| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究目标 | 第12-13页 |
| ·研究方案 | 第13-15页 |
| ·研究方法 | 第13页 |
| ·研究内容框架 | 第13-15页 |
| 2 客户细分的相关理论与方法综述 | 第15-28页 |
| ·客户细分的理论概述 | 第15-17页 |
| ·客户细分的目的和作用 | 第15页 |
| ·客户细分的理论依据 | 第15-17页 |
| ·客户细分的原则 | 第17页 |
| ·客户细分的方法概述 | 第17-21页 |
| ·基于人口统计的细分 | 第18页 |
| ·基于生活方式的细分 | 第18页 |
| ·基于行为的细分 | 第18-20页 |
| ·基于价值的细分 | 第20页 |
| ·基于利益的细分 | 第20-21页 |
| ·客户细分的技术工具介绍 | 第21-28页 |
| ·数据仓库技术的介绍 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘技术的介绍 | 第22-23页 |
| ·OLAP工具的介绍 | 第23-25页 |
| ·数据仓库、数据挖掘技术和 OLAP工具的应用分析 | 第25-28页 |
| 3 电信企业客户细分的现状分析 | 第28-41页 |
| ·电信企业的业务及客户特点分析 | 第28-31页 |
| ·电信企业的业务及其特点 | 第28-30页 |
| ·电信企业的客户及其特点 | 第30-31页 |
| ·电信企业常用客户细分方法的现状分析 | 第31-35页 |
| ·电信企业可供选择的客户细分方法 | 第31-32页 |
| ·各种客户细分方法的比较 | 第32-34页 |
| ·细分变量的选择方法 | 第34页 |
| ·目前电信企业常用的细分模型 | 第34-35页 |
| ·电信客户细分的算法介绍 | 第35-41页 |
| ·电信客户细分所应用的数据挖掘类型 | 第35页 |
| ·聚类分析技术介绍 | 第35-38页 |
| ·SPSS软件的聚类算法 | 第38-39页 |
| ·K-means算法介绍 | 第39-41页 |
| 4 电信企业客户细分模型的设计 | 第41-65页 |
| ·电信客户细分模型的设计思想 | 第41-43页 |
| ·电信客户细分的需求分析 | 第41页 |
| ·电信客户细分的要求 | 第41-43页 |
| ·电信客户细分标准的确定 | 第43页 |
| ·客户价值细分模型的设计 | 第43-48页 |
| ·目前客户价值细分模型现状及问题分析 | 第43-44页 |
| ·改进后的CLV预测模型 | 第44-45页 |
| ·新的三维客户价值细分模型 | 第45-46页 |
| ·价值细分结果的分析 | 第46-48页 |
| ·客户行为细分模型的设计 | 第48-56页 |
| ·客户行为与客户需求的关系 | 第49-50页 |
| ·模型的细分变量选择 | 第50-53页 |
| ·模型的描述变量确定 | 第53-56页 |
| ·基于客户价值和客户行为的细分矩阵 | 第56-57页 |
| ·客户细分模型的相关案例分析 | 第57-65页 |
| 5 电信企业客户细分模型的应用建议 | 第65-70页 |
| ·应用客户细分模型的具体步骤 | 第65页 |
| ·应用客户细分模型的关键点 | 第65-67页 |
| ·细分变量的选择与动态调整 | 第66页 |
| ·客户细分的深度问题 | 第66页 |
| ·数据收集与筛选问题 | 第66-67页 |
| ·细分后的OLAP分析 | 第67页 |
| ·中国移动通信集团公司客户细分的成功案例 | 第67-70页 |
| ·案例一之“动感地带”的成功推行 | 第67-68页 |
| ·案例二之农村市场的管理成本问题 | 第68-69页 |
| ·案例总结 | 第69-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·研究结论 | 第70页 |
| ·研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |