基于数据挖掘的CRM系统及其在律师行业中应用

论文摘要

客户关系管理(CRM)是网络经济时代下提升企业竞争力,实现并提高企业价值的必然要求。近年来,业界对通用CRM系统的研究已经非常深入,技术也日趋成熟。然而,随着社会行业分工、公司业务流程的不断细化,通用CRM系统已经无法满足每个企业的个性化需求。如何基于企业自身的行业特性、业务流程,开发定制式的商业应用,是CRM技术近几年研究的热点之一。本文以律师行业为案例,通过对业务流程的有效整合,开发以项目管理为核心的CRM作业平台,实现事务所在项目实施过程中的项目控制、沟通、协作、文档管理以及客户关系管理,具体内容如下:1.定制业务流程,建立律师行业CRM系统模型。律师事务所是典型的项目型运作的企业,律师日常的工作基本上都是围绕项目进行的。因此本文在分析当前律师行业CRM应用现状的基础上,简化、优化了各项业务流程,以律师业务管理为中心,兼顾事务所的管理。2.建立知识库。知识库是CRM系统的核心数据来源,律师行业的主要知识来源于办案过程,在此过程中使用的资料、办案心得以及案例都是宝贵的财富。本文通过构建后台网络数据库,将这些知识积累下来,分权限地在全所或全行业内共享、学习和交流。3.构建CRM系统平台,实现律师业务过程管理。主要内容包括案件管理、客户管理、法律文档管理、系统定制等。案件管理帮助律师建立并管理案件,除完成如收案登记、案件任务分配、案件编辑、案件结案、案件卷宗归档等常规性工作外,还可以对收录的案件进行筛选、分类和查询分析等。客户管理主要功能包括:组织和浏览销售信息,如客户、业务描述、联系人、时间、销售阶段、业务额、可能结束时间等;法律文档管理模块提供相关法律文书在线编辑、上传功能,对销售业务给出战术、策略上的支持。系统定制模块得主要功能包括:服务项目的快速录入、服务项目的安排、调度和重新分配、用于满足用户的个性化订制需求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 什么是CRM？
• 1.2 CRM 的研究现状及发展趋势
• 1.3 课题的研究背景及意义
• 1.4 本文主要研究内容
• 1.5 本文篇章结构
• 第二章 律师行业CRM 系统需求分析
• 2.1 行业现状及问题的提出
• 2.2 律师行业的业务及其特点
• 2.3. 客户忠诚度分析
• 2.3.1 客户忠诚度的概念
• 2.3.2 客户金字塔
• 2.3.3 数据维度分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 系统总体框架设计
• 3.1 系统框架结构及技术路线
• 3.1.1 技术路线
• 3.1.2 B/S 体系结构
• 3.1.3 开发工具及运行环境
• 3.2 系统主要功能模块划分
• 3.2.1 客户管理
• 3.2.2 案件管理
• 3.2.3 法律文书管理
• 3.2.4 其他辅助功能模块
• 3.3 本章小结
• 第四章 数据库设计
• 4.1 律师办案业务流程数据模型
• 4.2 数据库设计
• 4.2.1 数据实体-逻辑关系图（E-R 图）
• 4.2.2 数据库结构设计
• 4.2.3 输入输出设计
• 4.2.4 创建存储过程
• 4.2.5 数据库驱动链接
• 4.3 本章小结
• 第五章 基于KBE 技术的知识库
• 5.1 什么是KBE？
• 5.2 基于知识的案件信息模型
• 5.3 知识库管理技术
• 5.3.1 事务所业务知识在CRM 系统中的存储框架
• 5.3.2 案例检索
• 5.4 分布式协同信息共享
• 5.4.1 协同客户的结构
• 5.4.2 协同设计应用服务器结构
• 5.4.3 信息共享实现
• 5.4.4 更新服务
• 5.5 关联数据挖掘技术
• 5.5.1 关联分析数据挖掘算法
• 5.5.2 Apriori 核心算法
• 5.5.3 关联数据挖掘在CRM 中的应用
• 5.6 本章小结
• 第六章 系统实现
• 6.1 系统功能模块实现
• 6.1.1 律师业务管理
• 6.1.2 客户管理
• 6.1.3 系统设置
• 6.2 系统基本结构及特点
• 6.2.1 系统应用环境
• 6.2.2 数据安全
• 6.3 软件测试
• 6.3.1 测试环境
• 6.3.2 测试内容
• 6.3.3 测试结论
• 6.3.4 系统运行效果
• 6.4 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 本文研究总结
• 7.2 前景展望
• 7.3 本章小结
• 致谢
• 参考文献