| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·选题的背景 | 第8-9页 |
| ·本论文研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究和应用现状 | 第10-14页 |
| ·CRM 的研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘在CRM 中的应用研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容和创新点 | 第14页 |
| ·本项目的研究框架 | 第14-15页 |
| ·本文的研究框架 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第17-41页 |
| ·客户关系管理理论 | 第17-23页 |
| ·客户关系管理的提出 | 第17-18页 |
| ·客户关系管理的核心 | 第18-20页 |
| ·客户关系管理的体系结构 | 第20-21页 |
| ·客户关系管理功能模块划分 | 第21-23页 |
| ·客户细分与保持 | 第23-32页 |
| ·客户细分概述 | 第23-24页 |
| ·客户细分的方法 | 第24-30页 |
| ·客户细分的原则 | 第30-31页 |
| ·客户保持理论 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘理论 | 第32-39页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第32-34页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘的模式 | 第35-38页 |
| ·K-means 算法 | 第36-37页 |
| ·层次分析法（Hierarchical Method） | 第37-38页 |
| ·数据挖掘在CRM 中的应用 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 客户价值及 SMC 模型 | 第41-49页 |
| ·客户关系管理中的客户价值 | 第41-43页 |
| ·SMC 模型理论 | 第43-48页 |
| ·SMC 模型简介 | 第43-44页 |
| ·SMC 模型的几个相关概念 | 第44页 |
| ·个体客户未来交易额预测模型 | 第44-47页 |
| ·参数计算方法 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于聚类的客户细分的实证研究 | 第49-72页 |
| ·数据选择 | 第49页 |
| ·数据准备 | 第49-50页 |
| ·数据处理 | 第50-56页 |
| ·客户当前价值分析 | 第50-51页 |
| ·SMC 模型参数估计及模型计算 | 第51-56页 |
| ·客户群聚类 | 第56-64页 |
| ·K-means 模式聚类 | 第57-61页 |
| ·K-means 模式二次聚类 | 第61-64页 |
| ·聚类结果融合与分析 | 第64-67页 |
| ·分类结果验证 | 第67-69页 |
| ·进一步建议 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考资料 | 第74-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 研究生阶段发表的论文 | 第78页 |