数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究的背景 | 第9-10页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-11页 |
| ·论文研究内容和目标 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 客户关系管理概述 | 第13-29页 |
| ·客户关系管理的定义和分类 | 第14-17页 |
| ·客户关系管理的定义 | 第14-15页 |
| ·客户关系管理的分类 | 第15-17页 |
| ·操作型 CRM 应用 | 第15-16页 |
| ·分析型 CRM 应用 | 第16页 |
| ·协作型 CRM 应用 | 第16-17页 |
| ·CRM 概念三角模型:理念、技术和应用 | 第17-19页 |
| ·CRM 的历史与未来 | 第19-25页 |
| ·CRM 家族的发展足迹 | 第19-23页 |
| ·CRM 的未来发展 | 第23-25页 |
| ·CRM 理念的充实 | 第23-24页 |
| ·CRM 技术发展趋势 | 第24页 |
| ·CRM 应用市场的演变 | 第24-25页 |
| ·CRM 的下一个最佳实践 NBA 方法论 | 第25-29页 |
| ·下一个最佳 CRM 实践活动的概念──NBA | 第25-26页 |
| ·CRM 实践 NBA 的分类 | 第26-29页 |
| ·资源评估和优化 NBA | 第26-27页 |
| ·客户群体划分 NBA | 第27页 |
| ·客户关系策略设计 NBA | 第27页 |
| ·关系策略执行 NBA | 第27-28页 |
| ·CRM 实践评估 NBA | 第28-29页 |
| 第3章 数据挖掘技术概述 | 第29-38页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第30页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘的模式 | 第32-35页 |
| ·概念/类描述:特征化和区分 | 第32-33页 |
| ·关联分析 | 第33-34页 |
| ·分类和预测 | 第34-35页 |
| ·聚类分析 | 第35页 |
| ·孤立点分析 | 第35页 |
| ·演变分析 | 第35页 |
| ·数据挖掘的常用算法 | 第35-38页 |
| 第4章 CRM 中的数据挖掘 | 第38-64页 |
| ·数据挖掘在客户关系管理中的应用 | 第38-42页 |
| ·客户利润回报预测 | 第38-39页 |
| ·客户市场分割 | 第39-40页 |
| ·赢得新客户 | 第40-41页 |
| ·连带或增值销售 | 第41页 |
| ·客户维持 | 第41-42页 |
| ·客户满意度分析 | 第42页 |
| ·数据挖掘在 CRM 中应用的过程 | 第42-44页 |
| ·客户数据挖掘 | 第44-64页 |
| ·针对客户分类的数据挖掘 | 第44-52页 |
| ·数据准备 | 第44-46页 |
| ·算法选择 | 第46-49页 |
| ·客户分类实例 | 第49-52页 |
| ·针对交叉销售的数据挖掘 | 第52-59页 |
| ·数据准备 | 第52-53页 |
| ·算法选择 | 第53-56页 |
| ·模式实现 | 第56-59页 |
| ·针对客户获取/保持的数据挖掘 | 第59-64页 |
| ·客户获得分析 | 第59-60页 |
| ·客户保持分析 | 第60-64页 |
| 第5章 CRM 系统设计 | 第64-74页 |
| ·CRM 系统介绍 | 第64-66页 |
| ·处理流程 | 第66-67页 |
| ·实现介绍 | 第67-74页 |
| 第6章 结论和展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74页 |
| ·建议与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第80页 |
