电子商务企业客户关系管理中的数据挖掘研究

论文题目: 电子商务企业客户关系管理中的数据挖掘研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 企业管理

作者: 李蕾

导师: 苏惠香

关键词: 电子商务,客户关系管理,数据挖掘,个性化销售,客户意见分类,客户细分

文献来源: 东北财经大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着网络技术的迅速发展，越来越多的企业利用电子商务从事商业活动。市场竞争越来越激烈，企业越来越强烈的感觉到客户是企业获胜最重要的资源之一，于是以客户为中心的客户关系管理成为企业的必要手段。随着商业交易的日渐增多，交易中产生的大量数据都存储在网络数据仓库中，通过这些数据发现其中的规则、知识以支持客户关系管理，能达到这个能力的强有力的工具就是数据挖掘。 客户关系管理是一种旨在改善企业与客户之间的交流平台，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域。 本文以提高企业竞争力、为企业将客户数据转变为客户价值为目的，重点研究B-B和B-C两种模式下的客户关系管理，通过web数据挖掘技术，在客户关系管理中融入数据挖掘能力，使得客户关系管理变得智能化。 在B-C模式下，通过web结构挖掘和web使用挖掘，采用关联规则分析、序列模式发现客户相似的行为模式和购买倾向，从而向客户提供个性化销售，使客户更方便、更快捷地购物，得到想要的产品，同时，企业增加客户购买几率，企业提高了销售产品的可能性，提高了企业的竞争力，形成了双赢的局面；通过web内容挖掘对客户意见形成正确分类，使企业能够迅速、有效的对产品和服务提供改进，树立企业的形象。 在B-B模式下，通过交易记录和交易文档，运用决策树分类算法中的C4.5算法对交易记录和交易文档进行分析，了解客户的交易意向，将客户分为不同的类型，并对不同类型的客户群体采取不同的营销策略，有针对性地发展潜在客户，巩固老客户，提高企业的客户忠诚度。 设计一个面向电子商务企业的客户关系管理结构，这个客户关系管理结构分为前台、操作台和后台。前台包括客户交互模块，直接与客户打交道，将客户的相关信息以及交易记录记入到网络数据仓库中。操作台包括销售模块，支持销售，支持向客户提供个性化销售；营销模块，针对不同类型的客户制定不同的营销策略；客户服务与支持模块，向客户提供产品服务以及客户支持，处理客户的意见。后台包括分析模块和网络数据仓库，用于存储数据并对数据进

论文目录:

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 本文的研究内容及创新

第二章 电子商务中的客户关系管理

2.1 客户关系管理

2.2 客户价值的形成与管理

2.3 客户关系管理的内容

第三章 web数据挖掘

3.1 web挖掘的分类

3.1.1 结构挖掘

3.1.2 客户的使用模式挖掘

3.1.3 web文本挖掘

3.2 知识发现的过程

3.3 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

第四章 web结构挖掘和使用模式挖掘实现个性化销售

4.1 个性化销售

4.2 web挖掘流程

4.2.1 数据源的收集

4.2.2 数据预处理

4.3 个性化推荐的实现

4.3.1 建立推荐模型

4.3.2 具体推荐流程

第五章 web内容挖掘筛选客户意见

5.1 正确看待客户的投诉或抱怨

5.2 客户意见信息源的取得

5.3 文本挖掘方法

5.3.1 文本剪枝

5.3.2 文本的表示

5.3.3 特征项抽取

5.3.4 分类

5.4 工作流程

第六章 客户关系管理的客户细分

6.1 客户的交易意向分类及细分标准

6.2 运用决策树分类

6.2.1 决策树方法

6.2.2 运用C4.5算法对客户进行分类

6.2.3 分类结果

第七章 运用web数据挖掘支持CRM

7.1 CRM结构与流程分析

7.1.1 CRM中的数据挖掘环境

7.1.2 CRM结构

7.1.3 流程分析

7.2 数据挖掘对CRM的支持

第八章 结论

参考文献

后记

东北财经大学研究生学位论文原创性声明

东北财经大学研究生学位论文使用授权书

发布时间: 2006-12-26

参考文献

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