基于数据挖掘的客户关系管理研究

论文摘要

随着市场竞争的日益剧烈,市场的主动权已逐渐地交到客户手中,假如客户对企业的产品或服务不满意,那么他们可以轻而易举地选择其他的供应商。特别是在信息技术高速发展的时代,企业是否拥有充足的客户资源,客户满意与否,已成为影响企业生存与发展的关键因素。客户就是上帝,客户就是企业效益的源泉。伴随着客户需求的多样化和个性化,企业要想在激烈的市场竞争中取胜,就必须地根据客户的不同需求,进行客户细分,针对不同的客户群,提供不同的服务。而数据挖掘技术,可以很好地从大量的繁杂的客户信息中,甄别不同的客户信息,从而,使企业更为便利地为不同的客户群,设计不同的产品和营销模式。目前,有关基于数据挖掘的客户关系管理研究,还是不太多,而且它的应用在现实中也是很少的,为此本论文的研究,将会有更为重要的意义。本论文一共分四章:首先,阐述了客户关系管理的发展历史、概念和几种新形式,以及本论文的研究背景和意义,然后描述了客户关系管理和数据挖掘分别在国内外的研究状况,并指出本论文的研究思路和创新点。其次,在技术层面上,重点通过数据挖掘技术,特别是决策树算法,分别分析客户等级、潜在客户发现、忠诚客户保持和建立流失客户预警,并分别建立分析模型。同时,也为企业如何提高客户的忠诚度和防止客户流失,提出了一些建议。最后,提出在目前条件下研究该课题的不足和局限性,以及对未来的展望。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 客户关系管理
• 1.1.1 客户关系管理的发展过程
• 1.1.2 客户关系管理概念的界定
• 1.1.3 客户关系管理的几种新形式
• 1.2 客户关系管理在国内外的发展现状
• 1.3 数据挖掘在国内外的发展现状
• 1.4 选题的背景和意义
• 1.5 论文的研究思路及创新点
• 1.5.1 论文的研究思路
• 1.5.2 论文的创新点
• 第2章 基于数据挖掘的客户关系管理相关理论的概述
• 2.1 客户的生命周期理论
• 2.2 客户价值分析
• 2.2.1 企业与客户的价值交互
• 2.2.2 客户期望与客户满意度的关系
• 2.2.3 客户满意度模型
• 2.3 数据仓库
• 2.3.1 数据仓库的特点
• 2.3.2 数据仓库的作用
• 2.4 联机分析处理（OLAP）技术
• 2.5 数据挖掘
• 2.5.1 数据挖掘的功能
• 2.5.2 数据挖掘的任务
• 2.6 数据仓库、OLAP 技术和数据挖掘三者之间的关联
• 第3章 基于数据挖掘的客户关系管理体系的构建
• 3.1 客户信息的搜集和处理
• 3.1.1 客户信息的搜集
• 3.1.2 客户信息的处理
• 3.2 构建客户关系管理系统模块的信息技术基础
• 3.2.1 数据挖掘的常用算法
• 3.2.2 数据挖掘实施的步骤
• 3.3 数据挖掘在客户关系管理中的实施
• 3.3.1 基于数据挖掘的客户关系管理系统模块
• 3.3.2 客户识别系统
• 3.3.3 潜在客户发现分析设计
• 3.3.4 忠诚客户分析设计
• 3.3.5 客户流失分析设计
• 3.4 实施该系统模块对企业的意义
• 3.5 企业应用客户关系管理系统时应注意的问题
• 第4章 总结
• 4.1 本论文的内容概述
• 4.2 本文研究的不足和局限性
• 4.3 研究前景展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文