第一章 认识客户关系管理 | 第1-16页 |
1.1 客户关系管理诞生的时代 | 第7页 |
1.2 客户关系管理的源泉:客户满意 | 第7-10页 |
1.2.1 消费者价值选择的变迁 | 第8页 |
1.2.2 企业管理观念的演变 | 第8-9页 |
1.2.3 技术的支持 | 第9-10页 |
1.3 理解客户关系管理的内涵 | 第10-11页 |
1.4 定义客户关系管理 | 第11页 |
1.5 客户关系管理的功能模块 | 第11-13页 |
1.5.1 组成之一:销售自动化 | 第12页 |
1.5.2 组成之二:营销自动化 | 第12页 |
1.5.3 组成之三:客户服务与支持 | 第12-13页 |
1.5.4 组成之四:商务智能 | 第13页 |
1.6 客户关系管理的创新 | 第13-14页 |
1.7 客户关系管理的核心管理思想 | 第14-16页 |
第二章 CRM的实施方案分析 | 第16-25页 |
2.1 实施CRM中存在的难点与要求 | 第16-18页 |
2.2 CRM项目设计方案 | 第18-22页 |
2.2.1 客户管理 | 第18-19页 |
2.2.2 服务管理 | 第19页 |
2.2.3 销售管理 | 第19-20页 |
2.2.4 内部管理 | 第20-21页 |
2.2.5 知识管理 | 第21页 |
2.2.6 个人事务管理 | 第21页 |
2.2.7 远程连锁管理 | 第21-22页 |
2.2.8 系统维护和设置 | 第22页 |
2.3 实施CRM项目的基本步骤 | 第22-25页 |
第三章 CRM建设重点之一:数据仓库 | 第25-34页 |
3.1 数据仓库的定义 | 第25-27页 |
3.1.1 主体与面向主题 | 第26页 |
3.1.2 数据是集成的 | 第26页 |
3.1.3 数据仓库的数据是不可更新的 | 第26-27页 |
3.1.4 数据仓库数据时不随时间不断变化的 | 第27页 |
3.2 从OLTP到OLAP | 第27-29页 |
3.2.1 基本概念 | 第27-28页 |
3.2.2 多维分析的基本分析动作 | 第28-29页 |
3.2.3 OLTP与OLAP的关系及比较 | 第29页 |
3.3 基于关系数据库的OLAP实现 | 第29-32页 |
3.4 OLAP的实施 | 第32-34页 |
第四章 CRM建设重点之二:数据挖掘 | 第34-48页 |
4.1 数据挖掘的技术基础 | 第34-36页 |
4.1.1 数据挖掘的概念 | 第34页 |
4.1.2 Data Mining的方法和技术 | 第34-35页 |
4.1.3 Data Mining的分析方法 | 第35-36页 |
4.2 DATA MINING系统的体系结构及运行过程 | 第36-37页 |
4.2.1 数据准备(Data Preparation) | 第37页 |
4.2.2 挖掘(Mining) | 第37页 |
4.2.3 表述(Presentation) | 第37页 |
4.2.4 评价(Assess) | 第37页 |
4.3 在CRM中应用数据挖掘 | 第37-47页 |
4.3.1 问题定义 | 第38-40页 |
4.3.2 用户定义 | 第40-41页 |
4.3.3 数据定义 | 第41-42页 |
4.3.4 真正地定义数据 | 第42页 |
4.3.5 控制项目的范围 | 第42-43页 |
4.3.6 试验 | 第43-44页 |
4.3.7 质量保证 | 第44-45页 |
4.3.8 教育培训 | 第45页 |
4.3.9 发布 | 第45-46页 |
4.3.10 持续的过程 | 第46-47页 |
4.4 结论——使数据挖掘成为业务流程的一部分 | 第47-48页 |
第五章 数据仓库的实现实例 | 第48-74页 |
5.1 数据库结构介绍 | 第48-52页 |
5.2 数据库表格之间的联系 | 第52-53页 |
5.3 需求分析 | 第53-56页 |
5.4 识别事实与维度数据 | 第56-58页 |
5.5 设计事实表 | 第58-59页 |
5.6 设计维度表 | 第59-63页 |
5.7 数据转移 | 第63-66页 |
5.8 生成多维数据集,进行数据分析 | 第66-72页 |
5.9 数据挖掘 | 第72-73页 |
5.10 小结 | 第73-74页 |
结束语 | 第74-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
在校期间研究成果 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77页 |