基于数据挖掘技术的eCRM研究

基于数据挖掘技术的eCRM研究

论文摘要

随着知识经济时代的来临和经济全球化的趋势,企业间的竞争日益激烈,客户成为企业至关重要的成功因素和利润来源。许多企业搜集和存储了关于客户、供应商和商业伙伴的宝贵数据,如何发现隐含在这些数据中的有用的信息,成为企业关注的问题。因此利用数据挖掘技术分析客户的各种背景数据和过去的交易行为数据,从中获取知识,防止客户流失,是企业急需研究的问题。本文结合我国网上书店市场激烈的竞争环境,研究了数据挖掘技术在电子化客户关系管理中的应用。主要进行了以下几个方面的工作:1、综述了eCRM、数据挖掘国内外研究现状。2、介绍了数据挖掘的定义、功能、工作流程、及常用分析技术。3、通过对电子化客户关系管理系统功能模块的描述,构建基于数据挖掘技术的eCRM系统应用模型,并就挖掘具体实施步骤进行了分析,并且还研究了网上获取客户数据的方法,构建了网上书店客户数据库表结构。4、利用数据挖掘技术中关联分析的Apriori算法对网上书店的订单数据进行分析,找出不同商品之间的关联规则,发现其中的规律和模式。5、利用决策树的贪心算法对企业业务系统中的客户数据进行分析,通过构建合适的预测分类模型,发现网上书店客户流火和客户保持的规律,从而为企业实现客户关系电子化管理,提供一定的理论依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 引言
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 eCRM的研究现状
  • 1.3 数据挖掘的研究与应用现状
  • 1.4 研究的主要内容
  • 第二章 eCRM的基本理论
  • 2.1 eCRM的起源
  • 2.1.1 以客户为中心管理理念
  • 2.1.2 客户关系管理的应用
  • 2.1.3 CRM向eCRM的演变
  • 2.2 eCRM概述
  • 2.2.1 eCRM的内涵
  • 2.2.2 eCRM的特征
  • 2.2.3 eCRM分类
  • 2.3 eCRM系统结构
  • 第三章 数据挖掘技术
  • 3.1 数据挖掘的定义
  • 3.2 数据挖掘的功能
  • 3.2.1 分类和预测
  • 3.2.2 关联分析
  • 3.2.3 聚类分析
  • 3.2.4 时序演变分析
  • 3.3 数据挖掘的过程
  • 3.3.1 数据准备
  • 3.3.2 确定主题
  • 3.3.3 读入数据并建立模型
  • 3.3.4 理解模型
  • 3.3.5 解释和评价
  • 3.4 数据挖掘常用的分析技术
  • 第四章 数据挖掘技术在eCRM中的应用
  • 4.1 数据挖掘技术在eCRM中应用的优势
  • 4.2 数据挖掘在eCRM中的典型应用
  • 4.2.1 客户群体分类分析
  • 4.2.2 交叉销售分析
  • 4.2.3 客户盈利能力分析
  • 4.2.4 客户信用分析
  • 4.2.5 客户获得和客户保持
  • 4.2.6 客户满意度分析
  • 4.3 数据挖掘技术在eCRM中应用的关键问题
  • 4.3.1 基于数据挖掘技术eCRM的生成模型
  • 4.3.2 基于数据挖掘技术的eCRM应用模型
  • 4.3.3 数据的收集
  • 4.4 数据挖掘技术在eCRM中的实施步骤
  • 第五章 数据挖掘技术在网上书店业务系统中的应用
  • 5.1 关联规则挖掘在网上书店业务系统中的应用
  • 5.1.1 关联规则挖掘的基本概念
  • 5.1.2 Apriori算法
  • 5.1.3 Apriori算法在网上书店中的应用
  • 5.2 决策树技术在网上书店业务系统中的应用
  • 5.2.1 决策树方法
  • 5.2.2 决策树的修剪
  • 5.2.3 构造决策树的贪心算法
  • 第六章 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

    • [1].数据挖掘技术在网络营销中的应用构架实践[J]. 营销界 2019(19)
    • [2].数据挖掘技术综述浅析[J]. 数字技术与应用 2019(10)
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