司亚静[1]2002年在《CRM中客户保持问题的研究》文中认为客户是企业最重要的资产，也是企业赖以生存的利润源泉。影响企业利润的不仅是客户的数量和规模，更重要的是企业客户的稳定性和长期性。因此研究企业的客户保持能力对增强企业的竞争能力，实现持续发展具有重要的意义。 本文首先阐述了客户关系管理的基本理念及其主要功能，然后从客户满意度、客户生命周期、产品价值、客户转移成本等角度出发，分析了影响客户保持的因素，在此基础上提出了客户关系能否持续下去取决于“企业—客户”价值和“替代企业—客户”价值的对比结果；随后建立了基于客户生命周期的客户保持模型，将客户价值与客户保持相结合，提出了客户关系管理中的客户保持工作方法，最后探讨了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并运用决策树技术进行了实例分析。
王丽君[2]2007年在《CRM中客户价值评价体系研究》文中研究说明客户关系管理是目前管理研究的热点，因为客户是企业的一项重要资源或资产，是企业生存和发展的基础，与客户建立长期良好的关系是企业取得竞争优势的一种有效途径。但是由于建立、维护和发展每个客户的成本各不相同，导致不同的客户对企业而言价值不同。因此，企业要想获得优质的客户，就必须清楚其价值大小。客户价值评价成了CRM的关键控制性环节之一。本文在大量研究的基础上，提出一套定量与定性相结合的分别针对潜在和现实的最终客户和中间客户价值的综合评价指标体系，试图更加科学、完善地测算出客户的价值，并在此基础上对企业的客户进行分类管理。基于以上思路，本文首先分析了客户关系管理的产生和内涵，对客户关系管理中的客户价值问题进行了框架性研究，回顾了客户价值评价研究现状，找到以往研究的不足并提出自己相应的研究看法；其次在对现有的客户价值评价的内容和方法进行分析、向有关专家咨询的基础上，提出一套定量与定性相结合的分别针对潜在和现实的最终客户和中间客户价值的综合评价指标体系，这也是本文的创新之处；然后探讨了客户分类的方法，即从当前价值和潜在价值两个纬度进行客户的划分，并提出各类客户相应的客户关系管理策略；接下来是对评价体系的应用研究，运用层次分析法确定体系中各指标的权重，进而利用层次聚类分析法实现客户差别化的目标，并将此方法对某生产制造型企业的客户价值进行了评价分析，给企业一种方法上的指导，同时证实了该指标体系的有效性和可行性。最后，对本文的研究进行了总结，找出其中的不足之处，并对未来客户价值的研究进行了展望。
陈金波[3]2006年在《面向电信CRM的数据挖掘应用研究》文中研究说明面对电信市场竞争的加剧和信息技术的发展,电信企业必须建立以“客户为中心”的管理模式。因此,利用数据挖掘技术对海量的电信企业客户数据进行挖掘分析,从中发现各种潜在的、有价值的、规律性知识,是当前电信企业提升CRM水平的重要方面,极具理论意义和应用价值。本文运用理论分析与实证研究相结合的方法,针对数据挖掘在电信CRM中的若干个具体应用问题进行研究。主要内容如下:1.详细地分析了电信企业IT系统现状,建立面向客户主题的电信企业数据仓库体系结构,对电信企业数据仓库主题分析进行了研究,设计了相应的数据模型:物理模型和逻辑模型,并对电信企业数据仓库的实现方式进行了分析论述。2.系统地介绍了CRM理论,设计了以客户为中心、闭环的四层电信CRM体系结构;对电信客户管理进行系统地研究,以电信客户生命周期管理理论为框架,建立了基于数据挖掘的电信客户生命周期管理模型。3.依据CLV理论,建立了基于当前价值、增量价值和存量价值的电信客户价值模型;并以此为理论依据,设计了电信客户价值评价指标体系;结合AHP法,提出了电信CLV的计算方法,并对某电信企业客户进行了实证分析。4.建立了遗传算法优化的改进K-means(GLKM)聚类模型,研究了有指导的聚类模型评价方法,并进行了仿真验证;最后利用某电信公司客户数据进行了实证分析,并对客户群进行特征刻画。5.基于代价敏感学习理论,分别利用Under-sampling和AdaCost算法来构建代价最小化的电信客户流失预测模型,并通过总代价比较和模型收益性分析来表明代价最小化的模型具有更高的应用价值。本文的研究工作为电信企业应用数据挖掘技术分析客户行为和提升CRM水平可提供有益参考,在理论研究和工程实践上具有重要意义。
李德强[4]2007年在《CRM中基于聚类的客户细分、获取及保持研究》文中研究指明经济全球化以及电子商务的实施,使企业面临更加激烈的市场竞争,对企业客户的有效管理成为企业生存和发展的关键。本研究课题对企业的客户细分、客户获取和客户保持问题的研究对于认清客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)的本质,提高企业的营销能力和决策能力,实现在有限的资金预算下客户获取、客户保持的目标,提高企业资源的利用率,使企业在激烈的市场竞争下立于不败之地,具有十分重要的理论价值和现实意义。本研究正是在这样的背景下,运用市场营销、管理决策理论与方法、数据挖掘技术和统计技术,围绕具有广泛的实际背景和发展前景的企业客户关系管理决策与优化问题,从以下几个方面对这个问题进行了系统的研究:本研究课题首先介绍了客户关系管理和数据挖掘的基本技术。在深入分析客户信息数据库数据的基础上,依据专家建议,确定本文的挖掘目标:对客户进行现实价值和潜在价值的计算,并且以两者作为入口变量使用聚类分析算法进行客户群的细分,从而有助于营销决策的制定和调整。其次,针对客户信息数据库中数据的特点以及论文的研究目标,本研究利用数据挖掘技术对客户信息数据库的客户信息进行深入的分析,在客户群的基础上针对客户获取和客户保持提出营销预算最优化模型。最后对本论文的研究工作做了总结,并对未来的工作进行了展望。
张海峰[5]2006年在《客户综合价值评价及客户知识管理研究》文中指出随着时代的发展，技术的进步，现代企业面临的内外部环境发生了巨大的变化。网络经济、经济全球化的飞速发展，导致市场竞争日趋激烈；人类生活方式的变化，导致产品生命周期的缩短；技术的进步，引发了生产效率的大幅度提高，经济由短缺状态过渡到过剩状态，由买方市场过渡到卖方市场，企业从单品种、大批量经营转向多品种、小批量经营，企业间的竞争由产品、服务竞争过渡到客户的竞争，这些都已经成为不争的实事。如何适时地实现企业经营管理相应的转变成为一个不可回避的问题，对客户关系的管理和客户知识的管理将成为管理学研究的焦点。 对客户价值进行定性分析和综合评价是企业进行客户知识管理的重要的环节，本文就此问题做出了深入的分析和探讨。首先阐述了客户让渡价值、客户生命周期价值的相关理论，及其两者的相互作用和相互影响，在此基础上给出了客户综合价值的内涵和评价的基本方法；然后说明了客户知识管理的基本流程，以及在此基础上构建了企业客户知识的系统体系结构模型。 本文建立了客户综合价值评价指标体系，利用企业的客户成本、客户收益、客户保持率、客户忠诚度，以及客户的相对感知价值、相对感知成本等六个方面做出综合评价；对每一指标进行阐述，并进行无量纲处理，把性质、量纲各异的指标转化为可以进行评价的一个相对数——量化值；运用模糊神经网络预测法对客户综合价值进行评价，并采用实际数据进行实证研究。这套客户综合价值评价体系，不仅提供了一种客户价值的评价工具，更重要的是它为我们提供了一套帮助企业识别客户价值、改进客户关系管理的方法和思路，使企业与客户均能够较为清晰地认识并共同寻求进一步改进的办法，这是一种真正意义上的“双赢”，也是建立企业与客户战略合作伙伴关系的根本目标。
范曙辉[6]2007年在《证券公司客户关系管理系统应用研究》文中研究表明客户关系管理(CRM,Customer Relationship Management)是一种以客户为中心的创新营销策略。客户关系管理(CRM)的产生,是市场发展和管理理念更新的需要,是企业核心竞争力提升的要求,是信息技术发展支持等因素推动和促成的结果。CRM从90年代中后期开始得到企业界和学术界的重视,自1999年进入中国市场以来,逐渐被中国企业所认识和了解。证券业作为资金密集和客户密集型企业,具备实施客户关系管理的客观条件和必要性。随着市场竞争的加剧,国内各证券公司纷纷寻求先进的营销管理手段和策略,而CRM则为其提供了全方位的管理视角,赋予其更完善更强大的客户交流能力。客户关系管理源于市场营销理论,本文依据相关的客户营销理论、客户价值分析、客户关系生命周期等原理,结合中国证券业实施CRM的实践,对其目前面临的实施背景、主要问题、信息系统建设、组织管理、业务流程再造、客户策略、实施方案等各个方面的问题进行深入剖析。文章的核心部分是针对目前中国证券业在实施CRM过程中存在的问题,借鉴外资证券业先进的经验,全面总结国内证券业实施CRM的成败得失,探讨中国证券业在客户关系管理应用方面采取的有效措施,进一步完善客户关系管理体系。具体分别从现实背景、问题分析、指导思想、实施架构、组织准备、系统实施步骤等方面进行了深入的探讨,并对业内具有一定代表性的中信万通证券公司的CRM项目做出总结评价。通过客户关系管理在中国证券业的应用研究,旨在提高中国证券行业对客户的服务水平,提高客户的满意度与忠诚度,建立长期的优质客户关系,最终提高证券公司的核心竞争力。
周晓兵[7]2007年在《中国建设银行客户关系管理（CRM）改进研究》文中认为中国的金融市场在受到中国加入WTO后外资金融机构全面进入的强烈冲击下,正面临着国内外竞争的双重考验。中国建设银行作为一家国有商业银行,面临同其他国有商业银行一样的艰难境地,要想全面提高竞争力就必须从根本上转变经营观念,提高员工素质,优化资源配置,降低生产成本,提高客户忠诚度,最大可能地降低客户流失率。从这个意义上说,在逐渐形成的中国金融买方市场中谁最先获得并保有能带来利润的优质客户,谁将生产成本降到最低,谁才能在激烈的竞争中脱颖而出。本文通过较为深入的思考,多层面、多角度、宽视野地剖析中国建设银行客户关系管理的历史沿革、现实状况、存在不足、改进思路,归纳出具有科学性和可操作性的建设和实施策略,希望对客户关系管理系统的不断完善起帮助作用,并能有助于中国建设银行相关业务部门在CRM系统分析的帮助下做出正确的经营决策,与能带来80%利润的优质客户保持长期双赢关系,积极营销核心业务抢占市场份额,争取新客户的不断补充,深入挖掘客户资源,提高盈利能力,不断扩大在中国金融市场中的市场占有率,增强自身综合竞争能力,全面提升企业的公众形象。
刘建兰[8]2010年在《数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究》文中认为在日益激烈的市场竞争中,传统的以产品为中心的市场战略逐步被以客户为中心、以服务为目标的市场战略所取代,企业面临前所未有的市场化和客户个性化的挑战。先进的信息化系统,使企业积累了大量的客户和产品销售数据,数据挖掘技术能够有效管理和运用这些快速增长的数据,实现CRM的理念和目标。数据挖掘运用于CRM系统可以深入分析客户数据,得到隐含的有价值信息,并制定相应的销售手段,使客户的收益率最大化。数据挖掘技术是CRM系统的关键实施环节,本文结合客户数据信息来研究如何在CRM中使用数据挖掘技术。首先,依据不同的数据挖掘理论应用与客户关系管理的各个层面,介绍了客户关系管理、数据挖掘、数据挖掘技术在客户关系管理中应用的基本理论、国内外应用现状,突出了数据挖掘在客户关系管理中的重要作用,阐述了数据挖掘技术处理CRM问题的详细流程。其次,着重探讨了以下几个问题：客户管理的目标：防止客户流失,使客户产生更大的价值；客户分类、交叉销售、客户获取/保持的需求分析及算法设计。最后,应用经典Apriori算法和分段优化的FP-tree算法,挖掘客户关系管理系统数据库中客户购买不同产品的关联性,避免了脱离市场、脱离需求所造成的损失,节约了资金,提高了效益。
林坤江[9]2007年在《数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究》文中研究指明目前，市场竞争日益激烈，产品的同质化趋势越来越强，企业正在从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。在这种环境下，客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)已成为企业在激烈的市场竞争中取胜的法宝。越来越多的企业已经、正在或准备实施CRM战略，越来越多的供应商在计算机技术不断进步的基础上提出了各种CRM解决方案。企业领导的思想在进步，供应商的软件在不断完善。然而，我国CRM发展的现状表明CRM思想在国内的基础还是非常薄弱的，正是由于对CRM中管理思想理解的不透彻使得很多CRM项目不得不以失败而告终。“好的开始是成功的一半”，当企业开始着手规划其CRM蓝图时，必须得先明确其组织定位、目标、策略以及支持实现策略目标的一系列活动。CRM是将客户信息转化成为积极的客户关系的反复循环过程，而数据挖掘则是从大量数据中发掘出有用知识的强有力工具，数据挖掘技术在CRM中的有效运用可以为企业进行客户分析提供新的数据处理方法和更多的潜在信息。客户关系管理作为管理信息系统的分类之一，其核心是通过对有关客户及其行为进行有效数据收集，挖掘潜在市场和客户，扩大市场竞争优势，提高商业利润。本文正是以此为切入点，进行本课题的研究与论文撰写的。本论文针对数据挖掘技术在CRM系统中应用的特点，先后对客户关系管理系统、数据挖掘技术进行概述，然后分析了数据挖掘技术在CRM系统中的实际应用，对CRM系统的数据挖掘进行了分析，并提出了客户分类、交叉销售、客户获得和客户保持四个方面的数据挖掘模式。针对各种数据挖掘模式，采用了不同的数据挖掘算法。在此基础上介绍了CRM系统中数据挖掘模块的具体实现。从论文的结构上，本文分为六章。第一章为绪论，主要介绍本课题的研究背景、现状以及论文的结构、思路；第二章介绍了客户关系管理(CRM)的基本概念，并针对目前CRM的实施状况对其进行分析和总结；第叁章介绍了客户关系管理系统中的关键技术--数据挖掘技术；第四章对CRM系统中的数据挖掘关键技术进行了探讨，并在此基础上，分析了各主要算法；第五章对CRM系统各模块进行总体介绍，并提出了实现的关键技术；第六章对本论文进行了总结，并提出对今后进一步研究的展望。Today, market competition is more and more drastic and products are more and more similar in quality. So businesses have changed from production-driven to customer-driven. On this situation, CRM(Customer Relationship Management)has become the trump to success of the enterprise in the cruel market competition. More and more enterprises have or are going to actualize CRM, and more and more suppliers have brought up many CRM solutions. Surely, the leaders' thoughts are progressing, the CRM software is consummating. However, looking at the development of CRM in our country rationally. We can find that the basis of CRM idea in China is still very weak. This is just the reason for why there are so many CRM projects have failed in the end."Good beginning is half of success". When an enterprise is going to start to plan CRM, it must get its orientation, target, strategies and a series of activity to support and realize the strategy target at first. CRM is the recycle process that transforms the customer information into the positive customer relations, but the data mining is the powerful tool that excavates the useful knowledge from the massdatas, the effective utilization of data mining technology in CRM can provide the recent data processing method and more latent information in customer analysis.The CRM is one class of the Management Information System,whose core is to collect data through the customer and their behavior, to excavate potential market and the customer, to expand the advantage of marketplace compete and to enhances the commercial profit.The paper just regards the point as the research object. According to the characteristics of data mining technology in CRM system,the paper outline the CRM system and data mining technology,then analysis the data mining technology in the CRM system practical application, and carry on the analysis to the CRM system's data mining.Then propose the four aspects of data mining patterns such as customer classification, cross-buying, customer obtainer and retention.In view of each kind of data mining pattern, has used the different data mining algorithm. Based the introduction above, the author introduced the realization of the data mining module in the CRM system.In structural terms of the paper, the paper is divided into six chapters.In the first chapter, the paper introduces the research background, current situation and the structure of the paper. The second chapter introduces the concepts of CRM then analyzes and summarize the CRM implement at present. The third chapter introduces the key techniques of CRM--DM(Data Mining). In the fourth chapter, the paper
祁燕[10]2007年在《港口企业客户关系管理研究》文中进行了进一步梳理港口的竞争是港口供应链与供应链的竞争,是港口客户关系管理的竞争。在港口企业竞争愈来愈激烈,服务、营销的同质化倾向越来越强的环境下,港口企业需通过提高客户的满意度及忠诚度、提升客户价值,实现客户价值的最大化,并在此基础上实现企业价值的最大化,实现客户与企业的双赢,以此促进港口企业核心竞争力的提高,实现其持续发展。客户关系管理是企业为提高核心竞争力,树立以客户为中心的发展战略,并在此基础上开展的包括判断、选择、争取、发展和保持客户所需实施的全部商业过程。它以客户关系为重点,通过开展系统化的客户研究以及优化企业组织体系和业务流程,提高客户的满意度和忠诚度,旨在重塑企业与客户之间的关系,并以此提升企业利润水平。企业通过微观地分析企业与其目标客户之间千丝万缕的关系,寻找企业的核心客户,挖掘其中的价值点,从而制订个性化的经营服务策略,达到促进企业稳定成长的目的。客户关系管理价值得到了港口企业的普遍认同,但客户关系管理的实践效果并不尽人意。本文的研究立足于港口企业的实际情况,应用实证研究方法,将客户关系管理的理论应用于港口企业,力求从实际中来,再到实际中去,给企业以实际的指导。同时,也希望能够对港口客户关系管理理论和应用进行积极探讨,以推动客户关系管理在我国港口企业的应用和发展,借此来提高港口企业的核心竞争力,促进我国国民经济的快速发展。本文研究了适合港口企业的客户关系管理模型,在港口企业的客户全生命周期曲线的基础上,参照客户生命周期价值模型,提出了港口企业的基于CLP预测的客户价值细分,从总体上探讨了港口企业的客户满意度和客户忠诚度;然后又研究了盐田国际集装箱码头有限公司客户关系管理现状,设计了其客户满意度测评指标体系,并以船公司客户为例,研究了船公司客户的客户价值、客户满意度和客户忠诚度水平;最后通过对盐田国际集装箱码头有限公司客户关系的研究,提出了其客户关系管理的改进措施。
参考文献：
[1]. CRM中客户保持问题的研究[D]. 司亚静. 河北工业大学. 2002
[2]. CRM中客户价值评价体系研究[D]. 王丽君. 南京理工大学. 2007
[3]. 面向电信CRM的数据挖掘应用研究[D]. 陈金波. 东南大学. 2006
[4]. CRM中基于聚类的客户细分、获取及保持研究[D]. 李德强. 南京航空航天大学. 2007
[5]. 客户综合价值评价及客户知识管理研究[D]. 张海峰. 哈尔滨工程大学. 2006
[6]. 证券公司客户关系管理系统应用研究[D]. 范曙辉. 中国海洋大学. 2007
[7]. 中国建设银行客户关系管理（CRM）改进研究[D]. 周晓兵. 厦门大学. 2007
[8]. 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究[D]. 刘建兰. 南昌大学. 2010
[9]. 数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用研究[D]. 林坤江. 武汉理工大学. 2007
[10]. 港口企业客户关系管理研究[D]. 祁燕. 武汉理工大学. 2007
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