朱小虎[1]2007年在《基于数据挖掘和知识管理的客户关系管理系统研究》文中研究说明客户关系管理(Customer Relationship Management)是为了适应以“客户为中心”的商业模式而发展起来的一种新型的管理理念。它强调企业生产销售中各个环节必须以提高客户满意度和忠诚度为目标进行运作，主张企业根据客户价值度高低，采取具有针对性的营销策略，扩大有价值客户，去除低价值以及无价值客户，进而保证企业的客户盈利能力。基于知识管理和数掘挖掘的客户关系管理其根本实质就是将知识管理(Knowledge Management)理念和数据挖掘(Data Mining)技术引入到客户关系管理中，利用KM和DM的数据分析处理能力，对客户知识进行有效利用和挖掘，找出潜在的信息和模式，提高CRM在客户价值判断、客户群体细分、客户保持、客户流失分析、交叉销售等方面的分析处理能力，帮助企业准确把握客户当前需求和潜在需求，指导进行企业生产销售。本文在总结分析传统的客户关系管理以及知识管理的基础上，对构建基于知识管理和数据挖掘的客户关系管理进行系统的阐述，具体的研究内容有：1．讨论分析客户关系管理与知识管理之间的相互关系，客户关系管理中的客户知识的转换，以及如何对客户知识进行有效管理。2．讨论分析数据挖掘的四种典型的模式以及常用的数据挖掘技术和方法。3．将数据挖掘技术引入到客户关系管理中，找出客户数据信息属性之间的联系，对客户群体进行合理细分和准确的价值判断。4．本文还描述了一个基于知识管理和数据挖掘的客户关系管理系统的一个框架，并对整个系统中的客户细分、交叉销售、客户行为分析以及呼叫系统等功能进行阐述，并描述功能实现所使用到的一些数据挖掘处理方法和技术。
常一帆[2]2008年在《客户关系管理在电子商务中的应用研究》文中进行了进一步梳理随着电子商务的发展,传统的商业模式受到了严峻的挑战,它要求企业以全新的思维来看待客户。因此,客户关系管理得到了广泛的应用和发展,它为企业提供了收集、分析和利用各种客户信息的应用系统,以及企业面对客户的科学手段和方法,使企业的销售理念从以产品为中心转换到以客户为中心。数据仓库和数据挖掘技术是保证CRM实施成功的基础。借助于数据仓库和数据挖掘技术,CRM系统可以充分利用它们的分析结果,制定市场策略,探索企业和所对应市场的运营规律,并向客户提供个性化产品以及优质服务。首先,本文针对电子商务环境下企业的业务需求,采用J2EE轻量级架构——Struts、Spring、Hibernate开发企业电子商务系统,其中包括客户管理,订单管理,商品管理,库存管理等功能。通过学习客户关系管理的基本思想和基础理论,将CRM理念和技术引入到电子商务系统中。从分析企业的业务需求入手,建立了企业的CRM应用模型。其次,本文研究了数据仓库和数据挖掘技术在CRM系统中的应用。根据分析需求,构建面向客户主题、销售主题和退货主题的数据仓库,并利用Microsoft Excel作为分析结果的前端展示,使企业的经营者可以从多角度观察数据;分析了面向电子商务的客户细分问题,重点研究了企业客户流失的问题,选择以客户价值和客户特征为主的细分指标,应用Analysis Service的聚类算法,构建已流失的客户模型和将要流失的客户模型,帮助企业找出客户流失的群体和特征,并给出了相应的营销策略。最后,对论文的研究内容和应用结果做了总结,并指出了课题的不足和今后的研究方向。
王艳[3]2016年在《基于Opentaps的中小企业客户关系管理服务系统》文中认为由于当今经济形势的进一步发展,中小企业不断增多,已经在我国的国民经济中占据了不可挑战的重要地位。而随着中小企业占据的比重不断加大,造成了中小企业间的竞争更加激烈和残酷。在这样的环境下,中小企业和其客户的关系在企业经营的地位更加重要。在客户产品需求度相似的情况下,能否获得客户的忠诚度,是企业能否脱颖而出的重要武器。随着科技化和信息化的进一步普及,客户关系管理服务对于企业来说已经成为了不可避免的趋势,对于客户忠诚度等分析也更加的具有科学依据。为促进中小企业的进一步发展,中小企业客户关系管理服务系统的设计和实现必然会成为一个经久不衰的研究课题。本文分析了客户关系管理服务系统的传统结构、发展趋势以及实现目标,叙述了中小企业的客户关系的特色和基础结构,在此基础上对中小企业面临的客户关系的特殊性进行了分析。并根据分析结果提出,传统的客户关系管理系统并不具备适合中小企业的功能,并在对传统系统分析结果的基础上,提出了适合现今中小企业管理服务系统的需求分析。随后,介绍了数据挖掘理论和客户分析方法,根据中小企业中所需要的数据分析阐述了数据挖掘中的聚类分析和模糊集算法,用数据挖掘方法实现了客户数据分析。随后,本论文研究了客户关系管理服务系统的模式,并通过分析其最终要达到的目标,而根据目标提出了一种合理的客户关系管理服务系统,并阐述了系统技术开发框架,并设计了系统架构和系统安全。在系统总体设计和分解设计的基础上,实现本课题研究的客户关系管理服务系统,并探讨了其中的重要实现方法和过程。随后对系统进行测试,满足系统的需求和设计要求。最后对实现的系统进行总结,并对未来系统的进一步优化做出展望。本课题设计的基于Opentaps的中小企业客户关系管理系统,将其他应用平台数据合理使用到系统中,并通过数据挖掘方法完成了客户数据的多重分析,包括了生命周期,发掘潜在客户等等。在系统的实现中,着重设计了系统权限,实现系统安全,将多种技术手段运用到系统中,达到中小客户关系管理服务系统功能和性能要求。
王晓龙[4]2014年在《基于数据挖掘的银行客户关系管理系统》文中研究说明银行客户关系管理系统是以客户关系为重点，通过研究银行的业务流程及客户关系，采用先进的信息技术、计算机技术和优化管理方法，建立客户关系管理系统，以此来实现全部业务流程的电子化和信息化，达到提高客户满意度、信任度及银行利润最大化的目标。伴随我国金融市场对外开放的幅度不断扩大，银行业的全面开放已成定局。随着外资银行的不断涌入，国内股份银行、民营银行的不断出现，国有控股银行受到了前所未有的冲击。银行之间的竞争是客户资源的竞争，国有银行要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须牢牢把握客户资源这一关。如何发展新客户资源，留住老客户；如何以贡献度高的客户群为中心，建立能快速处理大业务量、大数据的客户关系管理系统是当前国有银行的棘手问题。尽管国有银行已有的数据库系统具有数据的增加、删除、查询和录用等功能，但不具有处理数据之间的关联能力，无法发现庞大客户信息的背后隐藏的业务规律，因此，无法为国有银行高管对未来市场的预测提供有力的数据支持。本文在分析国内某国有银行现行业务流程的基础上，分析了已有数据库管理系统中存在的问题，采用数据挖掘技术，建立了新的客户关系管理系统。主要工作如下：首先对国内外客户关系管理系统及数据挖掘技术的研究现状进行了综述。其次，分析了国内某银行现行数据库关系管理系统中存在的问题，在此基础上，对新客户关系管理系统的功能需求进行了详细地分析，并采用统一建模语言对银行的业务流程进行了描述。再次，针对该银行客户贡献度计算方法存在的不足，提出了改进客户贡献度的新计算方法。最后，对客户关系管理系统进行了详细设计和开发，测试结果表明：新系统能满足该银行当前的功能要求。
李俊[5]2015年在《基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的设计与实现》文中研究说明农村信用社的客户管理系统是管理和统筹银行业务,客户等信息的主要信息系统,目前农村信用社做为我国最基层的货币管理行业,由于它的自身原因,使它的发展相对落后,因此利用数据挖掘技术开发一套客户管理系统对其的发展将有很大的帮助。随着银行业的不断发展,如何争取优质客户是银行迫切需要解决的主要问题之一;数据挖掘技术,可以从海量的客户信息中发现客户的特点,并将客户进行分类,从而可以获得更多更优质的客户资源。基于银行业的发展需要,数据挖掘技术的这种特点,建立基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统。本文以农村信用社为背景,首先分析数据挖掘、CRM在国内和国外的现状、研究及发展趋势,其次对当前应用相对成熟的数据挖掘技术、CRM理论、和论文应用的开发工具进行概述。基于以上的学习和分析,本论文罗列出了农村信用社客户管理系统的实现目标。然后本论文采用Java语言,B/S架构就农村信用社客户管理系统所有实现的核心模块进行需求分析,设计和界面实现。基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的使用,客户数据可以得到定性、定量的分析,客户变化的特点就可以被农信社的各级管理人员及时、准确的掌握,并挖掘客户资源,通过对客户的分类管理,针对不同客户类型制定其适合的营销策略、从而可以牢牢抓住客户,并可以降低成本、提升经济效益,农村信用社也因此提高其在市场上的竞争力。
曾德华[6]2007年在《数据挖掘在客户管理系统中的应用研究》文中提出客户管理是企业营销管理的核心内容，实施精确、简单、实用、高效、全面的客户管理，不但能提高客户的忠诚度，减少客户流失，还能有针对性的展开市场调查、促销和交叉销售，提高销售额，从而使老客户产生更大的价值。新兴的数据挖掘技术，是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程，在企业客户管理中应用数据仓库技术和数据挖掘技术，不仅使客户管理更高效，还能预测客户将来的各种消费行为，为企业实施更精确的客户管理和市场营销提供参考，使企业在市场竞争中占据更有利的位置。本文以《客户不是上帝》为基础业务需求，结合国内外先进的企业管理理念、市场营销理念，来构建一个分析型和操作型相结合的企业客户管理信息系统，在系统中，着重阐述以下几个问题并提出了相应的解决方法：●客户管理的目标：防止客户流失，使客户产生更大的价值●造成客户流失的原因及对策：包括自然流失、外因流失和内因流失●如何使老客户产生更大的价值：即采用哪一种更合适的营销方式和手段●在客户管理中如何应用数据挖掘技术来提升客户的忠诚度，包括数据挖掘技术的介绍、在客户管理中的意义、应用方法、步骤，考虑到企业实际情况和性能价格比，提出一个以微软产品和技术平台为核心的解决方案●给出客户管理系统完整的功能需求和解决方案，包括功能需求、数据ER图、数据挖掘需求，并力图使需求具有较高的普遍性和较高的推广价值系统融合了许多先进的管理理念，比如ISO9000质量管理、PDCA过程管理、六脑管理规则、8020规则、RFM统计方法等，使用此系统，不仅可以改善企业管理流程，形成以客户为导向的企业组织结构，还可提高企业的管理水平，强化企业的客户意识，进一步提升客户管理水平；同时，企业可在此基础上进行功能扩充，形成独具特色的、功能完善的客户管理信息系统。
段玲[7]2013年在《基于数据挖掘的银行客户分析系统设计与实现》文中提出随着经济全球化、网络化以及金融自由化浪潮的展开,银行间的竞争日趋激烈。各商业银行已经认识到,银行要在竞争中保持优势,必须注重对客户资源的竞争,而要竞争客户资源,必须通过建立客户关系管理系统来获得实时的客户信息,而数据挖掘技术是实施客户关系管理的关键技术之一。通过数据挖掘技术可以过客户信息进行多维度的分析,从大量客户数据中挖掘出隐含的、对银行决策有帮助的知识和规则。这样才能为不同需求的客户提供差别化的金融服务,从而达到保留现有客户、发掘潜在客户并最终提高银行盈利能力的目的。本课题通过对客户关系管理和数据挖掘技术相关理论和方法的介绍,分析银行客户关系管理如何将信息技术与营销战略决策充分结合,开发一套银行客户分析管理软件,通过该软件银行可以实现对客户的自动管理,并寻找出潜在的高端客户,从而提高银行盈利水平,并为银行决策者提供可靠的数据支撑。本课题使用C4.5算法实现客户分析系统的设计和开发以及通过对银行客户分析系统的各个模块的详细论述,展现出一套科学的、完整的实施流程,但鉴于主客观条件的限制,很多方面的探讨还不太深入。根据实际业务需求,本课题开发的系统能够分析客户数据信息和账务信息,进行较为复杂的数据挖掘,作出分析后提供给银行管理人员使用。目前,该系统已投入到实际业务工作中。通过实践,证明该系统设计能有效的发掘目标客户,提高了银行风险防范能力,促进银行业务发展。
吕烨[8]2012年在《交通银行大连分行客户管理系统的设计与实现》文中研究说明随着市场经济的不断发展以及金融行业的迅速发展，银行业要从传统的“以资金为中心”的宗旨转向以“以客户为中心”为宗旨，这对银行业的角色进行转变。银行通过建立客户关系管理系统，加强客户管理机制，完善服务，创新产品，在行业竞争中独占鳌头。数据挖掘技术就是客户关系管理的秘密利器，将数据挖掘技术运用到银行的客户关系管理中，将对客户信息提供有效的管理，对客户的发展能够提供有效的决策依据和技术支持，是决策者在后台管理客户、赢得商机的好助手，也是银行赢得利润的重要手段。本次论文对课题的研究背景、现状以及课题意义进行研究，分析了银行CRM系统的客户关系管理，客户信息包括客户的基本信息、客户的贡献度、客户的信用度，采用数据挖掘的分类法，将银行客户划分为4类：潜在客户、优质客户、普通客户、风险客户。对银行CRM系统进行架构设计，该系统主要实现了客户管理、服务信息管理、销售信息管理、知识库管理、产品管理、业绩绩效考核、报表统计等功能。在银行CRM系统中，制定销售计划，根据销售计划的需求，使用数据挖掘技术挖掘银行优质和潜在客户，实施销售过程，使银行收益极大化。在文章的最后以交通银行大连分行作为应用实例，描述了交通银行大连分行在CRM系统的实现以及数据挖掘在CRM中的运用。在银行业中，基于数据挖掘技术建立客户关系管理系统的目的是从市场需求和客户需求，不断维护以及拓展客户群，为客户提高优质服务，提高客户的忠诚度和满意度，优化银行内部的现有资源，提高目前银行的运作效率，在业务发展中，挖掘更多销售计划和机会，根据计划适合的群体，发展潜在客户，科学准确的为银行的发展做出决策。
张全峰[9]2015年在《基于数据挖掘的A银行潜在客户获取研究》文中提出面对中国经济金融的变化呈现出新的发展态势,银行经营管理正在发生深刻变化,业务模式更加多样化。客户是银行业务发展的基石。实践表明,谁拥有客户,谁就拥有市场和未来,没有稳定的核心客户群体,银行业务发展将举步维艰。随着银行产品同质化,金融脱媒的冲击,银行业发展压力较大,改革任务艰巨,面临效益增长缓慢的突出问题。而在社交网络的背景下,数据挖掘的发展日益成熟,但是在我国商业银行中的应用则起步较晚,银行经过多年的信息系统建设,已经积累了大量的数据,数据中蕴含的巨大价值远远没有得到充分体现。因此,有必要进一步研究数据挖掘在银行客户获取的应用,有效发掘潜在客户,推进业务发展。本文以A银行为研究对象,积极探索适合A银行的潜在客户拓展道路,有效提升潜在客户获取能力,推进业务发展,提高精细化管理水平。本文主要采用文献研究、定性分析和实证分析的方法,在总结前人研究成果的基础上,首先分析了客户关系管理的相关理论,详细探究了数据挖掘的定义、技术和方法,对于数据挖掘在银行业的应用和银行客户获取研究进行了深入剖析。通过分析A银行客户关系状况,对其潜在客户获取的营销策略、获取途径和和流程进行了分析,揭示出银行客户获取过程存在的问题,并对原因进行了分析。然后,重点介绍了基于数据挖掘的潜在客户获取模型的设计,通过一系列建模过程,最终生成了潜在客户获取模型。最后,通过对A银行潜在客户模型推广进行应用评估,给出模型的改进方向,以此提升银行客户获取能力,从而推动整个企业迈向新的台阶。本文的创新点主要体现在:第一,以A银行为研究对象,研究具有银行业特色和适用性;第二,设计了A银行潜在客户获取模型,并提出了有效应用措施,系统研究如何有效盘活银行数据。A银行潜在客户获取模型的应用领域、数据质量、数据分析队伍和模型推广等方面与潜在客户获取模型密切相关,这是本研究的后续研究方向。
曹旭[10]2014年在《基于数据挖掘的饮品业CRM设计与实现》文中研究说明CRM(Customer Relationship Management,CRM)是一个系统性的工程,是计算机技术和管理学相结合的产物。客户关系管理能够帮助企业由以产品为中心向以客户为中心进行转变,从而与客户建立长期有效的业务关系,向客户提供个性化的服务。企业活动面向长期的客户关系,其主要目的是帮助企业获得更多利润。首先,本文在大量文献研究的基础之上,对客户细分和客户价值两个方面进行了分析。通过分析指出要更大程度的实现客户价值,最好的方案是进行客户分析,进而制定个性化的营销策略,并把制定的营销策略应用于饮品企业的营销活动。其次,对数据挖掘在CRM中的应用做了深入研究,为构建基于数据挖掘的饮品业CRM系统,提供了理论依据。对数据库的概念模型和数据表中数据类型进行了分析;通过对饮品企业的实际调研和需求分析,总结出系统的功能性需求和非功能性需求,并对其规范化描述。接着,介绍了系统的开发工具,并对CRM系统中的主要模块进行了详细的设计。主要有登陆模块、客户管理模块、饮品管理模块、库存管理模块的设计流程,登陆模块、系统主页、客户管理模块、客户细分模块、库存管理模块的界面实现,最终完成了系统的设计目标。最后,提出了CRM系统的测试方案,从系统性能、系统安全性、系统功能的实现几个方面对CRM系统进行了测试,其中对系统功能模块进行了详细测试,并统计了测试结果。本文从饮品企业CRM系统的实际需求入手,对数据挖掘技术在饮品业CRM中应用进行了研究,并对一些问题的解决方案做了归纳与总结,意在对饮品企业数据挖掘的应用提供参考。
参考文献：
[1]. 基于数据挖掘和知识管理的客户关系管理系统研究[D]. 朱小虎. 合肥工业大学. 2007
[2]. 客户关系管理在电子商务中的应用研究[D]. 常一帆. 北方工业大学. 2008
[3]. 基于Opentaps的中小企业客户关系管理服务系统[D]. 王艳. 电子科技大学. 2016
[4]. 基于数据挖掘的银行客户关系管理系统[D]. 王晓龙. 青岛理工大学. 2014
[5]. 基于数据挖掘的农村信用社客户管理系统的设计与实现[D]. 李俊. 北京工业大学. 2015
[6]. 数据挖掘在客户管理系统中的应用研究[D]. 曾德华. 华东师范大学. 2007
[7]. 基于数据挖掘的银行客户分析系统设计与实现[D]. 段玲. 电子科技大学. 2013
[8]. 交通银行大连分行客户管理系统的设计与实现[D]. 吕烨. 电子科技大学. 2012
[9]. 基于数据挖掘的A银行潜在客户获取研究[D]. 张全峰. 山东财经大学. 2015
[10]. 基于数据挖掘的饮品业CRM设计与实现[D]. 曹旭. 电子科技大学. 2014
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