| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的目的 | 第8-9页 |
| 1.2 论文研究的意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展动态 | 第9-11页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 CRM客户价值分析理论 | 第14-27页 |
| 2.1 CRM的概念和分类 | 第14-16页 |
| 2.1.1 CRM的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 CRM的分类 | 第15-16页 |
| 2.2 分析型CRM的定义和功能 | 第16-19页 |
| 2.2.1 分析型CRM的定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 分析型CRM主要功能 | 第17-19页 |
| 2.3 客户价值研究 | 第19-23页 |
| 2.3.1 客户价值定义 | 第19页 |
| 2.3.2 客户生命周期理论 | 第19-20页 |
| 2.3.3 客户价值矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3.4 客户终身价值 | 第21-23页 |
| 2.4 改进的客户分类方法 | 第23-24页 |
| 2.5 基于客户分类的客户保持策略 | 第24-27页 |
| 第三章 数据仓库技术及其在CRM客户价值分析中的应用 | 第27-36页 |
| 3.1 数据仓库概述 | 第27-30页 |
| 3.1.1 数据仓库的基本概念和特征 | 第27-28页 |
| 3.1.2 数据仓库的设计过程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 OLAP技术 | 第29-30页 |
| 3.2 数据仓库在CRM客户价值分析中的作用 | 第30-31页 |
| 3.3 CRM数据仓库的功能 | 第31-32页 |
| 3.4 客户数据仓库构建的要点 | 第32-33页 |
| 3.5 基于数据仓库技术的CRM客户价值分析系统框架 | 第33-36页 |
| 第四章 支持CRM客户价值分析的数据仓库设计 | 第36-42页 |
| 4.1 CRM客户价值分析数据仓库的需求分析 | 第36-37页 |
| 4.2 逻辑模型的设计 | 第37-38页 |
| 4.3 数据抽取、转换和加载设计 | 第38-39页 |
| 4.4 OLAP立方体设计 | 第39-41页 |
| 4.4.1 创建多维数据集 | 第39-40页 |
| 4.4.2 客户类型维 | 第40-41页 |
| 4.5 物理模型设计 | 第41-42页 |
| 第五章 支持CRM客户价值分析的数据仓库实施 | 第42-49页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第42-43页 |
| 5.2 CRM客户价值和保持分析功能 | 第43-44页 |
| 5.3 客户价值计算 | 第44-45页 |
| 5.4 客户分类分析 | 第45-46页 |
| 5.5 客户价值多维分析 | 第46-49页 |
| 第六章 结束语 | 第49-51页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第49页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 后记 | 第54-55页 |