石明[1]2003年在《数据挖掘技术及其在邮政客户关系管理系统的应用》文中研究表明本文针对当前企业的客户关系管理CRM需求，提出邮政的客户关系管理方案，并着重从技术方面提出解决方案。而实现客户关系管理的核心技术手段是数据挖掘技术及其相关的数据仓库、OLAP技术。数据挖掘是对数据源的数据用各种算法进行“挖掘”，得到隐藏在数据背后的知识和规律。数据挖掘的整个过程包括对各个异构数据源进行ETL预处理，得到的完整、一致的数据以多维数据存放在数据仓库中；对数据仓库的数据维护、管理；对数据仓库的数据进行OLAP分析和数据挖掘；分析和挖掘的结果以报表、图表和图形方式显示，用户可以利用这些结果，进行决策支持。本论文用数据挖掘技术解决邮政的客户关系管理系统。论文先介绍了进行客户关系管理需要的核心技术，包括数据仓库、OLAP和数据挖掘；接着介绍如何进行数据仓库的建立和维护，其中包括ETL过程；然后介绍对邮政具体业务的客户数据的OLAP和数据挖掘；并给出系统的可视化结果。数据仓库的建立和数据的分析挖掘是以Oracle产品体系来阐述的。
赵万鹏[2]2014年在《邮储银行山东省分行客户关系管理系统的设计与实现》文中研究指明信息处理与网络技术的迅速发展,使计算机在各个行业中变得必不可少。通过使用计算机与互联网,即提高了工作人员的工作效率,又可以降低工作中的失误,易于数据保存。金融是现代经济的核心,银行是现代金融体系的主体。银行业信息化发展的水平,通常代表着国家经济的信息化发展水平。银行对客户进行分析与管理的行为不仅是一种管理的理念,还是一种用于改善企业与客户之间关系的新型管理机制。现代信息技术和互联网技术的发展,现代银行客户在银行管理和分析系统,充分利用信息的基础上,对了解自身现有客户的价值和寻找自己的目标客户方面将起到极大的推动作用。本文选择了中国邮政储蓄银行山东省分行客户信息系统作为研究对象,通过对客户关系管理和数据挖掘,分析邮储银行山东省分行客户管理系统如何将信息技术与营销决策相结合,设计邮储银行山东省分行客户关系管理系统。邮储银行通过对掌握的客户资源进行整理和分析,挖掘潜在的优质客户,同时保留已有的客户资源,从而保证和扩展银行的市场份额,使银行高层能做出及时正确的决策。本文从系统的需求分析出发,首先详细论述了功能要求,通过对系统数据的全面解析,结合数据的特点,将系统的特定数据需求整理；其次讨论了系统的架构设计、数据库设计与界面设计,包括整个系统的整体架构的解决方案；再次讨论了系统设计和应用的界面设计和最终的解决方案,并重点讨论了客户管理子系统的实现。本文以C4.5算法为基础算法,设计和实现了邮储银行山东省分行客户关系管理系统,通过对系统中不同部分的系统论述分析,提炼出邮储银行CRM的各部分需求,按需开发完成系统。同时由于时间短暂,仍有许多方面没有被充分考虑到,留待后期工作完成。
刘秀梅[3]2004年在《客户关系管理系统中数据挖掘技术的应用》文中提出客户关系管理是一个系统性的工程，是技术和管理相结合的产物。作为企业信息化的最新发展，客户关系管理实现了企业由以产品为中心向以客户为中心的转变，客户首次作为一种资源纳入企业的管理视野。目前客户关系管理已经成为企业提高客户满意度、增加客户保留、提高企业盈利能力，从而提升企业竞争力的最有效举措之一。 与客户行为相关的数据是客户关系管理的基础。企业的各种信息系统和员工头脑中存在着大量的与客户有关的数据，这些数据背后往往隐藏着许多重要的信息，但由于技术和观念的局限性，很多客户数据背后隐藏的客户信息和客户知识无法被快速有效地挖掘出来。数据挖掘正是为解决这一问题应运而生的一种知识发现技术。数据挖掘能从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的信息和知识，用于支持决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能，是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。 本文着重探讨了客户关系管理系统及数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用问题，如利用数据挖掘技术帮助管理客户生命周期的各个阶段，包括争取新的客户、在已有客户的身上获取更大的利润和保持住重要的客户等。本文设计了一个基于邮政商函名址的客户关系管理原型验证系统。在该系统中，运用数据挖掘技术实现了对现有数据的分析、处理，以及对未来情况的预测，为决策支持提供辅助。该系统验证了优化策略的正确性，为数据挖掘技术在邮政领域的实用化做出了有益的尝试。 具体来讲，本论文所做的主要工作如下： 1) 分析了基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略。该策略的主要特点是在客户关系管理解决方案中引入了数据仓库和数据挖掘的思想，利用数据挖掘能有效地从大量数据中发现潜在数据模式、作出预测性分析，来为客户提供有针对性的服务。悬”士学位论文、芝虱罕MAS1’ER’STHESIS 2)针对客户关系管理的特点，讨论了数据仓库技术在客户关系管理中的应用。数据仓库主要是为决策分析提供支持。与传统的数据库相比，具有面向主题、面向分析、数据量大、集成度高、时间性强等特点，是使企业信息集成起来的最有力的方式。数据仓库技术与数据挖掘技术有机结合，可以有效地进行企业运作中的客户关系管理。基于数据挖掘技术的CRM系统通过分析各种数据之间的关联，衡量客户的需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标，为企业管理层提供正确的决策支持，提升其竞争能力和赢利能力。 3、为了对本文讨论的理论与方法进行验证，我们设计实现了一个基于邮政商函名址客户关系管理原型验证系统。它的实现验证了数据挖掘技术与CRM思想相结合的正确性和实用性，为数据挖掘技术的实用化做出了有益的尝试，为客户关系管理理论的实现提供了有效可行的技术途径。 我们的研究表明，基于数据挖掘技术的CRM理论在未来社会中有着广阔的前景。由于相关的研究正处于起步阶段，因此还有许多工作有待进行更深一步的细致研究。
李兴[4]2011年在《数据仓库建模技术的研究及其在银行客户管理系统中的应用》文中指出近年来，我国银行业市场得到了迅猛的发展，客户数据、业务数据越来越庞大和复杂。面对这些数据资源，如何有效地管理和重组数据资源，提炼出有价值的信息以供决策使用，是企业亟需解决的问题。数据仓库、数据挖掘技术应运而生，它们的产生和发展为这个问题提供了有效的理论和方法论指导。在数据仓库系统的建设中，数据建模对于系统的成败起着关键性的作用，它直接决定了数据仓库的易用性、易扩展性和易维护性。本文针对某银行业务系统数据相对独立，形成信息孤岛的数据库系统现状，基于该银行对市场决策和业务拓展的需求，研究并利用数据仓库建模技术来指导和构建了该银行的数据仓库系统模型。同时通过以该银行全国中心级客户管理系统为例，对项目的实施背景、过程和效果进行了阐述。本文首先分析了数据仓库的发展状况以及银行业的背景，详尽给出了数据仓库以及其相关概念，研究了数据仓库模型构建的关键理论。本文重点是通过研究数据仓库的建模理论，分析并建设了该银行客户管理系统数据仓库的概念模型、逻辑模型以及实现模型；并在此基础上，总结出了适合大多数银行目前实际需求的按6个分析主题（客户、产品、协议、事件、渠道、营销）划分的数据仓库模型；同时，结合实际项目，给出了适合全国中心级银行业数据仓库分布和存储策略；最后，详细给出了客户管理系统数据仓库建设的过程和实施成效。
吕圣军[5]2008年在《数据挖掘在房地产客户关系管理中的应用研究》文中研究说明客户关系管理(CRM)是企业的一种商业策略,它在现代企业中扮演越来越重要的角色,是企业提升竞争力的必经之路。在客户关系管理流程中,如何将大量的客户资料和交易数据转化为能够为企业决策提供支持的各种信息是房产企业面临的一个重要问题。面对快速增长的海量数据收集,企业需要有力的数据分析工具将丰富的数据转换成有价值的知识。数据挖掘是一个从大量数据中提取有用的、有趣的知识的处理过程。数据挖掘发现的知识模式有多种不同的类型,常见的模式有:关联模式、分类模式、聚类模式、决策树等。本文着重介绍了关联模式(关联规则)的基本概念、常用的算法和改进算法,以及研究现状,并指出关联规则挖掘是当前的热门。关联规则挖掘算法中,大部分算法都基于Apriori算法进行计算,其在挖掘过程中会产生大量候选项集,降低了关联规则挖掘的效率;同时关联规则挖掘会得到大量冗余规则,降低了关联规则挖掘的效率;并且关联规则挖掘的用户交互性能也较差。本文在深入研究现有算法的基础上,为了提高用户数据挖掘的人机交互性能,解决关联规则挖掘产生冗余规则的问题,提出了一种关联规则挖掘方法—Apriori+算法。Apriori+算法改进了事务数据库的存放形式,提高关联规则的效率和交互性,采用新数据预处理和用户导向的关联规则数据挖掘,其效率有明显的提高。本文基于某房地产开发企业实施的CRM项目,从房地产客户关系管理的实际需求入手,在分析了关联规则挖掘的基本原理和技术特点后,重点讨论了关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题,对数据挖掘技术在房地产客户管理系统中应用的方式和方法进行了详细探讨,并给出了一个成功实施的案例。
金伟[6]2007年在《数据仓库与数据挖掘技术及其在黑龙江邮政经营决策分析系统的应用》文中提出自邮政独立运营以来,黑龙江省邮政局进行着持续的、卓有成效的改革,信息化建设不断深入,一些生产应用系统陆续投入使用,如邮政综合网中心局生产作业、邮运指挥调度、电子化支局、速递综合信息平台、邮资票品管理、电子汇兑等。这些生产系统实现了相应业务内部生产作业计算机化和自动化,在各自系统中积累了大量的经营和管理数据,这些数据是邮政业务发展的重要财富之一,也是进行业务决策并实施经营战略的关键。但是,目前各生产系统相互隔离,数据分散,没有实现共享。随着邮政企业信息化的发展,对经营管理水平的要求越来越高,迫切需要有准确、及时的数据和科学的分析方法,支撑邮政企业的经营管理和决策。目前,黑龙江邮政没有专门用于经营决策分析的系统,经营分析、管理决策等方面所需的业务数据主要通过业务报表进行采集。各业务部门的业务报表大多手工录入,采用传统模式层层汇总上报,效率低下、信息滞后、失真等问题较为突出。虽然有部分业务部门和专业公司建设了自己的信息系统,包括了统计分析模块或者集成了统计分析功能。但是由于这些统计分析模块是业务部门根据各自的业务需求和业务作业习惯定制,并没有一个统一、标准的统计分析方法和表示方式。因此,建设一套黑龙江邮政经营决策分析系统,充分利用各生产系统中的基础数据,进行全面、深入的经营分析,提高经营决策和管理水平尤为重要。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。数据挖掘是从数据仓库中挖掘知识,从数据中抽取出有价值的知识或信息。目前利用数据仓库和数据挖掘技术进行企业经营决策分析已广泛应用于金融、电信、电力等行业。本论文针对黑龙江邮政现状,应用数据仓库与数据挖掘技术,对黑龙江邮政经营决策分析原型系统进行了设计与实现。该原型系统能够实现将分散在各个生产系统中的邮政基础数据经过抽取,重新组合和加工,进而对各类邮政经营信息进行事前预测、事中控制、事后分析。对基础数据实现自动采集、自动稽核、自动汇总、自动上报、自动入帐、自动分析与预警,及时、真实、完整地为各级领导和管理部门提供决策支持。在该原型系统的设计与实现过程中,本人主要参与了业务需求分析及系统分析设计阶段的工作。通过对省内财务、经营部门的现场调研,同项目组其他成员共同完成了系统的需求分析。在系统设计阶段,结合黑龙江邮政现状,本人重点完成了的系统总体结构及网络结构的设计,并配合项目组其他成员完成了数据采集及接口的设计。
何志刚[7]2010年在《邮政业务中数据挖掘模型的研究与实现》文中认为随着邮政体制的改革,邮政储蓄银行、邮政速递独立运营,邮政如何加快自身业务的发展,显得十分重要。信息技术在邮政业务中的应用,应以邮政业务为基础,融合信息技术,同时注重信息技术的实用性、适用性和有效性,结合邮政的自身条件,最大限度地集中整合内、外部资源。通过信息技术的创新带动邮政经营管理的创新,把信息技术转化为生产力,形成收益。与其他行业相比,邮政拥有丰富的客户数据。但是,如何挖掘这些数据的内容和隐含在其中的知识,为客户提供更好的服务,赢得客户,从而提高邮政核心竞争力,数据挖掘能够提供这方面的帮助。因此,邮政业务中数据挖掘模型的研究具有重要的价值。本文首先分析了论文的研究背景、国内外数据挖掘技术应用的现状,并介绍数据挖掘基础理论,然后根据荆州邮政的具体业务数据,分别运用关联规则、决策树算法、聚类分析建立并实现了相应的数据挖掘模型。本文主要研究成果有以下叁个方面：(1)针对邮政业务交易记录,通过关联规则挖掘找出业务间的联系。对于具有相关性的规则的交易对其进行组合,挖掘结果为特色业务的开展提供有效的理论依据。(2)将决策树算法挖掘技术具体应用到短信客户市场,以提高邮政竞争力。根据客户属性依赖关系的不同,进行针对性的营销,为邮政业务拓展提供数据支持。(3)对订阅报刊的客户进行了聚类分析,挖掘出潜在的订阅客户,并用邮政商函向潜在的客户推荐精品报刊。既推动了报刊业务的发展,又为商函业务的发展提供了新渠道。
段宗元[8]2011年在《基于数据挖掘的CRM系统及其在律师行业中应用》文中研究指明客户关系管理(CRM)是网络经济时代下提升企业竞争力,实现并提高企业价值的必然要求。近年来,业界对通用CRM系统的研究已经非常深入,技术也日趋成熟。然而,随着社会行业分工、公司业务流程的不断细化,通用CRM系统已经无法满足每个企业的个性化需求。如何基于企业自身的行业特性、业务流程,开发定制式的商业应用,是CRM技术近几年研究的热点之一。本文以律师行业为案例,通过对业务流程的有效整合,开发以项目管理为核心的CRM作业平台,实现事务所在项目实施过程中的项目控制、沟通、协作、文档管理以及客户关系管理,具体内容如下:1.定制业务流程,建立律师行业CRM系统模型。律师事务所是典型的项目型运作的企业,律师日常的工作基本上都是围绕项目进行的。因此本文在分析当前律师行业CRM应用现状的基础上,简化、优化了各项业务流程,以律师业务管理为中心,兼顾事务所的管理。2.建立知识库。知识库是CRM系统的核心数据来源,律师行业的主要知识来源于办案过程,在此过程中使用的资料、办案心得以及案例都是宝贵的财富。本文通过构建后台网络数据库,将这些知识积累下来,分权限地在全所或全行业内共享、学习和交流。3.构建CRM系统平台,实现律师业务过程管理。主要内容包括案件管理、客户管理、法律文档管理、系统定制等。案件管理帮助律师建立并管理案件,除完成如收案登记、案件任务分配、案件编辑、案件结案、案件卷宗归档等常规性工作外,还可以对收录的案件进行筛选、分类和查询分析等。客户管理主要功能包括:组织和浏览销售信息,如客户、业务描述、联系人、时间、销售阶段、业务额、可能结束时间等;法律文档管理模块提供相关法律文书在线编辑、上传功能,对销售业务给出战术、策略上的支持。系统定制模块得主要功能包括:服务项目的快速录入、服务项目的安排、调度和重新分配、用于满足用户的个性化订制需求。
徐艳丽[9]2011年在《基于SaaS和关联规则的鞋类企业CRM系统设计与实现》文中进行了进一步梳理现代社会已进入电子商务的时代,而企业与顾客之间的交互方式也发生了很大的变化,要想留住所拥有的客户,企业就必须从各方面去了解客户的需求,客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)就是企业为了保持本企业的竞争力,采取以客户为中心的一种发展策略。目前国内许多企业在使用CRM软件的过程中,不但需要自己购买所需软硬件,还要进行维护,这就需要很高的成本,而新兴的软件即服务(Software-as-a-service, SaaS)模式则用集中的软件租用模式代替离散的软件买断模式,从而为企业降低一次性软硬件购买及维护的成本提供了可能。SaaS型CRM软件的崛起得益于它的低成本和易用性,相比预置型CRM软件,SaaS型CRM软件更易于实施。与顾客的行为有关的数据是CRM的基础,很多重要的信息都隐藏在这些客户数据的背后,但由于技术方面的局限性,无法快速有效地挖掘出这些数据背后隐藏的重要信息。数据挖掘正是为解决这一问题而应运而生的一种知识发现技术,由于数据挖掘在商业应用中有着很强大的潜能,因此在CRM中融入数据挖掘技术具有非常广阔的前景。关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个主要类型,是从大量的数据中抽取出有趣频繁模式的一个过程。关联规则挖掘的目的是发现事务项目问的关系,由于在商业、金融业等领域的广泛应用与成功实践,使它成为了数据挖掘中非常重要的研究内容。本文首先介绍了论文的研究背景及意义,然后介绍了CRM、SaaS、数据挖掘和关联规则的国内外研究现状以及基本知识。接着在对SaaS服务模式下客户关系管理系统的特点进行深入分析的基础上,结合某鞋类企业的实际情况设计实现了带有SaaS服务模式相关特点的客户关系管理系统。最后在对关联规则的Apriori算法进行了深入了解的基础上,将其应用到该客户关系管理系统中,来对客户的数据进行关联规则挖掘,并通过相关程序和数据实现了具体的应用。
陈众源[10]2004年在《CRM在中小企业中实施策略及方法研究》文中研究说明随着经济全球一体化和互联网技术的发展，客户资源成为企业发展的生命线。信息技术的发展，使企业“以产品为中心”的经营理念向“以客户为中心”的经营理念转变得以实现。新经济的挑战包括经济环境的自由化，打破了国家的垄断。行业的垄断及对资源的垄断，导致了竞争更加激烈，产品的生命周期更短，客户的需求更加个性化。企业如何保持竞争能力并求得发展，这是企业必须面对的问题。市场的激烈竞争，使得如何吸引客户、保留客户、提高客户满意度、忠诚度成为企业生存的关键。客户关系管理（Customer Relationship Management简称CRM）最早是由美国Gartner Group提出来的，指的是企业通过富有意义的交流沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利目标的一整套先进的经营理念、管理方法和解决方案，包含有非常丰富的科学内涵。客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。<WP=98>通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人员提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”，从而使企业得以提供更快捷和周到的优质服务，提高客户满意度，吸引和保持更多的客户，从而增加营业额；另一方面则通过信息共享和优化商业流程来有效地降低企业经营成本。CRM也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其他信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等提供一个自动转化的解决方案。CRM的实施，要求以“客户为中心”来构架企业，完善对客户需求的快速反应的组织形式，规范以客户服务为核心的工作流程，建立客户驱动的产品/服务体系，进而培养客户的品牌忠诚度，扩大可盈利份额。CRM作为近几年提出的一种新的企业管理理念，对它的应用正以空前的速度推开。随着计算机网络、分布式计算、数据仓库等技术的不断发展，以及ERP、CIMS、电子商务等的普遍应用，CRM必将成为现代企业信息化的重要组成部分，日趋深化和成熟。CRM是现代企业可持续发展的必备的管理软件。随着未来移动电子商务的飞速发展，CRM的重要性将更加明显。本论文从理论与实践相结合的角度出发，应用业务流程再造理论、管理学理论、系统工程的理论，围绕我国中小企业实施CRM的策略及方法进行研究，并以某光学仪器厂为实例，力求使研究成果能够对我国<WP=99>中小企业实施CRM提供一些实践指导。现简要予以说明。第一章概述：阐述客户关系管理产生背景、涵义以及CRM能够给企业带来的优势。第二章CRM的体系框架：阐述企业的需求层次，CRM的系统结构和CRM的功能组成。第叁章国内外CRM的发展：先对几种CRM产品进行分析和比较，然后阐述了国内外中小企业CRM的应用现状，并对我国企业应用CRM中存在的问题进行了分析。第四章我国中小企业CRM的系统建构策略及方法：基于系统的理念对我国中小企业实施CRM的策略和方法提出构想，并对实施策略的各个步骤进行详尽的阐述，最后阐述了对CRM进行绩效评价的方法。第五章实证研究——对长春某光学仪器厂CRM建设的设计：以长春某光学仪器厂为例，结合第四章所提出的策略和方法，具体设计一套客户关系管理解决方案。第六章CRM的发展与展望：预测客户关系管理的管理理念、技术功能和实施的发展趋势。
参考文献：
[1]. 数据挖掘技术及其在邮政客户关系管理系统的应用[D]. 石明. 西安电子科技大学. 2003
[2]. 邮储银行山东省分行客户关系管理系统的设计与实现[D]. 赵万鹏. 大连理工大学. 2014
[3]. 客户关系管理系统中数据挖掘技术的应用[D]. 刘秀梅. 华中师范大学. 2004
[4]. 数据仓库建模技术的研究及其在银行客户管理系统中的应用[D]. 李兴. 西安电子科技大学. 2011
[5]. 数据挖掘在房地产客户关系管理中的应用研究[D]. 吕圣军. 浙江工业大学. 2008
[6]. 数据仓库与数据挖掘技术及其在黑龙江邮政经营决策分析系统的应用[D]. 金伟. 北京邮电大学. 2007
[7]. 邮政业务中数据挖掘模型的研究与实现[D]. 何志刚. 北京邮电大学. 2010
[8]. 基于数据挖掘的CRM系统及其在律师行业中应用[D]. 段宗元. 电子科技大学. 2011
[9]. 基于SaaS和关联规则的鞋类企业CRM系统设计与实现[D]. 徐艳丽. 西南交通大学. 2011
[10]. CRM在中小企业中实施策略及方法研究[D]. 陈众源. 吉林大学. 2004
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