对服务数据的数据库开发和数据挖掘

对服务数据的数据库开发和数据挖掘

论文摘要

家电行业在国内是一个充分竞争的行业,特别是作为耐用消费品的大家电,行业的竞争就更加激烈。这种市场竞争的结果,使的许多产品或服务在品质方面的区别越来越小,产品的同质化倾向越来越大,结果是产品品质不再是客户选择的主要标准,客户越来越多的看中厂商能否满足他的个性化需求,能为他提供何种质量的服务。当企业感觉到客户将是市场竞争的至关重要的资源时,客户关系的管理将日益重要。而对客户满意度和忠诚度的研究则是客户关系管理的重要内容。本文针对家电行业的客户服务满意度调查统计数据,利用数据挖掘技术对客户服务满意度调查的历史数据进行分析研究,完成了影响客户服务满意度的关键自变量和因变量相关分析,以及基于客户服务满意度的客户细分,目的是为公司开展更有针对性的服务决策及提升服务质量提供有效的支持。论文的主要研究内容有以下几点:(1)运用层次分析法,完成了客户服务流程内各关键因素对客户满意度(目标)的影响程度的定量问题,降低了人工定性客户服务满意度值的估算出现偏差和合理取值困难的问题,用科学方法完成了对经验的验证工作,为管理和决策提供了理论依据。(2)运用统计方法,完成了对满意度的数据各自变量和因变量之间的相关研究,从而明晰了影响家电行业客户服务满意度的主要因素,即技术员服务和热线服务,明确了今后在服务工作中提高客户满意度工作的重点方向。这样在提高管理效率的同时,又可以达到事半功倍的效果。(3)运用决策树的方法,完成了基于客户满意度特征的客户细分,得出了从年龄、职业、收入及性别的树状图表,明确了不同客户对服务满意度产生的影响,为企业今后为客户提供更加个性化的服务,以及制定细分的服务策略提供了依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 客户关系管理与数据挖掘概述
  • 1.1.1 客户关系管理的产生和发展
  • 1.1.2 客户关系管理的功能与内容
  • 1.1.3 客户关系管理的创新
  • 1.1.4 客户关系管理与数据挖掘
  • 1.2 课题的提出
  • 1.2.1 课题的意义
  • 1.2.2 课题的现状
  • 1.3 课题的主要研究内容
  • 第二章 数据库及数据挖掘理论与技术
  • 2.1 数据的组织形式
  • 2.2 数据库设计
  • 2.3 数据挖掘的过程及模型
  • 2.3.1 数据挖掘的过程
  • 2.3.2 数据挖掘的分类
  • 2.3.3 数据挖掘的功能模型
  • 第三章 基于层次分析法的客户满意度数据分析
  • 3.1 层次分析法
  • 3.1.1 层次分析法的模糊矩阵的构造过程
  • 3.1.2 各因素权重值的确定
  • 3.1.3 判断矩阵的一致性校验
  • 3.2 基于层次分析法的客户服务满意度数据分析的实现
  • 3.2.1 构造层次模型
  • 3.2.2 准则层计算
  • 3.2.3 热线表现下的因素层计算
  • 3.2.4 技术员表现下的因素层计算
  • 3.2.5 客户服务满意度值的计算
  • 3.3 总结
  • 第四章 基于统计方法的客户满意度数据分析
  • 4.1 误差说明
  • 4.2 方差分析
  • 4.3 因子分析
  • 4.4 回归分析
  • 4.5 总结
  • 第五章 基于服务满意度特征的客户细分
  • 5.1 决策树的概念
  • 5.2 ID3算法
  • 5.3 客户细分决策树模型
  • 5.3.1 数据预处理
  • 5.3.2 数据分类挖掘
  • 5.3.3 生成分类规则
  • 第六章 结论和展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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