| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-15页 |
| ·研究目的 | 第15-16页 |
| ·研究思路和方法 | 第16-17页 |
| ·研究创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 文献综述 | 第19-30页 |
| ·国内外服务失败与服务补救理论研究 | 第19-25页 |
| ·服务补救的定义 | 第19-20页 |
| ·服务补救的原因 | 第20-21页 |
| ·服务补救的研究内容 | 第21-22页 |
| ·服务补救的程序 | 第22-25页 |
| ·关于数据挖掘 | 第25-28页 |
| ·数据挖掘问题的提出及现状 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第三章 SEO 环境下服务补救分析模型 | 第30-39页 |
| ·服务补救主要理论 | 第30-33页 |
| ·归因理论 | 第30-31页 |
| ·公平理论 | 第31-32页 |
| ·期望差距理论 | 第32-33页 |
| ·简评 | 第33页 |
| ·用户满意度 | 第33-34页 |
| ·传统服务补救用户满意度路径分析模型 | 第34-36页 |
| ·SEO 环境下服务补救用户满意度路径分析及研究模型 | 第36-39页 |
| 第四章 SEO 环境下的服务失败及客户补救期望分析 | 第39-49页 |
| ·Baidu 搜索推广业务介绍 | 第39-42页 |
| ·服务失败的类型分析 | 第42-45页 |
| ·客户补救期望分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第五章 SEO 环境下的服务补救分析 | 第49-57页 |
| ·Baidu 推广业务的服务补救方式 | 第49-53页 |
| ·“投诉要求—处理结果”分析 | 第49-52页 |
| ·原始数据中“处理结果”的分析 | 第52-53页 |
| ·客户服务补救满意度分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第六章 SEO 环境下企业客户的服务补救策略研究 | 第57-70页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·关联分析及频繁集概念 | 第57-61页 |
| ·关联分析的Apriori 算法 | 第59-60页 |
| ·基于客户满意分类的关联分析 | 第60-61页 |
| ·客户不满意类服务补救数据挖掘分析 | 第61-63页 |
| ·客户满意类服务补救数据挖掘分析 | 第63-67页 |
| ·服务补救策略有效性分析 | 第63-64页 |
| ·“沟通”补救策略有效性分析 | 第64-66页 |
| ·“补偿”补救策略有效性分析 | 第66-67页 |
| ·组合补救策略的有效性分析 | 第67-68页 |
| ·小结与管理建议 | 第68-70页 |
| 第七章 结论 | 第70-73页 |
| ·主要工作及贡献 | 第70-71页 |
| ·研究的创新点 | 第71-72页 |
| ·未来工作方向 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录1 Baidu 成都服务中心服务补救的维度和策略 | 第77-86页 |
| 附录2 服务补救不满意类数据关联挖掘结果 | 第86-87页 |
| 附录3 服务补救满意类数据关联挖掘结果 | 第87-90页 |
| 攻博/硕期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
