数据挖掘在低压电器CRM中的应用研究

论文摘要

对于现代企业而言，面对日益激烈的市场竞争，企业逐渐意识到维系与顾客之间的长久关系的重要性。客户关系管理(CRM)就是企业通过对客户的管理来提升企业市场竞争力的一种全面的电子商务解决方案。它与企业资源计划(ERP)以及供应链管理(SCM)一起构成了企业信息化建设的基本构架。客户关系管理的核心内容是利用信息技术对客户资源进行集中式管理。把经过分析和处理的客户信息与有关客户的各种业务领域进行无缝结合，让市场营销、产品销售、客户服务和技术支持等各部门的管理能共享客户资源，使企业可以根据客户的喜好和需求提供有针对性的服务，提高客户满意度和忠诚度，最终提升企业利润。本论文从低压电器客户管理和业务管理出发，在详细分析低压电器行业现状、系统目标和数据特点的基础上，深入研究了数据挖掘技术的价值以及数据挖掘在低压电器CRM中的应用问题，选择了适当的算法和方法对客户关系中的数据加以挖掘，明确了在低压电器CRM中实施数据挖掘的步骤。建立了能够提供分析决策的数据仓库，提出了低压电器实施客户关系管理所需建立的，以客户为主题的数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型，并设计了低压电器客户关系管理系统。本文重点讨论了数据挖掘在CRM系统中应用的方式和关键问题，阐述了在CRM系统中建立和启动数据挖掘的步骤。为了阐述和论证观点，作者参与设计TCL工业电器事业部的CRM系统部分功能。围绕着系统的设计，本文介绍了数据挖掘在CRM系统中的应用的详细过程和步骤，包括：数据挖掘任务、数据的采集和预处理、数据库的建设、数据挖掘算法的应用以及系统界面设计等。本文的研究不仅可以为低压电器企业开展业务带来新的思路，为国内低压电器企业提升客户关系管理水平、提升客户满意度、获取竞争优势提供一定的帮助，而且在建立数据挖掘在客户分析中的应用方面也提供了有益的尝试。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景
• 1.1.1 低压电器行业的发展及现状
• 1.1.2 客户关系管理的发展及现状
• 1.1.3 数据挖掘的发展及现状
• 1.2 课题研究的内容、目的和意义
• 第2章 数据挖掘技术及其在 CRM中的应用
• 2.1 数据仓库及数据挖掘的概述
• 2.1.1 数据仓库的特点
• 2.1.2 数据仓库的建立过程
• 2.1.3 数据挖掘的定义
• 2.1.4 数据挖掘方法
• 2.2 客户关系管理概述及其思想问题
• 2.2.1 概述
• 2.2.2 客户关系管理的思想问题
• 2.3 低压电器客户关系管理系统结构
• 2.4 低压电器客户关系管理系统的功能
• 2.4.1 客户信息管理
• 2.4.2 市场管理
• 2.4.3 销售管理
• 2.4.4 客户服务管理
• 2.5 数据挖掘与客户关系管理的关系
• 2.6 CRM中数据挖掘工具的选择
• 2.7 数据挖掘在客户管理关系中的应用
• 2.8 低压电器行业客户关系管理系统的方案
• 第3章 低压电器CRM系统的设计
• 3.1 系统建设目标与设计原则
• 3.1.1 系统总体目标
• 3.1.2 系统设计原则
• 3.2 系统框架结构
• 3.3 系统模块设计
• 3.3.1 系统主要模块功能
• 3.3.2 系统整体功能
• 第4章 数据仓库和数据挖掘的设计
• 4.1 系统的数据仓库设计
• 4.1.1 数据仓库需求分析
• 4.1.2 数据仓库模型设计
• 4.2 系统数据挖掘的设计
• 4.2.1 数据挖掘的原则和步骤
• 4.2.2 数据挖掘任务的定义
• 4.3 数据采集的实现
• 4.3.1 数据采集的概述
• 4.3.2 ETL模块的实现
• 4.4 数据挖掘算法的设计
• 4.4.1 概念描述
• 4.4.2 聚类分析
• 4.4.3 分类分析
• 4.5 挖掘结果的理解和应用
• 第5章 低压电器行业CRM系统的实施
• 5.1 系统部分页面
• 5.1.1 客户登陆页面及权限控制
• 5.1.2 设计院管理系统
• 5.2 系统功能模块的实施方案
• 5.2.1 客户资料管理
• 5.2.2 客户聚类分析
• 5.2.3 产品预测分析
• 5.3 客户行为分析
• 5.3.1 客户忠诚度分析
• 5.3.2 客户流失分析
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢