| 内容提要 | 第1-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 第一章 客户关系管理系统介绍 | 第10-15页 |
| 一、客户关系管理的定义与内涵 | 第10-12页 |
| 二、客户关系管理系统的组成 | 第12-13页 |
| (一) 网络销售管理系统 | 第12页 |
| (二) 企业决策信息系统 | 第12-13页 |
| (三) 客户服务管理系统 | 第13页 |
| 三、客户关系管理的基本特征 | 第13-14页 |
| (一) 一对一营销 | 第13页 |
| (二) 高度集成的交流渠道 | 第13页 |
| (三) 统一共享的信息资源 | 第13-14页 |
| (四) 商业智能化的数据分析和处理 | 第14页 |
| (五) 对基于Web功能的支持 | 第14页 |
| 四、客户关系管理在国内外应用的现状 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘的基本理论 | 第15-20页 |
| 一、数据挖掘概述 | 第15页 |
| 二、数据挖掘的方法 | 第15-18页 |
| (一) 决策树方法 | 第15-16页 |
| (二) 神经网络技术 | 第16-17页 |
| (三) 传统统计分析 | 第17页 |
| (四) 关联规则分析 | 第17页 |
| (五) 遗传算法 | 第17-18页 |
| (六) 可视化技术 | 第18页 |
| 三、数据挖掘的作用及功能 | 第18-20页 |
| (一) 自动预测行为和趋势 | 第18页 |
| (二) 关联分析 | 第18页 |
| (三) 聚类 | 第18-19页 |
| (四) 概念描述 | 第19页 |
| (五) 偏差检测 | 第19-20页 |
| 第三章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 | 第20-25页 |
| 一、数据挖掘用于CRM的优势 | 第20页 |
| 二、在 CRM中如何使用数据挖掘 | 第20-21页 |
| (1) 关联分析 | 第21页 |
| (2) 序列模式分析 | 第21页 |
| (3) 分类分析 | 第21页 |
| (4) 聚类分析 | 第21页 |
| 三、数据挖掘在CRM中的实际工作流程 | 第21-25页 |
| (一) 定义问题 | 第22页 |
| (二) 建立营销数据库 | 第22-23页 |
| (三) 数据预处理 | 第23页 |
| (四) 建立数据挖掘模型 | 第23-24页 |
| (五) 实施数据挖掘 | 第24页 |
| (六) 模型的分析和评估 | 第24页 |
| (七) 应用模型的结果 | 第24-25页 |
| 第四章 商业CRM中的数据挖掘 | 第25-49页 |
| 一、数据挖掘在CRM中的商业价值 | 第25-26页 |
| (一) 获取新的客户 | 第25-26页 |
| (二) 提高现有客户的价值 | 第26页 |
| 二、数据挖掘在CRM中的应用领域 | 第26-27页 |
| (一) 客户保持 | 第26页 |
| (二) 客户盈利能力分析和预测 | 第26-27页 |
| (三) 客户背景分析 | 第27页 |
| (四) 客户满意度分析 | 第27页 |
| (五) 客户信用度分析 | 第27页 |
| 三、数据挖掘在汽车行业CRM系统中的应用 | 第27-49页 |
| (一) 汽车行业对数据挖掘应用的需求分析 | 第27-29页 |
| (二) 数据挖掘在CRM系统中应用的总体目标和规划 | 第29-30页 |
| (三) 操作层CRM系统的构建 | 第30-33页 |
| (四) 分析层CRM系统的构建 | 第33-35页 |
| (五) 数据挖掘技术在CRM系统中的实践 | 第35-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
| 后记 | 第51-52页 |
| 中文详细摘要 | 第52-55页 |