陈伟东[1]2003年在《基于分析型CRM的信用销售管理》文中指出信用销售，是指企业向客户销售产品或提供服务时，同意客户在未来一定期间内全额支付货款或服务费。信用销售其模式是：向客户销售产品(提供服务)，约定期后从客户处收回款项，再投入生产(服务)，实现企业运作的良性循环，但其实质是企业与客户间的一种借贷关系。 信用销售管理的目标是既要降低客户信用风险，又要实现最大的客户收入，两者之间存在既统一又对立的关系，但两者都是赊销企业生存发展的必要条件，也都是围绕客户进行的经营管理活动。加强信用销售管理，除有赖于社会整体信用环境的好转外，更重要的是企业内部要建立信用风险防范机制。应用分析型CRM(客户关系管理)系统的有关理论和方法，对企业与客户间的这种互动关系进行研究，将有助于信用销售管理目标的良好实现。 无论从宏观面还是从微观来看，CRM的研究和应用都是在于把握企业和客户之间的互动关系，并按不同功能分为运营型、分析型和协作型叁种。分析型CRM主要用于数据管理、分析和提供决策依据，其核心技术是数据仓库和数据挖掘。 以客户为中心的数据仓库对企业所有可能和客户相关的数据进行整合和集成，在此基础上，数据挖掘根据预定义的商业目标，对大量的客户数据进行探索和分析，揭示其中隐含的商业规律，并进一步生成相应的分析、预测模型。 有别于银行信贷风险评价，根据一般信用销售企业的经营特征，在分析和选取影响客户信用的各种构成因素后，建立客户信用评价的神经网络结构，通过训练和学习，确定客户信用度的评估模型，能够合理和动态地评价客户信用风险。 然而，信用销售管理的最终目的是达到客户销售贡献和信用风险的综合平衡。在信用评估的基础上，应整合客户的销售贡献指标，运用聚类分析方法，进行客户价值的定位分类，实现客户价值的最大化和优化利用企业资源。 文中以速递业务的信用销售管理为应用背景，明确提出目标需求，整合和集成客户信用信息，建立信用度分析模型，科学地评估客户信用，并结合客户对企业的销售贡献，通过聚类方法，对客户实行信用条件下针对性的价值分类管理。
陈翠翠[2]2011年在《基于数据挖掘的分析型CRM系统设计与实现》文中指出随着市场竞争的日趋激烈,如何在交易当中有效地跟踪客户,将短期的交易行为发展成长期的合作关系,建立起从“以产品为中心”向“以客户为中心”的销售体系,是企业面临的一个问题。客户关系管理正是这样的一套解决方案。客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是是一种新型管理机制,其目的就是为了改善企业与客户之间关系的。通过实施客户关系管理可以增进企业与客户之间的沟通,更好地满足客户需求,从而达到保留现有客户并挖掘潜在客户的目的。客户关系管理的核心思想是将企业的客户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,提高客户对企业的价值贡献。CRM应用系统将商业实践与数据挖掘、联机分析、数据仓库等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商业行为提供一个自动化的解决方案。建立一个易用高效的CRM应用系统对提升企业的竞争力、提高企业的管理水平和增加企业收益具有重要意义。本文首先通过对客户关系管理(CRM)理论、分析型CRM理论及其支撑技术的分析,明确数据挖掘技术在分析型CRM中的作用;再通过分析型CRM的一般组成及模型分析,对分析型CRM系统的主题和数据需求进行了阐述,对分析型CRM的系统功能模块、架构体系和数据仓库模型进行设计与实现;最后,对该系统的应用结果进行了分析。
车明华[3]2008年在《数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究》文中研究指明数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用作为近年来研究的热点问题，已引起学术界和企业界的广泛关注。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，企业通过建立与客户沟通的便利渠道，实施客户关怀，为客户创造更高的价值，来提高客户的满意度和忠诚度，从而实现更高的利润和企业的长远发展。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，是实施客户关系管理的关键技术之一。企业在收集大量的客户基本资料和详细的交易数据的基础上，利用数据挖掘能够发现客户特征、客户购买模式等有价值的客户知识，可以有效地指导客户关系管理实践。运营型CRM是以整合企业内部资源为主，而分析型CRM旨在增加CRM系统的商业分析与辅助决策能力，为企业提供有价值的决策知识。因此本文主要研究如何把数据挖掘技术应用到分析型CRM中去，从而实现企业CRM系统中的分析决策功能。本文首先对数据挖掘相关理论、CRM思想以及数据挖掘技术在CRM中的应用进行了介绍，并引入了RFM和客户价值矩阵理论。然后在运营型MBCRM系统的基础上设计构建分析型MBCRM系统。针对分析任务特点和企业需求，结合RFM和客户价值矩阵的内容，确定了客户购买行为分类、客户类别特征分析和客户营销分析叁个主题的数据挖掘模式，提出了挖掘建模算法，设计了挖掘实施过程，然后通过程序编码得以实现，得出了许多启发性规则。最后阐述了本课题研究中的一些心得和今后的研究展望。
王群[4]2005年在《分析型客户关系管理的方法和模型研究》文中进行了进一步梳理客户关系管理(CRM)是当前的研究热点。由于国内企业发展的特殊轨迹,在此方面的研究和应用明显落后于国外。虽然目前国内对“到底什么是CRM”、“CRM能为企业做什么”、“CRM应该包含哪些功能、覆盖哪些业务过程”等问题进行了探讨,且取得了一定的成效。他们也意识到如果不涉及分析型CRM研究的努力其价值并不大,但是目前国内对分析型CRM中各种分析模型的研究却还很少。本文首先对CRM的产生和发展、CRM的定义与本质及CRM的分类作了一个简单的描述,并指出了我国CRM研究的紧迫性和重要性。接着着重介绍了CRM中的分析型CRM,并突出了数据挖掘技术在分析型CRM中的重要作用。后来又在文中对粗糙集理论、预测方法、层次分析法、MUSA(Multicriteria Satisfaction Analysis)、聚类分析方法等在分析型CRM建模中会用到的理论和方法进行说明。并且以电信行业为基础用上面的理论进行了分析型CRM的模型和方法研究。分别提出了基于粗糙集的组合预测模型,应用MUSA方法进行客户满意度分析,应用层次分析法进行客户信用度分析,应用粗集和模糊聚类分析方法对客户进行聚类分析。最后,结合作者在拓维信息系统有限公司拓维电信CRM(TW-TCRM)系统的应用实践,对上述的模型和方法进行了实例分析。
徐琛钧[5]2007年在《数据挖掘在分析型CRM中的应用研究》文中研究指明分析型CRM旨在增加CRM系统的商业分析与辅助决策能力。要实现分析型CRM的主旨,从大量交易数据中提取出隐含有用的信息,需要先进的数据分析方法。基于数据挖掘的分析型CRM的应用研究能帮助企业解决利润增长的瓶颈问题,因而越来越受到研究者的重视。本文主要做了如下工作:针对数据挖掘系统与应用领域结合的发展趋势,设计了集针对性和灵活性于一体的多层数据挖掘体系结构,并将其应用于分析型CRM系统中。同时当前企业越来越多的应用电子商务门户站点来进行产品宣传,网上营销和用户沟通,而网站的数据也日益成为分析型CRM数据的主要来源,企业需要做到从这些特殊的数据中分析出有用的客户知识。本文在设计分析型CRM系统架构时候,引入Web数据挖掘这一功能,同时对Web数据分析业务流程进行了探讨。本论文对数据挖掘技术中两种常用的挖掘方法进行了深入的分析。将布尔关联规则挖掘算法中最成功的一类算法:Apriori算法引入到交叉销售应用中,增强了系统的实用性能。将分类算法SPRINT算法引入到客户分类中,通过增强对大数据量的处理能力,从而提高了分类的准确性,增加了CRM中相关决策的可信性。在此基础之上,本文着重通过具体案例按照研究主题进行数据组织,在零售业中一方面具体运用关联规则对产品进行分析,另一方面具体运用SPRINT算法对顾客进行分类分析。
王彦增[6]2013年在《O2O模式下的分析型CRM研究》文中研究指明随着新经济时代的来临，企业的战略中心正从“以产品为核心”向“以客户为核心”转变，一种能全面融合线上虚拟经济和线下实体店的商业模式O2O的浮现,在线支付、现实就近消费成为可能。这种新型电子商务模式也引起业界对管理学前沿课题客户关系管理（CRM）的广泛兴趣，CRM也逐渐成为企业策略的核心部分。深入研究信息技术在O2O下客户关系管理中的应用，是提高客户服务质量，增加客户满意度和忠诚度的有效途径。对于丰富完善现代管理学知识，推行信息化管理具有重要意义，同时也为企业在复杂多变的环境中提供了科学的决策依据。客户关系管理的理论基础来源于西方的市场营销理论，在美国最早产生并得以迅速发展。CRM的产生，是市场需求和管理理念更新的需要，是企业管理模式和企业核心竞争力提升的要求，是电子化浪潮和信息技术支持等因素推动和促成的结果。本文对客户关系管理概念、客户关系管理分类进行了简单介绍，并对客户关系管理和其核心数据挖掘进行了理论综述，着重介绍、综述了分析型客户关系管理的基本理论和思想，分析了在O2O模式下进行分析型客户关系管理的必要性和优越性，并构建了在O2O模式下的分析型客户关系管理的模型。总结了数据挖掘技术在进行分析型客户关系管理中挖掘流程、功能分析，在企业市场营销中客户细分、客户信用、客户流失以及交叉销售等方面中的应用。选择了分析型CRM在商品关联性和客户细分分析两方面的的应用进行理论方法研究和实证分析。本文的创新主要有：（1）在研究内容上，本文对分析型CRM在O2O模式下的应用进行了初步探讨，研究对象较为前沿，并结合其中较为突出的难题进行了实证分析，分析的结果是传统统计方法难以得到的。（2）在具体研究上，针对本文选取的案例，在建立的O2O模式下的CRM体系基础上，选择了关联性分析和客户细分作为研究目标，整体框架清晰。（3）在研究方法上，本文通过亲身采集相关公司数据，建立并优化研究模型，通过数据挖掘技术工具WEKA进行了相应的操作，得到了一定研究价值。
刘沛[7]2007年在《基于Multi-Agent的分析型CRM的研究》文中指出随着经济全球化的深入和企业间竞争的加剧,产品和服务的差异越来越小。企业经营的理念产生了重大的变化,其中最突出就是“以产品和销售为中心”向“以客户为中心”的经营理念的变化。谁能够有效地管理客户资源,掌握客户的需求,加强与客户的关系,满足客户的个性化需求,谁就能获得市场优势,在激烈的竞争中立于不败之地。客户关系管理就是在这种时代背景下产生和发展的。客户关系管理(CRM-Customer Relationship Management)是一种新型的管理模式。它以信息技术为手段,通过对以“客户为中心”的业务流程的重新组合和设计,形成一个自动化的解决方案。从系统应用角度,CRM可以分为协作型、操作型、分析型叁种类型,它们分别实现接入管理,业务流程支持、客户分析功能。分析型CRM对协作型CRM和操作型CRM提供支持,是整个CRM系统的核心。Multi-Agent System(MAS)是一个松散耦合的Agent网络,这些Agent通过合作解决超出单个Agent能力或知识的问题。Multi-Agent系统具有自主性、分布性、协调性,并具有自组织能力、学习能力和推理能力。因此利用MAS来构建分析型CRM时,可充分利用Agent的智能性、协作性、适应性,构建出具有可靠性、灵活性、可扩展性的分析型CRM系统。本论文通过分析基于MAS的分析型CRM系统的优势,将MAS技术引入到分析型CRM的构建中来。本文的主要内容包括:1)从管理的角度出发,用客户生命周期理论建立了一个通用的客户分析管理框架,将客户分析中的分析策略纳入到客户生命周期管理的统一框架下。2)从系统的架构和设计角度出发,设计了基于MAS的分析型CRM的系统结构,并对其核心Agent的模型结构和工作原理做了详细的探讨。3)着重研究了分析型CRM中的关键部分客户细分。提出了基于AHP方法的客户价值细分实施流程,并给出了具体的实现方法。并通过实证分析,证实了该方法的有效性。4)在MAS平台JADE下,实现了基于AHP的客户价值细分的原型系统。该MAS系统利用了Agent的自治性、协作性和自适应性,提高了客户价值细分的灵活性,并初步证实了将MAS技术引入到分析型CRM中的可行性和有效性。
王春[8]2012年在《基于Baosteel电子商务的CRM研究及应用》文中认为随着信息技术的发展,电子商务技术已经遍地开花,愈来愈多的企业通过网络营销、电子商城等电子商务途径进行市场拓展。对于电子商务企业来说,如何赢得大量可信任的优质客户,是企业良好发展的基石,客户关系管理作为一种不断进步的管理模式、业务营销理念和信息技术的前沿产品,坚持以客户为中心的经营理念来支持高效的市场营销及服务流程,能够在准确市场定位的基础上合理配置资源,发现并最大限度满足优质客户的需要,对电子商务的发展具有良好的推动作用。本文首先从理论上深入研究了客户关系管理,详细讨论了客户关系管理的产生、发展及实施过程中的相关问题,以及如何以客户为中心的服务经营理念构建客户关系管理系统的基本模型。其次,本文针对具有大宗商品交易、用户数量多等特点的电子商务平台所产生的一系列问题,结合数据仓库、数据挖掘及分析型CRM技术,提出了几种针对不同侧重点进行分析处理的挖掘模型,分别利用支持向量机、决策树、遗传算法、神经网络等算法进行电子商务平台中的潜在客户挖掘、现有客户群体分类分析、客户盈利能力分析、客户信用度分析等,将各个模型的分析结果运用于不同的方面,为电子商务平台中各级经营决策者提供决策支持,使之最大限度地降低营销成本,实施有针对性的营销策略,降低运营风险,提高CRM系统的利用率。最后,本文以Baosteel电子商务平台中的客户及其业务数据为基础,运用四种模型进行挖掘分析,并采用相应的模型检验方法进行合理性验证,具有较高的实用价值。
范国龙[9]2009年在《基于MVC模式的兰州网通分析型CRM系统设计》文中研究表明客户关系管理CRM(Customer Relationship Management)是一项综合的IT技术,它利用软件、硬件和网络技术,为企业建立一个客户信息收集、管理、分析、利用的信息系统。为企业的销售、市场、服务等部门和人员提供经过分析及处理的客户信息,并强化跟踪服务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,从而增加企业利润,并通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。因此,被称为下一代CRM的分析型CRM依然是学术界和工业界研究的一个热点问题。本文在对当前CRM系统进行分析总结的基础上,针对兰州网通公司的实际CRM需求,提出了一种在WEB环境下基于MVC模式的分析型CRM系统,并对其技术路线、系统需求、系统设计、系统实现进行了详细论述。基于MVC模式的软件设计方法保证了系统具有良好的通用性、实用性、安全性、分布式和可扩展性,既提供了规范、标准的管理模式,又提供了灵活的接口,能适应不同的企业的经营情况。此外,引入分析型CRM系统的有关数据仓库及数据挖掘技术的理论和方法,可以从当前的大量数据中提取出数据背后潜在的知识,对企业与客户间的这种互动关系进行研究,将有助于企业利润的良好实现,同时也提升了系统的先进性。本文所论述的管理和分析方法是实现分析型CRM系统一种策略,而分析型CRM系统的理论和方法很多,新理论、新方法层出不穷,对分析型CRM软件系统实现方法的探讨和开发工具方面的改进是一个还需持续努力的课题。
蔺逸华[10]2007年在《中国联通用户维系分析》文中指出随着中国电信行业的不断发展,电信企业竞争由质量相当的网络资源转移到差异化的服务竞争上来,对电信运营商的服务内容、服务方式、服务质量、服务策略以及服务意识,提出了严峻的挑战,提高客户满意度和忠诚度成为关注热点,客户关系维系成为提升企业核心竞争力的有效手段,而客户则是电信运营企业最宝贵的资源。客户维系能力的加强极大地提高了企业的盈利能力。因此它强调企业客户在该行业和高价值客户总体中所占的份额,这个份额越高,企业的盈利能力就越强,因此它能极大的提高企业盈利能力。另外,客户关系维系就是对长期价值的重视,具有增强了企业长期的可持续发展能力。有研究表明,客户维系带来的长期的客户关系与企业的长期盈利能力具有高度的相关关系,良好的客户关系维系带来的忠诚客户,对企业有巨大的贡献。客户维系强调对客户的忠诚培养,而忠诚客户对企业的贡献已经受到关注。本文从联通公司所在的电信行业竞争环境入手,结合客户维系的相关理论分析了联通公司目前在客户关系维系上存在的问题及产生的原因,指出实施客户关系维系不是一个简单的过程,而是应在服务理念、组织架构、技术支撑以及渐进的业务改革等几方面进行优化组合,并结合“以客户满意为中心”的企业文化,提出了联通公司客户维系的综合解决方案,同时,也是本文的主要研究成果。一、中国电信市场的竞争环境及客户维系的必要性目前我国电信业已经形成了中国电信、中国移动、中国联通、中国网通、中国铁通、中国卫通6家基础电信运营商,4000余家增值电信企业相互竞争的市场格局,其中四大电信运营商已经形成了力量相对均衡的竞争格局。总体来看,运营商的核心竞争力将越来越依赖其服务竞争的优势,电信竞争也逐步由质量相当的网络资源转移到差异化的服务竞争上来。电信企业的竞争优势主要取决于企业的客户维系状况。就电信企业所处的外部环境来看,客户维系是进行市场竞争的需要;从电信运营商自身的角度来看,客户维系是企业生存发展的需要。以微观经济学的理论分析,随着电信市场垄断局面的打破,市场上的厂商获利由垄断时期的高额利润降至市场平均利润水平。在这种情况下,客户维系的重要性就在竞争中凸现出来。二、联通公司客户维系现状及存在的问题联通公司自成立以来,随着在电信市场竞争大潮中的摸索前进,已逐步认识到了客户维系的重要性。并围绕以满足客户需求为中心、以客户满意为根本出发点,建立健全系统的科学化的服务体系,最大限度地满足客户的个性化需求,提高公司的核心竞争力,进而推动公司的持续健康发展。客户维系工作在联通公司虽然得到了很大的关注,但是在客户维系的具体工作中还存在几方面的制约条件,首先是激烈的市场竞争导致了价格战的升级,即相互打击了对方的市场,又同时对自身出台营销政策也相互抵触,这样给在不同运营商之间游离以及在同一家运营商不同资费下变动的客户提供了机会和理由:其次是由于代理渠道与联通在市场营销过程中所追求的目标不尽相同,导致了代理渠道虽然发展的一些客户,但也给客户维系工作带来了一定的困难,主要表现在虚假的客户资料和差异很大的服务质量:最后是现有信息系统平台的支持并不能满足客户维系工作中的需求,主要表现在信息孤岛比比皆是、信息共享难以达成以及信息运用无章可循等叁个方面。叁、联通公司客户维系解决方案通过对服务满意度和忠诚度内涵和外延的探讨和研究得出结论,电信运营商要想获得真正忠实客户,无论什么时候都要努力提升自身服务水平,不断提高客户的满意度。维系客户忠诚度,意味着提升了客户对企业的贡献价值,也使得竞争对手无法争夺这部分市场份额。保持客户忠诚度除了直接带来企业的经济效益外,还可以提升企业的品牌价值,降低信用风险和提高核心竞争力。从品牌忠诚营销的角度看,销售并不是营销的最终目标,而是与客户之间建成立持久的和有益的品牌关系的开始,也是建立品牌忠诚,把品牌购买者转化为企业品牌忠诚者的机会。个性化的服务内容针对不同目标用户群体进行细分,为用户提供全方位不同角度的解决方案,包括:建立客户经理制、建立建成全信息和营销网络、建立详实的客户档案、感受电信运营商的“微服务”、实施个性化服务策略等,保证实现对用户无处不在、无微不至的关怀理念。客户维系工作还需要强大的技术平台的支持,通过构建客户交互平台、客户智能平台及数据掘挖系统,建立的分析型CRM,其核心在于让企业了解客户,利用客户信息来了解客户的购买模式、行为特征,改变与客户交流互动方式,将会使客户的忠诚和保留度大幅增加。四、联通公司客户维系解决方案的实施与控制通过转变经营理念、完善管理机制、完善组织与制度的保证以及事前预防和事后修正,配合客户维系解决方案的实施,同时也是对其在执行过程中的一个控制手段。经过研究可以得出,目前的电信市场竞争激烈,对于联通公司来说,加强客户维系工作,实施客户关系管理将是提升企业竞争力的最有效手段之一,也必将成为支撑联通公司尽快作大作强的重要基础工作,具有很强的操作性和理论指导性。
参考文献：
[1]. 基于分析型CRM的信用销售管理[D]. 陈伟东. 广东工业大学. 2003
[2]. 基于数据挖掘的分析型CRM系统设计与实现[D]. 陈翠翠. 电子科技大学. 2011
[3]. 数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究[D]. 车明华. 大连海事大学. 2008
[4]. 分析型客户关系管理的方法和模型研究[D]. 王群. 中南大学. 2005
[5]. 数据挖掘在分析型CRM中的应用研究[D]. 徐琛钧. 安徽理工大学. 2007
[6]. O2O模式下的分析型CRM研究[D]. 王彦增. 浙江理工大学. 2013
[7]. 基于Multi-Agent的分析型CRM的研究[D]. 刘沛. 北京工业大学. 2007
[8]. 基于Baosteel电子商务的CRM研究及应用[D]. 王春. 东华大学. 2012
[9]. 基于MVC模式的兰州网通分析型CRM系统设计[D]. 范国龙. 复旦大学. 2009
[10]. 中国联通用户维系分析[D]. 蔺逸华. 北京邮电大学. 2007
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