| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第11-13页 |
| 1.4 研究方法与创新之处 | 第13-14页 |
| 2 相关理论及文献综述 | 第14-28页 |
| 2.1 客户关系管理 | 第14页 |
| 2.2 客户细分 | 第14-23页 |
| 2.3 数据挖掘概述 | 第23-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 H公司客户关系管理现状及客户细分问题分析 | 第28-37页 |
| 3.1 H公司基本概况 | 第28-29页 |
| 3.2 H公司客户关系管理系统的构成 | 第29-34页 |
| 3.3 H公司客户细分现状及问题分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 H公司客户细分指标体系的构建 | 第37-46页 |
| 4.1 客户细分指标选取原则 | 第37页 |
| 4.2 H公司客户细分指标的选取 | 第37-44页 |
| 4.3 H公司客户细分指标体系的建立 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于数据挖掘的H公司客户细分模型构建 | 第46-69页 |
| 5.1 H客户细分模型的构建思路 | 第46-47页 |
| 5.2 数据采集与因子分析 | 第47-60页 |
| 5.3 基于SOM-K-means两阶段聚类组合算法的客户细分模型构建 | 第60-65页 |
| 5.4 客户聚类过程与聚类效果评价 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 客户细分结果分析与建议 | 第69-76页 |
| 6.1 客户细分结果分析 | 第69-71页 |
| 6.2 个性化服务营销策略建议 | 第71-75页 |
| 6.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 7 结论与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 研究结论 | 第76-77页 |
| 7.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 附录 | 第81-89页 |
| 附录一 H公司客户经理访谈提纲 | 第81-82页 |
| 附录二 H公司客户关系管理系统操作界面 | 第82-85页 |
| 附录三 因子分析R语言命令 | 第85-86页 |
| 附录四 K-means和SOM算法在Clementine12.0的实现 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89页 |