论文题目: CRM系统中客户价值及客户细分研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 机械制造及自动化
作者: 李宏祥
导师: 韩云鹏
关键词: 客户关系管理,客户价值,客户细分
文献来源: 山东大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着管理思想的不断更新,信息技术的飞速发展,客户关系管理已经成为21世纪全球企业研究的热点问题之一。在客户关系管理理论中,客户价值和客户分类研究作为企业实践“以客户为中心”管理思想的核心,已经在业界受到广泛的重视。 客户价值是CRM关键控制性环节之一。企业客户价值管理的最终目的就是创造更多的客户利润。客户价值分析可以使客户关系管理和客户价值管理上升到企业战略高度,指导企业进行价值管理,实现和提高企业客户价值;客户价值分析的应用可以为企业寻找新的盈利能力增长点,并且指导企业运营活动。 客户细分的目的是为了更好的理解客户。现代客户细分模型与传统客户分类的区别主要集中在不同的细分变量以及采用的方法。传统的客户分类一般都选择客户的某些基本属性作为细分变量,如客户的收入、年龄、利润等。这种传统分类是比较初级的。现代的客户管理的发展要求我们要进一步深入研究企业的客户。 本文从客户关系管理中的客户价值和客户细分的特点出发,探索研究基于数据挖掘的客户价值及客户细分理论与方法,为客户关系管理提供了新的技术及应用。 本文首先对客户关系管理中的客户价值问题进行了框架性研究,对当前的客户价值研究状况给予概括并提出自己相应的研究看法。其次,从客户分类的特点分析出发,指出由于客户数据的时变性、非确定性等,现有的计算方法直接运用于客户细分时,常常存在很多不足。为适应客户细分的这些特点,本文基于数据挖掘理论提出了两种新的数据分类计算模型应用。研究快速将大量客户分类指标进行分析,应用概率统计中的Bootstrap方法确定评价指标权重系数,找出关键评价,这比直接用神经网络等算法进行分类的效率要高。本文还探索用多分类组合模型,通过在基本分类器的结果上进行分类融合,得出综合的分类结果,在此目的上提出新的分类模型组合算法应用。 最后,在上述研究工作的基础上,本文设计了一个面向客户细分的数据挖掘模型,能初步实现数据的导入、预处理、模型建立和使用等功能。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1．1 引言
1．2 客户关系管理研究现状
1．2．1 客户关系管理的一般概念
1．2．2 系统组成
1．2．3 CRM软件系统的发展趋势
1．3 问题的提出及研究背景
1．3．1 问题提出背景
1．3．2 课题国内外研究现状
1．4 课题的研究内容和重点
第二章 客户及客户关系价值分析
2．1 客户及客户关系的涵义
2．1．1 客户的内涵
2．1．2 客户关系的含义
2．1．3 影响客户关系的因素
2．2 客户满意度及忠诚度
2．2．1 客户满意
2．2．2 客户忠诚
2．3 客户生命周期
2．3．1 客户生命周期定义
2．3．2 客户生命周期的意义
2．4 客户价值评价
2．4．1 客户价值的一般概念
2．4．2 客户价值的经济学分析
2．4．3 客户让渡价值
2．4．4 客户认知价值
2．4．5 客户关系价值的概念及模型
2．4．6 客户生命周期价值
2．5 价值模型的构建
2．6 本章小结
第三章 客户评价指标建立及客户分类方法
3．1 客户分类理论
3．2 传统的客户分类方法
3．2．1 定性分类方法
3．2．2 定量分类方法
3．3 客户关系管理中的客户细分
3．3．1 客户细分的概念
3．3．2 客户细分问题的特点分析
3．3．3 客户细分的方法
3．4 客户指标体系的建立
3．4．1 个人客户
3．4．2 公司客户
3．4．3 建立指标体系
3．5 本章小结
第四章 基于数据挖掘技术的客户细分模型设计
4．1 数据挖掘技术
4．1．1 数据挖掘概述
4．1．2 数据挖掘的现状
4．2 面向分类的数据挖掘方法
4．2．1 决策树分类方法
4．2．2 Bayes分类方法
4．2．3 关联规则的分类
4．2．4 基于神经网络的分类
4．3 客户分类模型的建立
4．3．1 应用概率统计方法确定评价指标权重系数
4．3．2 多分类器组合模型
4．3．3 模型实践
4．4 本章小结
第五章 系统关键技术及实践
5．1 CRM系统的总体设计技术
5．2 客户细分模块
5．2．1 数据管理子模块
5．2．2 任务定义子模块
5．2．3 分类模型管理子模块
5．2．4 分类器训练子模块
5．2．5 分类器调度子模块
5．3 模块实现
5．3．1 接入模块的实现
5．3．2 分类模型和分类器的管理
5．4 模块运行过程
5．5 本章小结
总结与展望
1 总结
2 不足与展望
参考文献
致谢
发布时间: 2005-10-17
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