了足够多的客户数据之后，企业可以借助大数据分析技术建立客户画像。
客户画像是以客户数据为基础，通过数据挖掘和分析得出客户的特征和行为模式，从而更好地了解客户需求和期望。
通过客户画像，企业可以深入洞察客户的购买习惯、价值观念、消费心理等，为客户服务提供有针对性的策略。
三、预测客户需求基于建立的客户画像，企业可以利用大数据分析技术预测客户的需求。
通过分析历史购买数据和行为模式，结合市场趋势和竞争动态等外部因素，企业可以准确预测客户的购买倾向和需求变化，为客户提供更及时、个性化的服务。
例如，通过对客户购买补充产品的历史数据分析，企业可以预测客户的再购买时间，从而提前进行推送和提醒，增加客户复购率。
四、改善业务流程大数据分析还可以帮助企业改善客户服务的业务流程。
通过对客户投诉和反馈数据的分析，企业可以及时了解客户对产品或服务的不满意之处，并对症下药进行改进。
此外，通过对客户服务过程中的数据分析，可以发现和解决潜在的问题，提升客户服务的效率和质量。
例如，通过对客服电话录音数据的情感分析，企业可以发现客户情绪波动的原因，并针对性地培训和提升客服人员的服务水平。
五、个性化推荐和营销利用大数据分析结果，企业可以为客户提供个性化的推荐和营销策略。
基于大数据分析的客户行为模型构建与应用
基于大数据分析的客户行为模型构建与应用随着互联网的普及和技术的发展，大数据分析已经成为许多企业和机构进行业务决策和战略规划的重要工具之一。
客户行为模型的构建和应用，作为大数据分析的一部分，旨在帮助企业了解客户的特征、需求和行为，从而提供更好的产品和服务，优化市场营销策略，提高销售效益。
本文将介绍基于大数据分析的客户行为模型的构建方法和应用场景。
一、客户行为模型的构建方法1.数据采集与清洗客户行为模型的构建首先需要收集和整理客户的行为数据。
数据的来源可以包括企业内部的销售记录、客服记录，以及外部的搜索引擎数据、社交媒体数据等。
采集到的数据需要进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。
2.特征选择与提取在构建客户行为模型时，需要从海量的数据中选择合适的特征进行分析。
特征可以包括客户的基本信息（如性别、年龄、地区等）、购买行为（如购买频率、购买金额等）、浏览行为（如页面停留时间、点击量等）等。
特征选择的目标是选择与目标变量相关性高且具有解释意义的特征。
3.数据建模与算法选择在选择合适的建模算法时，需要考虑特征的类型和目标变量的类型。
对于分类问题，可以选择逻辑回归、决策树、支持向量机等算法进行建模；对于回归问题，可以选择线性回归、随机森林等算法。
此外，还可以使用聚类分析、关联规则分析等方法进行非监督学习和关联规则挖掘。
4.模型训练与优化在训练模型之前，需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的构建，测试集用于模型的评估和优化。
通过交叉验证、网格搜索等方法选择最优的模型参数，提高模型的预测准确率和稳定性。
此外，还可以使用集成学习的方法，如随机森林、Boosting等，进一步提高模型的性能。
5.模型评估与验证在模型训练完成后，需要对模型进行评估和验证。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。
通过与实际数据的对比，判断模型的预测效果和泛化能力。
如果模型效果不理想，可以根据评估结果对模型进行调整和优化。
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大数据背景下基于客户行为的企业主动服务模式构建研究
摘要：主动服务战略是企业保持竞争优势的关键，而当前关于企业主动服务模式的研究较为缺乏，本文首先根据企业主动服务的内涵确定出影响企业主动服务模式构建的因素，然后运用ISM方法对这些因素之间的相互作用关系进行了分析，并在此基础上确定了企业主动服务模式的构建路径。
关键词：大数据；客户行为；主动服务模式
引言
“主动服务”是指企业根据客户历史行为数据，通过利用各种分析与统计工具，获取每个客户对企业产品的使用偏好特征，结合专家知识以及企业所提供的产品服务指南，度量出客户行为差异对其需要的服务所产生的影响因子。
并将客户行为差异影响因子与预测模型、标准服务指南和知识库结合起来，预测出客户下一次最有可能接受服务的项目以及最有可能接受此项服务的时间，从而为企业为客户提供个性化的定制化服务提供技术上的支持。
它主要强调服务提前理念，其作用是在高度竞争的市场情况下使企业能够为客户提供差异化、个性化的“主动”服务，改变传统“被动”服务的运作模式。
企业进行主动服务的前提条件是企业必须拥有较为详尽的历史服务数据以及相关的客户行为数据，而
目前，随着互联网等信息技术的高速发展，企业已进入大数据时代，许多领域的企业已经具备了获取这些数据的能力或已经拥有了这些数据，如汽车服务商（4S店）、通信运营商等。
因此，企业实施“主动服务”战略的客观条件已成熟了。
在主动服务领域，徐新卫（2007），方存好（2008），苏正练（2012）对Web服务领域的主动服务问题进行了研究，并提出了基于SVM、Agent等技术的主动服务推荐方法；江长斌（2009），王卫军（2011），姜蕴华（2015）则对图书馆服务领域的主动服务模式进行了研究。
分析上述的文献可知，当前有关主动服务的研究主要集中于Web服务及图书馆服务等领域，而关于企业主动服务的研究相对较少，同时，当前的研究主要偏重于主动服务技术方面的研究，而关于主动服务模式建领域的研究较少，而主动服务模式的构建是企业有效实施主动服务战略的关键。
因此，本文具有较大的理论及实践意义。
1、影响企业主动服务的因素
“主动服务模式（F1）”的关键在于根据客户的行为数据对客户的所需服务内容以及所需服务的时机进行预测。
因此，“服务内容的预测（F2）”与“服务时机的预测（F3）”对企业主动服务模式的构建有直接的影响。
而企业根据客户的行为数据对客户服务内容及服务时机的预测的前提是企业需要建立客户行为数据库，因此，“客户行为数据库的建立（F4）”对企业主动服务模式的构建有重要的支撑作用。
在服务内容与服务时机的预测过程
中，需要对客户的个性化行为特征进行提取，同时还要结合企业的标准服务指南才能准确对服务内容及服务时机进行预测，所以“客户的个性化特征（F5）”与“标准服务指南（F6）”对企业主动服务模式的构建有一定的影响。
在进行客户个性化特征的提取与标注服务指南的制定时，需要首先完成客户群标准客户的塑造与客户与标准客户的相似性度量的工作。
因此“客户群标准客户的塑造（F7）”与“客户与标准客户的相似性度量（F8）”也会对企业主动服务模式的构建产生影响。
而客户群的划分是客户群标准客户的塑造的基础，所以“客户群的划分（F9）”也会对企业主动模式的构建产生影响。
2、各因素之间的相互作用关系分析
通过上述分析可知，影响企业主动服务模式的因素较多[1]，且这些因素之间的存在着相互作用关系。
因此，要构建主动服务模式首先需要确定各因素之间的相互作用关系。
本文采用ISM 方法来对影响企业主动服务模式的因素间的相互作用关系进行分析。
ISM模型是由J.Warfield教授提出的一种用于分析系统的构成要素及各要素之间的层次关系的方法。
其主要思想为利用关联矩阵确定系统各要素之间易于识别的直接影响关系及不易识别的间接影响关系，运用布尔运算等数理逻辑推导方法解构出系统各要素之间的层次关系[7]。
具体过程如下：
（1）各因素间的关联矩阵的建立
邀请10位企业管理人员以及5位技术人员作为专家对上述的各因素之间的相互影响关系进行分析，可得到关联矩阵A 在关联矩阵A中，若影响因素Fi对Fj(i≠j)有直接影响，则aij=I；若影响因素Fi对Fj(i≠j)无直接影响，则aij=0。
（2）可达矩阵的计算
在矩阵A的基础之上，根据布尔运算规则可计算得可达矩阵M。
可达矩阵M的判别标准如下：如果满足条件
M=(A+I)n=(A+I)n+1，且M≠(A+I)n-1，其中I为单位矩阵，此时称M为可达矩阵。
通过上述的方法，可算得可达矩阵M。
（3）各因素等级层次的划分
通过可达集R(Fi)和先行集A(Fi)可对M中的各因素进行等级层次划分，R(Fi)为矩阵M中因素Fi所在行中所有aij=I的列所对应的因素所构成的集合。
A(Fi)为矩阵M中因素Fi所在列中所有aij=I的行所对应的因素所构成的集合。
根据R(Fi)和A(Fi)的定义以及矩阵M中的数据，可得到上述各因素所对应的可达集与先行集。
结果如表1所示。
根据表1中的结果，可对影响企业主动服务模式的因素进行划分。
具体方法如下：根据R(Fi)∩A(Fj)=R(Fi)，可对表1中处于第一层的因素进行提取，即：F1为第一层的因素，记为
L1’={F1}。
然后，删除掉可达矩阵M中F1所在的行与列（即：矩阵M中的第一行与第一列），可得到矩阵M´。
运用前
文中的方法可算得矩阵M´中各影响因素对应的可达集
与前行集，可得到表2。
同样，根据R(Fi)∩A(Fj)=R(Fi)，可得到处于第二层次的影响因素F2，记为L2´={F2}。
重复上述的划分过程，可得到其它各层次的因素集。
L3’={F3}；L4’={F5，F6}；L5’={F5，F6}；L6’={F9}；L7’={F4}；
3、企业主动服务模式的构建路径
在上述的各层次的因素集的基础之上，结合关联矩阵A中的相关数据，可得到了企业主动服务模式构建的基本路径，如图1所示：
4、结论及建议
通过图1可发现：企业主动服务模式的构建过程大致可分为六个阶段，在初始阶段（即：图1中的S1阶段），企业的主要的任务为广泛的收集客户的历史行为数据以建立客户行为数据库。
在接下的第二个阶段，企业应该在第一阶段建立的客户行为数据库的基础之上，运用聚类分析等技术将企业所有的客户划分为若干客户群体。
在第三个阶段，主要的任务有两个：一是在第二阶段所划分出的客户群的基础之上，确定客户群的共性特征属性以及客户在这些特征属性上的取值范围已完成客户群对应标准客户的塑造工作为后续工作的开展奠定基础。
二是将某个待服务的客户的行为数据与该客户所属客户群的标准客户的相关数据进行相似性度量从而为客户个性化特征的识别奠定基础。
另
外，通过图1还可发现在第三阶段的工作顺序为：首先在第一阶段和第二阶段的工作成果的基础之上完成客户群标准客户的塑造，然后标准客户的基础之上才能进行客户的相似性度量。
在第四阶段，主要的工作是在客户群标准客户的基础之上制定出各客户群客户的标准服务指南以及在第三阶段所计算出的客户与标准客户之间的相似性的基础之上提取出客户的个性化特征。
另外，从图1还可发现标准服务指南的制定与客户个性化特征的识别两项工作彼此相互独立，因此这两项工作可以同时开展。
而在第五阶段，首先需要根据标准服务指南以及客户的个性化特征完成客户服务内容的预测，然后在客户标准服务指南、客户个性化特征以及预测出的客户服务内容的基础之上预测出客户的服务时机。
当这些都完成后，企业主动服务模式即可最终完成。