基于数据挖掘的客户关系管理--徐工集团的客户满意度评价
| 1 绪论 | 第1-12页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘及CRM的现状及发展趋势 | 第8-11页 |
| ·国内外CRM研究和应用现状 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·本论文研究内容及目的 | 第11页 |
| ·本论文的结构 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘在客户关系管理中的作用 | 第12-29页 |
| ·客户关系管理的基本理论 | 第12-14页 |
| ·客户关系管理的基本概念 | 第12-13页 |
| ·客户关系管理的作用 | 第13-14页 |
| ·客户关系管理中客户满意度的基本概念 | 第14-18页 |
| ·客户满意度的定义 | 第14页 |
| ·客户满意度研究模型 | 第14-17页 |
| ·客户满意度衡量方法 | 第17页 |
| ·客户满意度研究的作用和目的 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第18-24页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的作用及功能 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘建模工具 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的应用 | 第24-28页 |
| ·数据挖掘用于CRM的优势 | 第24-26页 |
| ·CRM中数据挖掘的挖掘方式 | 第26-27页 |
| ·CRM中数据挖掘的过程 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 徐工集团营销公司的客户满意度调查与分析 | 第29-41页 |
| ·徐工集团营销公司的客户关系管理 | 第29-31页 |
| ·公司现状 | 第29-30页 |
| ·公司主要存在问题 | 第30-31页 |
| ·徐工集团客户满意度研究流程 | 第31-40页 |
| ·满意度研究需求 | 第32页 |
| ·满意度研究的目标及内容 | 第32页 |
| ·顾客类型判别 | 第32-33页 |
| ·构建指标评价体系 | 第33-38页 |
| ·制定调研方案 | 第38-40页 |
| ·撰写顾客满意度评价结果 | 第40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 运用数据挖掘工具对徐工客户满意度的分析 | 第41-70页 |
| ·数据挖掘算法的确定 | 第41-48页 |
| ·数据挖掘算法的选择 | 第41页 |
| ·因子算法的基本原理 | 第41-42页 |
| ·基于SPSS的因子分析的基本步骤 | 第42-46页 |
| ·聚类分析的基本理论 | 第46-48页 |
| ·运用因子算法对客户满意度进行评价 | 第48-63页 |
| ·徐工客户满意度调查统计结果汇总 | 第48-52页 |
| ·相关系数矩阵 | 第52-54页 |
| ·KFO检验和Bertlett球度检验 | 第54页 |
| ·因子提取和因子旋转结果 | 第54-56页 |
| ·因子载荷矩阵 | 第56-59页 |
| ·因子得分矩阵 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第61-63页 |
| ·徐工客户满意度评价及建议 | 第63-64页 |
| ·聚类分析 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 5 总结与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
