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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電子化客戶關(guān)系管理(eCRM)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-11 12:43

  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電子化客戶關(guān)系管理(eCRM)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《武漢大學(xué)》 2004年

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電子化客戶關(guān)系管理(eCRM)研究

周露  

【摘要】:隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來和經(jīng)濟(jì)全球化的趨勢(shì),企業(yè)間的競爭日益激烈,客戶成為企業(yè)至關(guān)重要的成功因素和利潤來源。企業(yè)的資本、技術(shù)、商業(yè)模式越來越容易模仿,而與客戶的關(guān)系是建立在長期積累客戶交易資料、深入熟悉客戶需求的基礎(chǔ)上的,無法復(fù)制,因此,把握客戶是電子商務(wù)時(shí)代構(gòu)建企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵。Internet的普及,大大加強(qiáng)了客戶的知識(shí)力量,也有人說經(jīng)濟(jì)全球化導(dǎo)致的激烈市場競爭使這些客戶變得越來越難以駕馭,不論何種原因,有一點(diǎn)是肯定的,即信息和技術(shù)資源在全球范圍內(nèi)的大幅度重新分配使得客戶在與企業(yè)的權(quán)力爭奪戰(zhàn)中,逐漸掌握了越來越大的主動(dòng)權(quán)和選擇權(quán)。面對(duì)“電子化客戶”的挑戰(zhàn),許多企業(yè)搜集和存儲(chǔ)了關(guān)于客戶、供應(yīng)商和商業(yè)伙伴的寶貴數(shù)據(jù),由于缺乏發(fā)現(xiàn)隱含在數(shù)據(jù)中的有用的信息的能力,所以這些企業(yè)無法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。因此企業(yè)應(yīng)該利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶的各種背景數(shù)據(jù)和過去的交易行為數(shù)據(jù),從中獲取知識(shí),牢牢鎖定客戶。 本文研究了電子化客戶關(guān)系管理(eCRM)相關(guān)理論,介紹了數(shù)據(jù)倉庫基本理論和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)、內(nèi)涵、工作流程、建模、分析技術(shù)和挖掘工具等。并討論了在電子化客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中如何融入數(shù)據(jù)倉庫機(jī)制和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幾個(gè)關(guān)鍵問題。在研究了電子化客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的功能模塊、數(shù)據(jù)挖掘步驟及如何獲取客戶數(shù)據(jù)從而構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,,重點(diǎn)解決了客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析方法,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、決策樹的貪心算法和聚類分析中的K-平均算法構(gòu)建合適的預(yù)測分類模型,解決了獲取客戶、客戶保持和個(gè)性化客戶服務(wù)的算法實(shí)現(xiàn)問題,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子化客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。 本文具體內(nèi)容如下: 第一章——電子化客戶關(guān)系管理(eCRM)。研究了eCRM的起源、內(nèi)涵和體系結(jié)構(gòu)等理論基礎(chǔ),并提出了客戶滿意、客戶生命周期、客戶收益遞增、客戶鎖定、客戶保持等eCRM基本原則。 第二章——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。介紹了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)、內(nèi)涵、工作流程、建模、分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘工具等。 第三章——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在eCRM應(yīng)用中的關(guān)鍵問題。介紹了eCRM的系統(tǒng)功能模塊和基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的eCRM系統(tǒng)應(yīng)用模型,提出了在eCRM系 統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的步驟,并且論述了從網(wǎng)上獲取客戶數(shù)據(jù)的方法,構(gòu)建了網(wǎng)上書 店客戶數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)。 第四章—案例:網(wǎng)上書店電子化客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè) 計(jì)。提出了獲取新客戶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、保持老客戶的決策樹算法、提高客戶 滿意度的聚類算法。 論文具有以下特點(diǎn)及創(chuàng)新: (l)在導(dǎo)師徐緒松教授的《復(fù)雜科學(xué)·資本市場·項(xiàng)目評(píng)價(jià)》一書中提出 的定性定量結(jié)合的理論框架基礎(chǔ)上,分別運(yùn)用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹技術(shù)、聚 類技術(shù)等有效的解決了電子化客戶關(guān)系管理中的客戶獲取、客戶保持和個(gè)性化客 戶服務(wù)的問題。 (2)在研究了營銷理論、客戶關(guān)系、企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)和客戶價(jià)值的基礎(chǔ)上, 歸納出了電子化客戶關(guān)系管理中的客戶滿意、客戶保持、客戶收益遞增、客戶鎖 定等原則,歸納出客戶生命周期模型。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2004
【分類號(hào)】:F274
【目錄】:

  • 中文摘要4-6
  • 英文摘要6-10
  • 前言10-12
  • 第1章 電子化客戶關(guān)系管(eCRM)12-24
  • 1.1 eCRM的起源12-14
  • 1.1.1 以客戶為中心管理的理念12
  • 1.1.2 客戶關(guān)系管理(CRM)的應(yīng)用過程12-13
  • 1.1.3 CRM的電子擴(kuò)展--eCRM13-14
  • 1.2 eCRM概述14-21
  • 1.2.1 eCRM的內(nèi)涵及其特征14-17
  • 1.2.2 eCRM的基本原則17-20
  • 1.2.3 eCRM分類20-21
  • 1.3 eCRM系統(tǒng)結(jié)構(gòu)21-23
  • 1.4 eCRM的應(yīng)用程序類型23-24
  • 第2章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)24-39
  • 2.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)24-27
  • 2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)涵和特性24
  • 2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的幾個(gè)重要術(shù)語24-26
  • 2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)26-27
  • 2.2 數(shù)據(jù)挖掘概述27-29
  • 2.3 數(shù)據(jù)挖掘的工作流程29-31
  • 2.4 數(shù)據(jù)挖掘建模31-33
  • 2.5 數(shù)據(jù)挖掘常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)33-36
  • 2.6 數(shù)據(jù)挖掘工具簡介36-39
  • 第3章 eCRM系統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵問題39-49
  • 3.1 eCRM系統(tǒng)的功能模塊39-43
  • 3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的eCRM生成模型43
  • 3.3 eCRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘步驟43-45
  • 3.4 客戶數(shù)據(jù)的收集45-49
  • 第4章 案例:網(wǎng)上書店eCRM的數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計(jì)49-68
  • 4.1 獲取新客戶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)49-56
  • 4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法50-53
  • 4.1.2 網(wǎng)上書店獲取新客戶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)53-56
  • 4.2 挽留老客戶的決策樹技術(shù)56-62
  • 4.2.1 構(gòu)造決策樹的貪心算法56-58
  • 4.2.2 決策樹的修剪58
  • 4.2.3 網(wǎng)上書店挽留老客戶的決策樹技術(shù)58-62
  • 4.3 提高客戶滿意度的聚類技術(shù)62-68
  • 4.3.1 確定市場劃分標(biāo)準(zhǔn)62-63
  • 4.3.2 構(gòu)造聚類技術(shù)中的K-平均算法63-66
  • 4.3.3 網(wǎng)上書店按服務(wù)進(jìn)行市場劃分的聚類技術(shù)66-68
  • 參考文獻(xiàn)68-71
  • 后記71
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    本文編號(hào):250469

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