面向电信企业的CRM系统的设计与应用研究

论文摘要

客户关系管理(CRM)是对企业和客户之间的交互活动进行管理的全过程。数据挖掘能够自动的从庞大的数据中找出好的预测客户行为的模式。将数据挖掘技术嵌入到CRM中,可以为企业构建分析型CRM使用平台,从而对信息进行智能化加工、处理,并最终为各级市场决策管理者提供及时、准确、科学的决策依据。本文结合CRM、数据仓库和数据挖掘的基本理论和方法,以济南移动通信公司的经营分析系统构建为背景,设计了基于数据仓库技术的CRM系统(经营分析系统),同时设计了针对客户的数据挖掘技术在CRM中的应用流程和方法。本文首先对CRM、数据挖掘、数据仓库等先进技术进行了简明扼要的介绍,为客户经营分析系统的建立及数据挖掘的应用建立了理论基础。接下来针对济南移动通信公司客户较多,设计了基于数据仓库CRM系统。包括系统结构、系统功能、过程控制和数据仓库的设计四部分。其中系统结构包括三层体系结构、基于BIS模式的网络结构:系统主要的功能模块分为用户发展情况分析、业务发展情况分析、收益情况分析、市场竞争分析、服务质量分析、营销管理分析和大客户分析;过程控制分为主要业务过程和系统接口的实现;数据仓库的设计包括经营分析系统数据仓库构建需注意的问题、数据的获取、抽取、转换、载入(BTL)的实现、建模方式以及元数据管理:接下来以客户分群和客户流失率的预测为例详细介绍了数据挖掘在CRM中应用的整个过程。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题研究的背景
• 1.2 本文工作
• 1.3 本文结构
• 第二章 数据挖掘技术概述
• 2.1 数据挖掘定义
• 2.2 数据挖掘系统分类
• 2.3 数据挖掘系统过程
• 2.4 数据挖掘的功能
• 2.5 数据挖掘常用的技术
• 2.6 数据挖掘技术的应用
• 2.7 数据挖掘系统和其他系统的比较
• 2.7.1 数据挖掘系统和专家系统的比较
• 2.7.2 数据挖掘和OLAP的比较
• 第三章 数据挖掘在济南移动中的应用
• 3.1 经营分析系统的总体框架设计
• 3.1.1 体系结构设计
• 3.1.2 网络结构设计
• 3.2 系统功能设计
• 3.2.1 客户情况分析
• 3.2.2 业务情况分析
• 3.2.3 收益情况分析
• 3.2.4 市场竞争情况分析
• 3.2.5 服务质量分析
• 3.2.6 营销管理分析
• 3.2.7 大客户分析
• 3.3 过程控制
• 3.3.1 业务过程分析
• 3.3.2 过程控制的实现
• 3.4 经营分析系统数据仓库的设计
• 3.4.1 构建经营分析系统数据仓库需注意的问题
• 3.4.2 数据获取
• 3.4.3 建模
• 3.4.4 元数据管理
• 第四章 基于数据挖掘的客户分群及客户流失率预测
• 4.1 客户分群和客户流失率预测的需求分析与数据准备
• 4.2 客户分群及流失率预测的算法
• 4.2.1 ID3算法
• 4.2.2 属性选择度量方法
• 4.2.3 算法改进—SLIQ算法
• 4.2.4 聚类算法
• 4.3 结果评估
• 第五章 数据挖掘的应用
• 5.1 数据挖掘的商业措施
• 5.2 数据挖掘在市场竞争中的应用
• 5.3 开发数据挖掘应用程序
• 结束语
• 附录1
• 附录2
• 参考文献
• 致谢
• 学位论文评阅及答辩情况表