一、计算机技术在客运营销工作中的运用（论文文献综述）
万鹤鹏[1]（2021）在《基于顾客满意度提升的S高铁客运营销策略研究》文中提出2013年中国铁路总公司的成立,标志着铁路企业从单一的政治功能属性,向具有政治和经济功能的国有企业过渡。2018年,中国铁路总公司及时响应政府“政企分离”的政策,为了提升铁路企业在运输市场中的竞争力,正式更名为“中国国家铁路集团有限公司”。对铁路行业的“公司制”改革,迫使铁路企业进入运输市场的竞争队伍中,由此可见,对铁路企业进行市场营销研究势在必行。S高铁是我国华北地区的重要铁路运输枢纽,主要干线包括京广、石德和石太等地,具有推动区域人流、物流的发展,增强经济、文化辐射能力等作用,通过铁路运输的发展促进S市区域经济发展。基于顾客满意度提升的S高铁客运营销策略研究,为了进一步完善S高铁的营销发展方向和服务策略,保障其重要作用的发挥,提升其运输市场中的竞争力。本文采用归纳法、问卷调查法和案例研究法,归纳了国内外有关顾客满意度市场营销和铁路客运营销的相关文献,以S高铁客运为研究对象,梳理其从顾客满意度提升角度出发的市场营销现状,通过向乘客发放调查问卷,探究S高铁客运营销策略现状存在的问题。研究发现:S高铁客运的市场营销措施中存在一些问题需要解决,包括可选择的营销产品较少、营销渠道与市场实际脱节、营销手段与理念滞后、营销参与者被忽视。进一步分析其营销现状问题的成因,包括缺乏明确的市场定位、营销服务不完善、营销渠道狭窄、缺乏对高铁品牌的重视、缺乏客户关系重视。针对高铁客运营销现状存在的问题,本文提出针对性改进建议,通过采取STP策略、优化产品策略、分销渠道策略、服务渠道策略、品牌营销策略等措施实现S高铁客运效率的提升。并提出通过加强企业营销管理、建立客户信息数据库、加强客户关系管理等措施作为问题优化策略的保障。从发展的角度看,研究顾客满意度对高铁客运企业是十分必要的,但是道路更是艰辛的。本文以S高铁为例,结合其营销实践,探究高铁企业在客运营销方面存在的共性问题,总结优化策略,为我国高铁企业提高顾客满意度与忠诚度提供帮助,塑造良好客运品牌形象,增加高铁企业在运输市场中的竞争力。
俞诚成,吕红霞[2]（2020）在《基于大数据铁路旅客画像的客运营销策略研究》文中研究表明铁路客运营销策略研究在把握客运市场需求、完善客运产品设计、促进企业提质增效工作的开展等方面有重要意义。目前铁路客运营销存在对客运市场调研工作开展不彻底、对客运市场各类信息总结不全面、对客运需求把握不精确等一系列问题。大数据技术有助于铁路旅客画像系统的搭建,为铁路客运营销策略研究提供数据层面的支持。描述大数据铁路旅客画像系统的系统架构、标签体系建设及实现,并结合铁路客运大数据特征,运用基于时间序列分析的密度聚类方法,提出赋予标签体系时间维度的创新性设想。结合铁路客运业务发展需要,探索该系统在旅客群体行为分析及铁路日常、节假日客运营销策略研究方面的应用。
袁午阳[3]（2020）在《铁路客票预分与动态定价优化研究》文中进行了进一步梳理随着我国高速铁路网络的不断完善,客运发送量不断增加,客票销售方案的制定已经成为铁路客运工作中的重要环节。同时,随着新技术的应用,客票销售更加网络化、集中化。然而目前我国铁路客票销售管理水平还有较大的提升空间:一方面,各条线路、不同时期客运需求差异大,不同线路票额预分方案的制定与调整主要依赖人工经验,缺乏精准适应不同场景的客票销售理论与方法;另一方面,从上世纪九十年代至今,我国铁路一直采用基于运行里程的定价方式,对客运需求的调节作用有限。本文在借鉴航空业收益管理理论的基础上,研究了我国铁路客票销售中票额预分和动态定价的建模与求解方法,具有重要的理论和现实意义。本文主要内容包括以下几个方面:（1）铁路客票销售的建模框架研究本文提出了由客票销售决策模型、客票销售过程模型和旅客行为模型三部分构成的铁路客票销售问题的基本建模框架,考虑了动态、随机的旅客购票行为以及复杂的铁路客票销售规则。通过应用马尔科夫决策过程理论和离散选择理论,将客票销售决策模型和旅客的购票行为模型有机地结合起来。在问题的求解上,由于模型结构带来了“维数灾难”的问题,本文引入了近似动态规划技术求解客票销售决策模型。建模框架的提出有效解决了复杂客票销售规则和旅客行为的模型表达问题,是分析与解决票额预分和动态定价优化问题的基础。（2）票额预分的优化方法研究票额预分是我国铁路目前广泛采用的一类客票销售规则,它由席位共用、复用等多种类型的客票销售规则复合而成。如何通过模型细化表达票额预分机制是解决票额预分优化问题的重点。本文运用提出的建模框架通过模型语言表达票额预分机制,并且采用了遗传算法求解了共用分组的票额分配问题。通过进行仿真实验,本文验证了求解结果的可行性。实验结果表明,优化后的票额预分方案能够显着提高客票销售收入。（3）基于动态投标价格的铁路动态价格问题研究动态价格是铁路客运市场化运营的重要机制之一。目前,航空业和旅店业主要通过投标价格控制的方式对产品进行动态定价。本文运用这种方式来制定铁路车票的的动态价格。在建模框架的基础上,本文通过引入最优控制问题与值函数近似方法,构建动态规划模型来计算投标价格。在问题的求解中,将问题进行转换和简化,为了解决产生的大规模线性规划问题,提出了动态聚合方法与列生成方法。所提出的近似求解方法有效减少了变量和约束的数量。求解测试表明,所提出的方法能够在更短的求解时间内准确求解投标价格问题。此外,对不同换乘意愿的旅客进行的客票销售仿真实验表明,旅客换乘意愿的增加会带来售票收入的无明显趋势的随机波动。（4）基于网络模型的铁路动态价格问题研究在铁路动态价格问题的研究中,本文还尝试采用了另一种基于网络模型的建模方法,即通过状态网络将旅客出行行为和动态价格机制表达为网络中的路径。通过求解一类网络路径问题,可以不需要制定投标价格,直接得到动态价格。针对这类网络路径问题,本文研究了求解它的拉格朗日启发式方法,通过运用拉格朗日函数分解方法和采用带有置信范围的割平面法,该问题可以并行地快速求解。数值实验表明,该方法能够减少求解过程中拉格朗日乘子的震荡,稳定地逼近最优解。（5）南广高速铁路案例研究以南广高铁2016年暑运为背景,本文在不同的需求场景下,按照本文提出的优化方法,通过仿真实验测试了包括票额预分和动态价格在内的不同类型的客票销售规则对客票销售收入的影响。案例结果表明,灵活运用席位存量和动态定价的客票销售规则能够显着提高客票销售收入。
陈权超[4]（2020）在《基于大数据的高速铁路客流分析》文中研究说明近年来,我国高速铁路飞速发展,截至2019年底,全国铁路营业里程已达13.9万公里,其中高速铁路营业里程3.5万公里,稳居世界第一。根据2019年年底中国国家铁路集团有限公司公布的全国铁路建设成绩单,2019年国家铁路完成旅客发送量35.7亿人,其中动车组旅客发送量22.9亿人,占比高达64.15%。高速铁路所具有的高密度、高速度、安全性、舒适性、准时性使得其成为了铁路旅客的主流出行。随着高速铁路客流的大规模增长,客流数据膨胀使得传统的客流分析难以匹配“需求驱动”下的客流组织,无法满足高铁成网下多样化、时空变化的旅客出行需求。同时,大数据技术的发展和应用也给大数据环境下的高速铁路客流分析带来了契机。基于大数据的高速铁路客流分析能更科学、更全面把握高速铁路客流规律,能根据高速铁路旅客出行需求每日动态调整列车运行方案,实施“一日一图”,精准匹配运力投放与客流需求,提升高速铁路客运服务品质和经济效益。本文首先总结了国内外的高速铁路客流分析现状,针对现有研究不足,提出了基于大数据分析的高速铁路客流研究;接着论述了数据预处理、数据挖掘与机器学习等大数据分析技术,并详细介绍了数据挖掘Apriori算法和机器学习Light GBM算法原理;然后针对本文基于客票数据和客座率数据的高速铁路客流分析阐述了其基础理论;再对基于Apriori算法的客票数据分析得到的旅客出行行为、客流时空特征以及票额分配状态和列车开行方案进行逐一分析,并对分析结果给出了优化建议;最后基于客座率数据构建机器学习Light GBM算法的列车客座率特征重要性分析模型,再通过列车客座率特征重要性分析高速铁路客流出行选择的影响因素,并得到客流的出行选择规律。
李博[5]（2019）在《高速铁路票额分配和动态定价优化研究》文中认为近年来,高速铁路的跨越式发展在一定程度上缓解了日益增长的旅客出行需求的压力,提高了旅客的出行效率、改善了旅客的出行条件。然而,在既有的售票组织管理模式下,旅客需求与高速铁路席位能力之间的匹配度相对不高,列车席位能力利用上存在紧张与虚糜共存的状态,导致列车席位能力的浪费,影响高速铁路客运收益的提高。本论文针对高速铁路售票组织管理在票额分配和票价制定方面存在的不足,引入收益管理理论,在高速铁路列车开行方案和运行图给定的条件下,对票额分配及动态定价的相关问题展开研究,从而提高列车席位能力的利用率及铁路客运收益、满足不同旅客的出行需求。论文包括基于铁路部门决策偏好的高速铁路票额分配研究、基于旅客分类的高速铁路平行车次动态定价研究和基于旅客时间价值的高速铁路非平行车次差别定价研究三方面研究内容,各部分研究工作和结论如下:（1）研究了基于铁路部门决策偏好的高速铁路票额分配方法。首先,综合考虑各OD客流需求的不确定性及其铁路部门的决策偏好,引入随机变量的α乐观值来定量刻画铁路部门的决策偏好;其次,以铁路部门收益最大化为目标,构建了不确定需求下考虑铁路部门决策偏好的高速铁路多列车票额分配随机机会约束规划模型,通过不确定规划的相关理论和方法将模型转化为易于求解的确定性线性整数规划模型,并利用Lingo 12.0优化软件对模型进行求解。最后,以京沪高铁列车为对象进行实例分析,结果表明:在不同的置信水平下,该方法较现有的票额分配方法更优,并且铁路部门的决策偏好会对票额分配产生影响。（2）研究了基于旅客分类的高速铁路平行车次动态定价方法。首先,针对目前单一票价下,同一高铁线路同一 OD间具有相互替代性,发车时段不同,而旅行时间相同或相近的两列列车席位能力利用存在虚糜的问题,在分析旅客时间敏感性、价格敏感性及发车时段偏好的基础上对旅客进行分类,并利用旅客的保留价格来刻画旅客对价格的敏感性。其次,以两列列车整体期望收益最大化为目标,建立了离散时间的动态规划联合定价模型。最后,通过具体算例探讨了两列车边际期望收益与预售时间、最优定价与预售时间、最优定价与剩余席位之间的关系,并通过旅客购票仿真研究了不同需求下两列车的动态定价决策,为高速铁路多列车动态定价提供理论依据。（3）研究了基于旅客时间价值的高速铁路非平行车次差别定价方法。首先,针对旅客时间价值对旅客选择列车出行的影响,定量研究了同一 OD间不同列车在发车时段、旅行时间、舒适度上的差异性。其次,利用消费者选择行为理论构建了基于旅客选择效用最大化的时间价值模型,对乘坐不同列车的旅客时间价值进行计算;然后,考虑旅客时间价值对票价的影响,构建了同一 OD非平行车次间的差别定价模型。最后,以北京西到西安北的高铁列车为对象进行实例分析,结果表明:该方法能够对同一 OD间各列车进行差别定价;并且通过列车客流分担率分析可以得出,通过差别定价可以均衡各列车上座率,提高列车能力利用率。
梁健[6]（2019）在《齐齐哈尔高铁站营销策略研究》文中提出自2007年4月18日中国首次开通运营时速200至250公里的CRH动车组以来,中国铁路客运正在发生着翻天覆地的变化。我国《中长期铁路网规划》对高速铁路建设运营进行了长期、系统的规划,这对于我国社会经济、政治、文化、民生有着重要的影响。齐齐哈尔南站作为我国最北端高铁站,在连接齐齐哈尔与哈尔滨两个黑龙江省最主要城市起到了无可替代的作用,其所属的哈齐客运专线将黑龙江省主要的工业城市哈尔滨、大庆、齐齐哈尔紧密连接,构建起黑龙江省重要的“哈大齐工业走廊”。因此做好齐齐哈尔高铁站的营销工作,以增强旅客乘降服务体验来激发哈齐客运专线客流。通过对齐齐哈尔地区各种运输方式的比较分析,分析齐齐哈尔地区旅客运输市场份额变化,确定齐齐哈尔地区客运市场的竞争现状,以及对现齐齐哈尔南站在客运营销措施的分析比较,找出齐齐哈尔南站在客运营销方面的不足,并加以改进,实现抢占齐齐哈尔地区客运市场份额、开创哈齐客运专线发展的新篇章。本文主要通过对齐齐哈尔交通运输业的现状进行具体分析,运用了7P营销理论,竞争要素理论等理论工具对齐齐哈尔的铁路运输、公路运输以及航空运输业进行了详细的论述分析,从价格、产品、渠道、策略、参与者、过程以及有形展示等方面对现状进行了综合分析,经过分析和对比,找出了影响交通运输业营销策略的几个关键要素,并且借助这些要素进一步对各种交通方式进行了对照分析。根据对比找出目前齐齐哈尔高铁站在客运方面存在的主要问题。通过对欧洲主要国家的高铁运行现状研究,总结出国外高铁运输的优势。最后提出了齐齐哈尔高铁站未来营销方面的应该采取的具体策略。研究如何提升齐齐哈尔高铁站的营销服务意识不仅能够提升整个中国的高铁形象。加强我国与欧洲之间亚大陆桥的建设,对整个东北地区的经济发展和市场繁荣都有重要意义。同样也能弥补我国在铁路客运营销中针对车站服务研究的空白,因此本文的研究课题具有较好的理论价值与实践价值。
周猛君[7]（2019）在《X航空公司“人力资源业务伙伴”实践的问题及优化研究》文中研究指明随着行业细分,对人力资源管理水平的要求迈上新的台阶,许多领域呈现出独特的人才特点。航空业在专业人才方面与其它行业呈现出风格迥异的管理需求。中国民航由于起步较晚、发展迅速,民航专业人才的大量需求成为了中国民航业快速发展的掣肘。为了发展航空业,国内各航空公司纷纷效仿发达国家的公司管理制度,在航空专业人才培养、管理方面也引进了先进的解决方案。虽然各家航空公司均启用了人力资源业务伙伴（简称HRBP）,但这种从西方传来的“先进”管理方式,是否真的能在中国民航业内奏效呢?人力资源业务伙伴真的能够达到助力公司战略发展的高度吗?需要做哪些调整才能取得更好的效果呢?这些问题长期或将要困扰着民航业的人力资源管理专家们。作者长期从事航空产业人力资源管理工作,曾就职于一家中国最具代表性的区域航空公司,是国内首家按照现代企业制度运营的航空公司,也是航空领域较早引入、应用HRBP的航空公司。HRBP扎根于业务部门,为业务部门提供一揽子式的人力资源战略、变革、效率服务。但是在应用过程中出现了明显的水土不服症状。希望通过对HRBP在X航空公司的营运效果的研究,为X航空公司更好地应用HRBP提出建议,为今后X航空人力资源管理提供切实有效的解决方案。本论文首先将对国内航空业人才市场的宏观背景进行研究分析,确定本文的研究目的、方法和主要内容。其次,对HRBP及其理论框架“人力资源三支柱”、“HRBP”等相关概念进行阐述,介绍其发展历史和在国内外企业的应用案例,评估其实际管理功效。最后,本文将通过对X航空本身应用HRBP理论的现状、遇到的问题进行分析,并针对实际问题提出符合中国管理特点的改进和解决方案。X航空正处于从“区域性”航空公司向“国际化”航空公司转型的重要节点,在此过程中对于人才的管理将很大程度上影响其长期战略的落实效果。因此制定和实施一套符合国内管理实际情况的科学人才管理制度,将从结构上改变航空公司的运营模式,从而实现X航空的战略目标。对于国内其它中小型航空公司,也将具有一定的借鉴意义。
王弘翔[8]（2014）在《航空公司客运营销项目化管理研究 ——以A航空公司客运营销为例》文中认为进入21世纪,我国民航业迎来了改革开放以来的巨大发展机遇和愈发激烈的竞争,航空公司的市场营销部门面临巨大的挑战。目前航空公司市场销售部门的组织管理结构仍然采用比较传统的营销方法,对营销内部工作运作效率管理有所忽略。本文主要采用案例研究法与文献研究法,通过对航空公司日常营销工作中出现的问题进行分析,找出相关的原因,并试图通过项目管理的方法进行解决,提升航空公司营销内部的工作效率,以达到增加航班收益的目的。通过对航空公司的营销市场进行分析,本文认为,航空客运市场需求旺盛,同时航空公司之间竞争更加激烈,但是航空公司的营销工作重心和资源的分配主要都集中在运力营销、舱位营销和票价营销三个方面上,对内部的工作效率管理上有所忽略。航空公司的客运营销工作符合项目的六个特点,本文进行了航空公司客运营销项目化管理的必要性和可行性分析后发现,如果采用项目化管理的方法,内部的工作效率的提升有很大的空间。由于航空公司属于非项目型企业,本文根据客运营销工作所涉及的方面确定了航空公司项目化管理的内容以及核心,通过对A航空公司进行实例分析,进行客运营销项目化管理设计——“H方案”,包括人力资源结构的优化,成立航班销售项目小组,在营销进度管理上定义了5个阶段,并对营销信息实行了资源共享。本文的“H方案”设计增加了航班的销售时间,确保了航空公司营销工作始终有较高的效率,以达到增加航班收益的目的。研究的最后,本文对“H方案”进行了效果预测,找出对效果有所影响的外部因素,如旅客诉求、客观因素。并针对这些因素进行分析,找出了应对措施,包括：改善地面服务、改善地面服务、提升品牌影响力。
单杏花[9]（2012）在《铁路客运收益管理模型及应用研究》文中研究表明研究与实施铁路客运收益管理是铁路客运管理部门的迫切需求和铁路信息化攻关的重点。特别是高速铁路客运专线的建设和投入运营，如何在固定的能力条件下，以低边际成本获取高客运收入，成为了铁路客运管理人员和科技研究开发人员面临的重要课题。铁路客票系统的成功建设，以及12306互联网售票、电话订票、铁路客户服务中心等“便民利民”手段的成功推广应用，积累了相对丰富的生产数据，使得这一需求的研究变得可行。本论文以铁路客运为研究背景，以收益管理的思想和方法为研究出发点，结合铁路客运管理特征，对铁路客运收益管理进行了系统化的研究。首先，分析了国内外关于铁路客运收益管理的研究现状，全面阐述了收益管理理论以及航空收益管理的方法和模型，对铁路与航空旅客运输进行了相似性和差异性比较，分析了铁路客运实施收益管理的可能性，提出了铁路客运收益管理需实现“收入”和“发送量”双赢的内涵，并基于铁路兼具计划经济和市场经济双重运营要求的特点，提出了铁路客运收益管理的体系结构及构成。其次，在铁路客运收益管理体系的指导下，对铁路旅客行为分析方法和客流预测方法进行了研究，引入了聚类分析方法，对铁路旅客结构、产品选择和购票渠道选择进行了行为分析，提出了适用于铁路客运收益管理短期、动态预测的“四因素”季节波动客流预测模型，并通过实际应用证明了该模型的实用性。第三，围绕铁路客运收益管理体系，分别对铁路售票组织策略、超售策略、团体控制和铁路价格进行了控制方法和模型的研究，提出了区段控制策略、票额预分算法、票额共用策略、席位复用策略等方法，提出了超员控制和超售管理并存的超售策略，提出了团体票额管理和团体价格控制的团体管理策略，提出了静态价格控制和动态价格控制相结合的价格控制策略。最后，全面阐述了铁路客运收益管理的相关支撑系统和平台，提出了基于收益管理的铁路客运营销辅助决策系统功能框架，并对其进行了业务流程设计、数据仓库设计和实现流程设计。
杨斌[10]（2010）在《新体制下车务段客运营销工作的探讨》文中研究指明车务段在铁路三级管理体制改革中,管理范围和生产经营任务发生了巨大变化,本文认真分析了车务段客运营销工作的特点、存在的问题及其原因,提出努力增强和提高干部职工强化客运营销工作的意识、创新客运营销方式和手段、完善营销机制建设等应采取的对策和措施,以其为新体制下车务段客运营销工作的健康发展提供思路和建议。
二、计算机技术在客运营销工作中的运用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机技术在客运营销工作中的运用（论文提纲范文）
（1）基于顾客满意度提升的S高铁客运营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 可能的创新点 |
| 2 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 顾客满意度研究 |
| 2.1.2 铁路顾客满意度研究 |
| 2.1.3 文献综述评价 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 顾客满意度理论 |
| 2.2.2 STP理论 |
| 2.2.3 品牌营销理论 |
| 3 S高铁客运营销现状问题及原因 |
| 3.1 S高铁客运营销现状 |
| 3.2 S高铁客运营销的顾客满意度调研 |
| 3.2.1 问卷设计与预调研 |
| 3.2.2 正式调研 |
| 3.2.3 顾客满意度调查问卷分析 |
| 3.3 S高铁客运营销现状问题 |
| 3.3.1 可选择的营销产品较少 |
| 3.3.2 营销渠道与市场实际脱节 |
| 3.3.3 营销手段与理念滞后 |
| 3.3.4 营销参与者被忽视 |
| 3.4 S高铁客运营销现状原因分析 |
| 3.4.1 缺乏明确的市场定位 |
| 3.4.2 营销产品服务不完善 |
| 3.4.3 营销渠道狭窄 |
| 3.4.4 缺乏对高铁品牌的重视 |
| 3.4.5 缺乏对客户关系重视 |
| 4 提升顾客满意度的客运营销对策 |
| 4.1 S高铁客运STP策略 |
| 4.1.1 市场细分与目标市场选择 |
| 4.1.2 市场定位 |
| 4.2 优化产品策略 |
| 4.2.1 以高质量服务水平提升顾客满意度 |
| 4.2.2 以多元产品满足乘客需求 |
| 4.3 分销渠道策略 |
| 4.3.1 创新线下购票服务 |
| 4.3.2 优化线上售票服务 |
| 4.3.3 完善车票电子化网络 |
| 4.4 服务渠道策略 |
| 4.4.1 加强重视营销参与者 |
| 4.4.2 强化基础服务设施 |
| 4.5 品牌营销策略 |
| 4.5.1 加强品牌营销策略 |
| 4.5.2 互联网新媒体品牌营销 |
| 4.5.3 加强品牌公关基础建设 |
| 5 S高铁客运营销保障措施 |
| 5.1 以营销管理为保障管理 |
| 5.2 以客户信息数据库为保障 |
| 5.3 以客户关系管理为保障 |
| 6 结语 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A S高铁顾客满意度调查问卷 |
| 作者简历 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 |
| 致谢 |
（2）基于大数据铁路旅客画像的客运营销策略研究（论文提纲范文）
| 1 铁路旅客画像系统架构 |
| 1.1 铁路旅客画像系统概述 |
| 1.2 数据获取及分析 |
| 1.3 实时标签体系设计 |
| 1.4 标签实现 |
| 2 基于画像系统的客运营销策略研究 |
| 2.1 旅客群体行为特征分析 |
| 2.2 日常客运营销策略研究 |
| 2.3 节假日客运营销策略研究 |
| 2.4 精准营销策略研究 |
| 4 结论 |
（3）铁路客票预分与动态定价优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 票额预分问题 |
| 1.2.2 动态价格问题 |
| 1.2.3 收益管理理论 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 收益管理问题的建模研究 |
| 1.3.2 旅客行为模型的研究 |
| 1.3.3 对我国铁路客票销售问题的研究 |
| 1.3.4 既有研究中存在的问题 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 铁路客票销售问题建模框架 |
| 2.1 铁路客票销售问题 |
| 2.2 客票销售决策模型 |
| 2.3 客票销售过程模型 |
| 2.3.1 马尔科夫链模型 |
| 2.3.2 席位分配规则 |
| 2.4 旅客行为模型 |
| 2.5 其他建模方式的对比 |
| 2.6 模型求解 |
| 2.6.1 近似动态规划 |
| 2.6.2 值函数近似 |
| 2.6.3 含参值函数的标定 |
| 2.6.4 客票销售过程采样 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 铁路票额预分优化模型与算法 |
| 3.1 票额预分 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 客票销售决策模型 |
| 3.2.2 售票过程模型 |
| 3.2.3 旅客行为模型 |
| 3.3 求解方法 |
| 3.3.1 样本平均法 |
| 3.3.2 遗传算法 |
| 3.3.3 基于规则的启发式方法 |
| 3.4 算例 |
| 3.4.1 数据准备 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 基于动态投标价格的铁路动态价格建模与算法 |
| 4.1 铁路动态投标价格问题 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 客票销售决策模型 |
| 4.2.2 旅客行为模型 |
| 4.3 求解方法 |
| 4.3.1 问题近似 |
| 4.3.2 状态空间的简化 |
| 4.3.3 动态分解算法 |
| 4.3.4 子问题求解 |
| 4.3.5 其它近似模型 |
| 4.4 算例 |
| 4.4.1 算法性能分析 |
| 4.4.2 换乘对收益的影响 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 基于网络模型的铁路动态价格模型与算法 |
| 5.1 状态网络构建 |
| 5.1.1 价格-时间网络 |
| 5.1.2 旅客行为的路径表示 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.3 求解方法 |
| 5.3.1 拉格朗日松弛问题的分解 |
| 5.3.2 解修复算法 |
| 5.3.3 次梯度方法 |
| 5.3.4 割平面法 |
| 5.4 模型拓展 |
| 5.4.1 考虑订票的能力限制 |
| 5.4.2 考虑旅客上下车的时间 |
| 5.4.3 考虑旅客的出行成本限制 |
| 5.4.4 与上限式控制的结合 |
| 5.5 算例 |
| 5.5.1 数据准备 |
| 5.5.2 结果分析 |
| 5.6 本章小节 |
| 6 应用案例 |
| 6.1 数据准备 |
| 6.1.1 运力与销售数据 |
| 6.1.2 客运需求数据 |
| 6.2 案例设计 |
| 6.2.1 案例变量 |
| 6.2.2 采用的客票销售规则 |
| 6.3 结果分析 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 独立需求模型 |
| 附录 B 网络均衡模型 |
| 插图索引 |
| 表格索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于大数据的高速铁路客流分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路大数据研究现状 |
| 1.2.2 铁路客流分析现状 |
| 1.2.3 国内外研究总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 大数据分析相关技术 |
| 2.1 数据预处理 |
| 2.1.1 数据清洗 |
| 2.1.2 数据融合 |
| 2.1.3 数据变换 |
| 2.1.4 数据归约 |
| 2.2 数据挖掘与机器学习 |
| 2.2.1 数据挖掘 |
| 2.2.1.1 数据挖掘概念 |
| 2.2.1.2 数据挖掘方法 |
| 2.2.2 机器学习 |
| 2.3 数据挖掘Apriori算法 |
| 2.3.1 关联规则 |
| 2.3.2 算法原理 |
| 2.4 机器学习Light GBM算法 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 算法优点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高速铁路客流分析基础理论 |
| 3.1 高铁客票数据分析 |
| 3.1.1 旅客出行行为 |
| 3.1.2 客流时空特征 |
| 3.1.3 票额分配状态 |
| 3.1.4 列车开行方案 |
| 3.2 高铁客座率数据分析 |
| 3.2.1 时空特征分布 |
| 3.2.2 影响因素分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于客票的高速铁路客流分析 |
| 4.1 基于数据挖掘的旅客出行先验分析 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 关联规则分析 |
| 4.2 旅客出行行为分析 |
| 4.2.1 提前购票时间与平日周末 |
| 4.2.2 购票方式与提前购票时间 |
| 4.2.3 发车时段与旅行时间 |
| 4.3 客流时空特征分析 |
| 4.3.1 时间特征分析 |
| 4.3.2 空间特征分析 |
| 4.4 票额分配状态分析 |
| 4.4.1 列车票额分配 |
| 4.4.2 车站票额分配 |
| 4.5 列车开行方案分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于客座率的高速铁路客流分析 |
| 5.1 客流时序特性分析 |
| 5.1.1 日分布 |
| 5.1.2 周分布 |
| 5.1.3 月分布 |
| 5.2 客流空间特性分析 |
| 5.2.1 数据重构 |
| 5.2.2 可视化分析 |
| 5.3 基于机器学习的客座率特征重要性分析 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.1.1 天气数据 |
| 5.3.1.2 列车属性 |
| 5.3.2 数据预处理 |
| 5.3.2.1 数据融合 |
| 5.3.2.2 数据变换 |
| 5.3.2.3 数据清洗 |
| 5.3.3 基于Light GBM算法的列车客座率群体预测 |
| 5.3.3.1 模型构建 |
| 5.3.3.2 特征工程 |
| 5.3.3.3 模型训练 |
| 5.3.3.4 结果分析 |
| 5.3.4 基于Light GBM算法的列车客座率单一预测 |
| 5.3.4.1 模型训练 |
| 5.3.4.2 结果分析 |
| 5.4 基于客座率特征重要性的客流分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研项目成果 |
（5）高速铁路票额分配和动态定价优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路客运收益管理研究现状 |
| 1.2.2 票额分配研究现状 |
| 1.2.3 动态定价研究现状 |
| 1.2.4 既有研究总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基于收益管理的高速铁路票额分配及动态定价的基本问题 |
| 2.1 高速铁路收益管理问题阐述 |
| 2.1.1 高速铁路实施收益管理的可行性 |
| 2.1.2 高速铁路运输组织特点分析 |
| 2.1.3 高速铁路实施收益管理的目标 |
| 2.2 高速铁路收益管理的关键问题 |
| 2.2.1 相关概念分析 |
| 2.2.2 票额分配问题分析 |
| 2.2.3 动态定价问题分析 |
| 2.3 高速铁路收益管理要素的量化研究 |
| 2.3.1 列车相互替代性、旅行时间、舒适度量化研究 |
| 2.3.2 列车发车时段定量化研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于铁路部门决策偏好的高速铁路票额分配研究 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.1.1 铁路部门决策偏好分析 |
| 3.1.2 票额分配方案分析 |
| 3.2 多列车票额分配的随机机会约束规划模型构建 |
| 3.2.1 符号说明及模型假设 |
| 3.2.2 模型构建 |
| 3.3 模型求解 |
| 3.3.1 随机机会约束规划 |
| 3.3.2 等价类模型转化 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 基础数据 |
| 3.4.2 票额分配方案 |
| 3.4.3 灵敏度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于旅客分类的高速铁路平行车次动态定价研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.1.1 旅客保留价格 |
| 4.1.2 旅客分类 |
| 4.1.3 购票决策过程 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 联合动态定价模型构建 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 动态定价分析 |
| 4.3.2 旅客购票仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于旅客时间价值的高速铁路非平行车次差别定价研究 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.1.1 列车差异性分析 |
| 5.1.2 旅客时间价值分析 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 旅客时间价值模型 |
| 5.2.2 非平行车次差别定价模型 |
| 5.3 模型求解 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基础数据 |
| 5.4.2 数据来源及参数标定 |
| 5.4.3 列车定价及客流分担率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）齐齐哈尔高铁站营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 第2章 相关概念理论 |
| 2.1 7Ps营销理论简介及分析 |
| 2.1.1 7Ps理论的内容 |
| 2.1.2 7Ps的特点 |
| 2.1.3 7Ps理论的应用 |
| 2.2 竞争要素简介及分析 |
| 2.3 高铁站的客运营销方法概述 |
| 第3章 齐齐哈尔高铁客运市场分析 |
| 3.1 齐齐哈尔地区客运行业发展环境分析 |
| 3.1.1 齐齐哈尔地区宏观经济发展分析 |
| 3.1.2 齐齐哈尔地区民众生活水平分析 |
| 3.1.3 齐齐哈尔地区客运政策实施情况 |
| 3.2 齐齐哈尔地区客运市场分析 |
| 3.2.1 齐齐哈尔地区整体客运市场的发展趋势 |
| 3.2.2 齐齐哈尔地区铁路客运市场分析 |
| 3.2.3 齐齐哈尔地区民航客运市场分析 |
| 3.2.4 齐齐哈尔地区公路客运市场分析 |
| 3.2.5 各种客运方式的对比 |
| 3.3 齐齐哈尔高铁客运市场的竞争要素分析 |
| 3.3.1 各种交通方式的票价促销对比分析 |
| 3.3.2 各种交通方式的服务质量对比分析 |
| 3.3.3 各种交通方式的运输速度及准点率对比分析 |
| 3.3.4 各种交通方式的安全性对比分析 |
| 3.3.5 各种交通方式的配套设施对比分析 |
| 第4章 齐齐哈尔地区高铁站营销现状分析 |
| 4.1 齐齐哈尔高铁站现阶段的市场营销措施 |
| 4.2 齐齐哈尔高铁站客运现阶段措施的问题分析 |
| 4.2.1 服务方面 |
| 4.2.2 营销手段方面 |
| 4.2.3 与其他运输方式的接驳方面 |
| 第5章 高铁客运营销策略借鉴 |
| 5.1 国外高速铁路的营销策略 |
| 5.1.1 法国方面 |
| 5.1.2 德国方面 |
| 5.1.3 日本方面 |
| 5.2 国外高速铁路对我国高铁营销机制启发 |
| 5.2.1 改善单一的票价机制 |
| 5.2.2 改善服务质量 |
| 5.2.3 完善的高速铁路公司赔付系统 |
| 5.2.4 Wi-Fi在高速铁路以及高铁站的应用 |
| 5.2.5 丰富的高速铁路综合信息化服务 |
| 第6章 齐齐哈尔高铁站的市场营销策略 |
| 6.1 齐齐哈尔高铁站的产品策略 |
| 6.2 齐齐哈尔高铁站的销售渠道策略 |
| 6.3 齐齐哈尔高铁站的运输促销策略 |
| 6.4 齐齐哈尔高铁站的价格推广策略 |
| 6.5 齐齐哈尔高铁站的参与者策略 |
| 6.6 齐齐哈尔高铁站的过程策略 |
| 6.7 齐齐哈尔高铁站的有形展示策略 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）X航空公司“人力资源业务伙伴”实践的问题及优化研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究的背景和意义 |
| 第二节 研究思路、方法及结构框架 |
| 第二章 HRBP理论及其应用的发展 |
| 第一节 HRBP的发展历史—四角色模型 |
| 第二节 HRBP理论的新发展 |
| 第三节 人力资源三支柱模式的探索先锋:IBM |
| 第四节 以需求为核心的人力资源三支柱转型:华为 |
| 第五节 HRBP理论及发展应用小结 |
| 第三章 X航空公司发展概要与人力资源战略转型 |
| 第一节 X航空公司的发展与战略 |
| 第二节 X航空公司的战略分析 |
| 一、X航的波特五力分析 |
| 二、X航的SWOT分析 |
| 三、X航的组织结构分析 |
| 四、X航2010年以前的人力资源管理情况分析 |
| 第四章 分析X航空公司HRBP推行现状及评估 |
| 第一节 分析数据来源 |
| 一、主要数据信息来源 |
| 二、次要数据信息来源 |
| 三、商业道德考虑 |
| 第二节 X航空的功HRBP |
| 一、人力资源部的战略转型 |
| 二、人力资源部战略转型的有效性评估 |
| 三、X航推行HRBP举步维艰的问题分析 |
| 第五章 X航的HRBP价值提升方案 |
| 第一节 快速获得业务部门的信任 |
| 第二节 重新梳理人力资源部三支柱组织结构 |
| 第三节 提高HRBP自身知识能力结构 |
| 第四节 打造学习型组织,重塑企业文化 |
| 第五节 实施HRBP价值提升方案的操作步骤 |
| 第六章 结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢辞 |
（8）航空公司客运营销项目化管理研究 ——以A航空公司客运营销为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题的背景 |
| 1.2 选题的目的及意义 |
| 1.2.1 选题的目的 |
| 1.2.2 选题的意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究情况 |
| 1.3.2 国内研究情况 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 可能的创新 |
| 第二章 航空公司客运营销项目化管理概论 |
| 2.1 航空公司客运营销概述 |
| 2.1.1 航空市场需求分析 |
| 2.1.2 航空公司营销分析 |
| 2.1.3 航空公司营销中的不足 |
| 2.1.4 航空公司营销中内部运转的重要性 |
| 2.1.5 内部工作优化的途径——项目化管理的引进 |
| 2.2 项目概述 |
| 2.3 项目化管理概述 |
| 2.4 航空公司客运营销项目化管理分析 |
| 2.4.1 航空公司客运营销的特点 |
| 2.4.2 航空公司客运营销与项目的共同点 |
| 2.4.3 航空公司客运营销项目化管理的必要性与可行性 |
| 2.5 航空公司客运营销项目化管理的内容 |
| 2.6 航空公司客运营销项目化管理的核心 |
| 2.6.1 项目人力资源管理 |
| 2.6.2 项目时间管理 |
| 第三章 A航空公司客运营销项目化管理设计与应用 |
| 3.1 A航空公司背景介绍 |
| 3.2 A航空公司客运营销项目化管理的设计——“H方案” |
| 3.2.1 A航空公司客运营销人力资源结构优化 |
| 3.2.2 A航空公司客运营销进度管理 |
| 3.2.3. A航空公司客运营销信息资源共享分配 |
| 3.3 A航空公司航班销售“H方案”的应用举例 |
| 3.4 排除外部因素航班销售应用“H方案”的效果预测 |
| 3.5 外部因素对“H方案”效果的影响 |
| 第四章 提高A航空公司营销项目化管理效果的外部对策 |
| 4.1 外部因素影响分析 |
| 4.1.1 旅客诉求在选择航空公司上的影响 |
| 4.1.2 客观因素对旅客选择航空公司的影响 |
| 4.2 提高营销项目化管理效果的外部辅助措施 |
| 4.2.1 提升空中服务 |
| 4.2.2 改善地面服务 |
| 4.2.3 提升品牌影响力 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）铁路客运收益管理模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究情况总结 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 收益管理理论 |
| 2.1 收益管理研究进展 |
| 2.1.1 收益管理的产生 |
| 2.1.2 收益管理的基本概念 |
| 2.1.3 收益管理的基本方法 |
| 2.1.4 收益管理的应用特征 |
| 2.2 航空收益管理方法和模型 |
| 2.2.1 航空收益管理方法 |
| 2.2.2 航空收益管理模型 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 铁路客运收益管理体系研究 |
| 3.1 铁路与航空客运的比较 |
| 3.1.1 相似性 |
| 3.1.2 差异性 |
| 3.2 铁路客运实施收益管理的可行性 |
| 3.2.1 宏观环境为我国铁路客运应用收益管理提供了条件 |
| 3.2.2 铁路体制及管理变化为应用收益管理奠定了基础 |
| 3.2.3 铁路运输市场环境变化进一步刺激铁路客运应用收益管理 |
| 3.2.4 铁路客运信息化为应用收益管理提供了技术支撑 |
| 3.3 铁路客运收益管理的内涵 |
| 3.4 铁路客运收益管理的体系 |
| 3.4.1 铁路客运收益管理体系结构 |
| 3.4.2 铁路客运收益管理体系构成 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 铁路旅客行为分析和客流预测方法研究 |
| 4.1 旅客行为分析方法研究 |
| 4.1.1 集计模型 |
| 4.1.2 非集计模型 |
| 4.1.3 聚类分析模型 |
| 4.2 铁路旅客行为分析 |
| 4.2.1 铁路旅客结构分析 |
| 4.2.2 产品选择行为 |
| 4.2.3 购票渠道选择行为 |
| 4.3 客流预测方法研究 |
| 4.3.1 定性预测方法 |
| 4.3.2 定量预测方法 |
| 4.3.3 预测方法选择 |
| 4.4 四因素法客流预测 |
| 4.4.1 模型建立过程 |
| 4.4.2 模型实际应用 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 铁路客运收益管理模型研究 |
| 5.1 铁路售票组织策略与方法 |
| 5.1.1 限售区段调整 |
| 5.1.2 票额智能预分 |
| 5.1.3 票额共用 |
| 5.1.4 席位复用 |
| 5.2 铁路超售策略与方法 |
| 5.2.1 铁路超员管理 |
| 5.2.2 铁路超售控制 |
| 5.3 铁路团体控制策略与方法 |
| 5.3.1 团体管理存在的问题 |
| 5.3.2 铁路团体控制措施 |
| 5.4 铁路价格控制策略与方法 |
| 5.4.1 铁路价格管理现状 |
| 5.4.2 铁路静态价格控制 |
| 5.4.3 铁路动态价格控制 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于收益管理的铁路客运营销辅助决策系统 |
| 6.1 收益管理相关支撑系统和平台 |
| 6.1.1 客票系统 |
| 6.1.2 客运营销辅助决策系统 |
| 6.1.3 站车无线交互系统 |
| 6.1.4 车站补票系统 |
| 6.1.5 列车移动补票系统 |
| 6.2 基于收益管理的铁路客运营销辅助决策系统设计 |
| 6.2.1 业务流程设计 |
| 6.2.2 功能框架设计 |
| 6.2.3 数据仓库设计 |
| 6.2.4 收益管理功能设计 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士研究生期间参加的科研项目及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 中文详细摘要 |
| 英文详细摘要 |
（10）新体制下车务段客运营销工作的探讨（论文提纲范文）
| 1、车务段客运营销工作的特点 |
| 1.1 管辖线路长。 |
| 1.2 客运站点多。 |
| 1.3 旅客平均行程短。 |
| 1.4 客源分散, 客流和营销组织难度大。 |
| 1.5 客运市场竞争能力弱。 |
| 1.6 车站等级全。 |
| 2、目前存在的主要问题及原因 |
| 2.1 客运营销方式和手段简单。 |
| 2.2 客运营销工作开展不均衡, 各等级 |
| 2.3 主动开展客运营销的意识不强。 |
| 3、做好新体制下车务段客运营销的方法与途径 |
| 3.1 强化教育引导, 努力增强和提高干部职工强化客运营销工作的意识 |
| 3.2 努力创新客运营销方式和手段, 扩大乡镇、农村人民群众获取铁路客运产品渠道 |
| 3.3 强化营销机制建设, 构建完善的营销体系 |
四、计算机技术在客运营销工作中的运用（论文参考文献）
- [1]基于顾客满意度提升的S高铁客运营销策略研究[D]. 万鹤鹏. 河北经贸大学, 2021(12)
- [2]基于大数据铁路旅客画像的客运营销策略研究[J]. 俞诚成,吕红霞. 铁道学报, 2020(08)
- [3]铁路客票预分与动态定价优化研究[D]. 袁午阳. 北京交通大学, 2020
- [4]基于大数据的高速铁路客流分析[D]. 陈权超. 西南交通大学, 2020(07)
- [5]高速铁路票额分配和动态定价优化研究[D]. 李博. 北京交通大学, 2019(01)
- [6]齐齐哈尔高铁站营销策略研究[D]. 梁健. 华东交通大学, 2019(04)
- [7]X航空公司“人力资源业务伙伴”实践的问题及优化研究[D]. 周猛君. 厦门大学, 2019(08)
- [8]航空公司客运营销项目化管理研究 ——以A航空公司客运营销为例[D]. 王弘翔. 广西大学, 2014(02)
- [9]铁路客运收益管理模型及应用研究[D]. 单杏花. 中国铁道科学研究院, 2012(04)
- [10]新体制下车务段客运营销工作的探讨[J]. 杨斌. 中国科技信息, 2010(19)