| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| ·引言 | 第13-16页 |
| ·问题的提出 | 第13页 |
| ·客户价值理论在营销中的地位 | 第13-15页 |
| ·客户价值分析的意义及目的 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第16-18页 |
| ·客户价值研究现状 | 第16-17页 |
| ·基于粗糙集的客户价值研究现状 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的客户价值研究现状 | 第18页 |
| ·本文的主要内容 | 第18-19页 |
| ·本文的研究方法 | 第19-20页 |
| ·本文的结构 | 第20-21页 |
| ·文章的创新点 | 第21-22页 |
| 第2章 相关理论的介绍 | 第22-39页 |
| ·客户价值研究综述 | 第22-25页 |
| ·客户的含义 | 第22-23页 |
| ·客户生命周期 | 第23-25页 |
| ·客户价值 | 第25-26页 |
| ·客户角度的价值 | 第25页 |
| ·企业角度的价值 | 第25-26页 |
| ·粗糙集及神经网络理论 | 第26-38页 |
| ·粗糙集理论 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络 | 第29-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 客户价值分类评价体系的分析与选择 | 第39-49页 |
| ·客户分类 | 第39-43页 |
| ·客户分类问题的特点 | 第39页 |
| ·传统的客户分类方法研究 | 第39-43页 |
| ·基于客户价值的客户分类 | 第43页 |
| ·评价体系分析与构建 | 第43-45页 |
| ·RFM 评价模型 | 第43-44页 |
| ·净现值评价指标体系 | 第44页 |
| ·客户价值综合评价体系 | 第44-45页 |
| ·客户价值分析评价指标的选择 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于粗糙集-神经网络技术的客户价值分类模型的构建 | 第49-61页 |
| ·粗糙集技术的数据预处理 | 第49-55页 |
| ·知识约简 | 第49-50页 |
| ·知识的依赖性 | 第50-51页 |
| ·知识表达系统理论 | 第51-53页 |
| ·数据预处理 | 第53-55页 |
| ·建立神经网络模型 | 第55-59页 |
| ·BP 网络模型设计 | 第56页 |
| ·BP 网络初始参数的选择 | 第56-57页 |
| ·BP 网络学习算法的设计 | 第57-58页 |
| ·BP 网络的训练与结果检验 | 第58-59页 |
| ·客户关系战略选择 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 提升客户价值增强企业竞争优势 | 第61-75页 |
| ·忠诚客户的价值 | 第61-63页 |
| ·CRM 价值链 | 第63-67页 |
| ·CRM 价值链的基本环节 | 第64-66页 |
| ·CRM 价值链的支持条件 | 第66-67页 |
| ·企业竞争优势与客户让渡价值 | 第67-69页 |
| ·企业竞争优势 | 第67-68页 |
| ·客户让渡价值 | 第68-69页 |
| ·差异化战略的实施 | 第69-74页 |
| ·竞争优势与差异化战略 | 第70-71页 |
| ·差异化战略的内容 | 第71-74页 |
| ·差异化战略的风险 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 大摘要 | 第81-86页 |