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福建省邮政储蓄客户关系管理系统规划研究

第一章 引言第1-13页
 1.1 问题的提出第8-11页
  1.1.1 问题背景第8页
  1.1.2 CRM在国外的发展情况第8-9页
  1.1.3 CRM在国内的发展情况第9-10页
  1.1.4 CRM发展背后的问题第10-11页
  1.1.5 邮政储蓄CRM的发展现状第11页
 1.2 本文框架第11-12页
 1.3 创新之处第12-13页
第二章 客户关系管理概述第13-23页
 2.1 CRM的概念第13-14页
 2.2 CRM的分类第14-18页
  2.2.1 根据CRM的体系结构划分第14-16页
  2.2.2 根据CRM的决策支持程度划分第16-17页
  2.2.3 根据对客户隐私权保护的划分第17-18页
 2.3 CRM的原理第18-21页
  2.3.1 客户价值理论第18-19页
  2.3.2 关系营销理论第19页
  2.3.3 交叉销售原理第19页
  2.3.4 拉式模式第19-20页
  2.3.5 可持续发展理论第20页
  2.3.6 eCRM系统框架第20-21页
 2.4 CRM与ERP的关系第21-23页
第三章 构建福建省邮政储蓄CRM系统的环境分析第23-35页
 3.1 外部环境分析第23-28页
  3.1.1 储蓄市场目前竞争状况第23-25页
  3.1.2 储蓄市场供应方第25-26页
  3.1.3 储蓄市场消费者第26页
  3.1.4 储蓄业务替代品第26-27页
  3.1.5 储蓄业务潜在进入者第27-28页
 3.2 内部环境分析第28-35页
  3.2.1 福建省邮政储蓄构建CRM的优势第28-30页
  3.2.2 福建省邮政储蓄构建CRM的劣势第30-35页
第四章 福建省邮政储蓄CRM系统总体规划第35-56页
 4.1 构建福建省邮政储蓄CRM系统的目标和目的第35-36页
  4.1.1 近期目标第35页
  4.1.2 远景目的第35-36页
 4.2 福建省邮政储蓄CRM概念第36页
 4.3 福建省邮政储蓄CRM系统整体解决方案第36-38页
 4.4 邮政储蓄整合型ECRM系统的设计原则第38-40页
 4.5 福建省邮政储蓄CRM系统的功能规划第40-44页
  4.5.1 运营功能模块第40-42页
  4.5.2 分析功能模块第42-43页
  4.5.3 协作功能模块第43-44页
 4.6 福建省邮政储蓄CRM系统架构第44-51页
  4.6.1 CRM系统架构规划第44-47页
  4.6.2 CRM系统安全规划第47-51页
 4.7 福建省邮政储蓄CRM系统的开发规划第51-53页
  4.7.1 开发方式第51页
  4.7.2 开发方法第51-53页
  4.7.3 开发工具第53页
 4.8 福建省邮政储蓄CRM系统的实施规划第53-54页
  4.8.1 实施原则第53-54页
  4.8.2 实施步骤第54页
 4.9 项目费用第54-56页
第五章 构建福建省邮政储蓄CRM系统的风险分析第56-61页
 5.1 认识风险第56-57页
  5.1.1 期望过高或过低而导致的风险第56页
  5.1.2 次序颠倒和错位而导致的风险第56-57页
 5.2 管理风险第57-58页
  5.2.1 企业文化风险第57页
  5.2.2 流程风险第57页
  5.2.3 权力风险第57页
  5.2.4 控制风险第57-58页
  5.2.5 运营风险第58页
  5.2.6 时间风险第58页
 5.3 技术风险第58-60页
  5.3.1 方案风险第58页
  5.3.2 外包风险第58-59页
  5.3.3 安全风险第59-60页
 5.4 风险评估第60-61页
第六章 成功实施CRM系统规划的基础第61-68页
 6.1 领导问题第61-62页
 6.2 流程再造问题第62-63页
 6.3 项目开发组问题第63-65页
  6.3.1 成立项目组的目的第63页
  6.3.2 项目组的组织结构第63-65页
 6.4 员工问题第65-66页
  6.4.1 制造危机感第65页
  6.4.2 培训第65-66页
 6.5 开发商问题第66-68页
第七章 数据库规划第68-77页
 7.1 数据仓库第68-73页
  7.1.1 数据仓库含义第68页
  7.1.2 数据仓库特征第68-69页
  7.1.3 数据模型第69-70页
  7.1.4 数据仓库的要求第70-71页
  7.1.5 福建省邮政储蓄CRM系统数据仓库模型第71-73页
 7.2 数据挖掘第73-77页
  7.2.1 数据挖掘原理第73页
  7.2.2 数据挖掘模型第73页
  7.2.3 数据挖掘主要功能和内容第73-75页
  7.2.4 数据挖掘的典型分析模型第75页
  7.2.5 数据挖掘的要求第75-77页
结论第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
个人简历及研究成果第83页

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