客戶(hù)關(guān)系管理概述

1、“”第第1 1章章 客戶(hù)關(guān)系管理概述客戶(hù)關(guān)系管理概述1.1 客戶(hù)關(guān)系管理的含義1.1.1 客戶(hù)關(guān)系管理的產(chǎn)生1.1.2 客戶(hù)關(guān)系管理的含義1.2 客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)的類(lèi)型1.2.1 按目標(biāo)客戶(hù)分類(lèi)1.2.2 按應(yīng)用集成度分類(lèi)1.2.3 按系統(tǒng)功能分類(lèi)“”1.1 客戶(hù)關(guān)系管理的含義 1.1.1 1.1.1 客戶(hù)關(guān)系管理的產(chǎn)生客戶(hù)關(guān)系管理的產(chǎn)生 客戶(hù)資源價(jià)值的重視（管理理念的更新）、 客戶(hù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)過(guò)程需求的拉動(dòng) 信息技術(shù)的推動(dòng) 圖1.1 CRM產(chǎn)生的原因“”1.1.2客戶(hù)關(guān)系管理的內(nèi)涵 綜合所有CRM的定義，我們可以將其理解為理念、技術(shù)、實(shí)施三個(gè)層面。其中，理念是CRM成功的關(guān)鍵，它是CRM實(shí)施應(yīng)用

2、的基礎(chǔ)和土壤；信息系統(tǒng)、IT技術(shù)是CRM成功實(shí)施的手段和方法；實(shí)施是決定CRM成功與否、效果如何的直接因素。 三者構(gòu)成CRM穩(wěn)固的“鐵三角” 圖圖1.2 CRM鐵三角鐵三角“”1.2 客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)的類(lèi)型1.2.1 按目標(biāo)客戶(hù)分類(lèi) 以全球企業(yè)或者大型企業(yè)為目標(biāo)客戶(hù)的企業(yè)級(jí)CRM； 以200人以上、跨地區(qū)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)為目標(biāo)客戶(hù)的中端CRM；以200人以下企業(yè)為目標(biāo)客戶(hù)的中小企業(yè)CRM。 1.2.2 按應(yīng)用集成度分類(lèi) CRM專(zhuān)項(xiàng)應(yīng)用 、CRM整合應(yīng)用 、 CRM企業(yè)集成應(yīng)用 1.2.3 按系統(tǒng)功能分類(lèi) 操作型CRM 、合作型CRM 、分析型CRM “”第第2 2章章 客戶(hù)關(guān)系管理理論基礎(chǔ)客戶(hù)關(guān)系管

3、理理論基礎(chǔ)2.1 關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)理論2.2 客戶(hù)生命周期及其價(jià)值2.3 客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱及其成因2.4 客戶(hù)智能與客戶(hù)知識(shí)“”2.1.1關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)的涵義與特征 所謂關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)，是把營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)看成是一個(gè)企業(yè)與消費(fèi)者、供應(yīng)商、分銷(xiāo)商、競(jìng)爭(zhēng)者、政府機(jī)構(gòu)及其他公眾發(fā)生互動(dòng)作用的過(guò)程，其核心是建立和發(fā)展與這些公眾的良好關(guān)系。 “”2.1.2關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)的涵義與特征 關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)特征：（）雙向溝通（）合作（）雙贏（）親密（）控制。 “”2.1.2關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)的中心客戶(hù)忠誠(chéng)1947年由美國(guó)學(xué)者塞利弗和肯切爾在研究社會(huì)判斷理論時(shí)提出的“涉入理論”。 客戶(hù)忠誠(chéng)的前提是客戶(hù)滿(mǎn)意，而客戶(hù)滿(mǎn)意的關(guān)鍵條件是客戶(hù)需求的滿(mǎn)足。 對(duì)客戶(hù)滿(mǎn)意研究的

4、最新進(jìn)展是斯普林格、麥肯齊和奧爾沙夫斯基通過(guò)實(shí)驗(yàn)和數(shù)理分析，重新檢驗(yàn)了形成客戶(hù)滿(mǎn)意的決定因素之后所建立的客戶(hù)滿(mǎn)意理論模型。 “”2.1.3 關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)梯度推進(jìn)層次 貝瑞和帕拉蘇拉曼歸納了三種創(chuàng)造客戶(hù)價(jià)值的關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)層次。一級(jí)關(guān)系營(yíng)銷(xiāo) 它維持客戶(hù)關(guān)系的主要手段是利用價(jià)格刺激增加目標(biāo)市場(chǎng)客戶(hù)的財(cái)務(wù)利益。 二級(jí)關(guān)系營(yíng)銷(xiāo) 即增加目標(biāo)客戶(hù)的財(cái)務(wù)利益，同時(shí)也增加他們的社會(huì)利益。 三級(jí)關(guān)系營(yíng)銷(xiāo) 增加結(jié)構(gòu)紐帶，與此同時(shí)附加財(cái)務(wù)利益和社會(huì)利益。 “”2.2.1 客戶(hù)生命周期客戶(hù)生命周期是指當(dāng)一個(gè)客戶(hù)開(kāi)始對(duì)企業(yè)進(jìn)行了解或企業(yè)欲對(duì)某一客戶(hù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)開(kāi)始，直到客戶(hù)與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系完全終止且與之相關(guān)的事宜完全處理完畢的這段時(shí)

5、間。 客戶(hù)的生命周期性可分為潛在客戶(hù)期、客戶(hù)開(kāi)發(fā)（發(fā)展）期、客戶(hù)成長(zhǎng)（維系）期、客戶(hù)成熟期、客戶(hù)衰退期、客戶(hù)終止期共六個(gè)階段。 “”2.2.1 客戶(hù)生命周期“”2.2.2 企業(yè)客戶(hù)群體生命周期的計(jì)算 企業(yè)客戶(hù)群體的生命周期與單一客戶(hù)生命周期不同的是，它計(jì)算出的是企業(yè)整個(gè)客戶(hù)群體的平均生命周期，具體采用客戶(hù)流失率來(lái)計(jì)算。企業(yè)客戶(hù)流失率是指企業(yè)客戶(hù)單位時(shí)間內(nèi)流失的數(shù)量占總客戶(hù)量的比率。 “”2.3 客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱及其成因2.3.1客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱的含義2.3.2 基本期望、潛在期望與客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱“”2.3.1 客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱的含義美國(guó)學(xué)者Reicheld 和 Sasser的研究表明，客戶(hù)忠誠(chéng)度提高5%，行

6、業(yè)的平均利潤(rùn)率提高25%85%。許多企業(yè)采取大量的措施提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，希望籍此提高客戶(hù)忠誠(chéng)度。但是實(shí)踐和研究發(fā)現(xiàn)，客戶(hù)滿(mǎn)意度并不等于忠誠(chéng)度，許多行業(yè)存在著高滿(mǎn)意度，低忠誠(chéng)度的現(xiàn)象，這就是所謂的客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱?！啊?.3.2 基本期望、潛在期望與客戶(hù)滿(mǎn)意陷阱圖2.2 客戶(hù)滿(mǎn)意度與客戶(hù)忠誠(chéng)度關(guān)系曲線(xiàn)圖2.5 兩種期望的滿(mǎn)意水平與客戶(hù)忠誠(chéng)的關(guān)系圖“”2.4.1 客戶(hù)智能及其體系框架 客戶(hù)智能，是創(chuàng)新和使用客戶(hù)知識(shí)、幫助企業(yè)提高優(yōu)化客戶(hù)關(guān)系的決策能力和整體運(yùn)營(yíng)能力的概念、方法、過(guò)程以及軟件的集合。 圖2.6 客戶(hù)智能體系框架“”第第3 3章章 客戶(hù)關(guān)系管理能力客戶(hù)關(guān)系管理能力3.1 客戶(hù)關(guān)系管理能力的

7、界定3.2 客戶(hù)關(guān)系管理能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系3.3 客戶(hù)關(guān)系管理能力對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響3.4 提升企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理能力的措施“”3.1 客戶(hù)關(guān)系管理能力的界定3.1.1 客戶(hù)關(guān)系管理能力的含義3.1.2 客戶(hù)關(guān)系管理能力的構(gòu)成3.1.3 影響客戶(hù)關(guān)系管理能力的因素“”3.1.1 客戶(hù)關(guān)系管理能力的含義 企業(yè)以實(shí)施客戶(hù)關(guān)系管理為導(dǎo)向，在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中配置、開(kāi)發(fā)和整合企業(yè)內(nèi)外的各種資源，主動(dòng)利用、分析和管理客戶(hù)信息，迅速滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求，從而建立、發(fā)展和提升客戶(hù)關(guān)系，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的知識(shí)和技能的集合。 “”3.1.2 客戶(hù)關(guān)系管理能力的構(gòu)成 客戶(hù)洞察能力創(chuàng)造和傳遞客戶(hù)價(jià)值的能力管理客戶(hù)關(guān)系生命周期的能力3.

8、1.3影響客戶(hù)關(guān)系管理能力的因素 信息技術(shù) 高層領(lǐng)導(dǎo) 企業(yè)文化 人類(lèi)資源 組織設(shè)計(jì) 供應(yīng)鏈伙伴 “”3.2 3.2 客戶(hù)關(guān)系管理能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系客戶(hù)關(guān)系管理能力評(píng)價(jià)指標(biāo)客戶(hù)洞察能力 創(chuàng)造和傳遞客戶(hù)價(jià)值的能力 管理客戶(hù)關(guān)系生命周期的能力“”3.3 3.3 客戶(hù)關(guān)系管理能力對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的調(diào)節(jié)因素：對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的調(diào)節(jié)因素：（1）客戶(hù)需求和偏好的變動(dòng)程度（2）行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（3）行業(yè)技術(shù)變動(dòng)程度（4）經(jīng)濟(jì)的繁榮程度“”3.4 3.4 提升企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理能力的措施3.4.1 實(shí)施企業(yè)文化的變革3.4.2 人力資源管理變革3.4.3 組織結(jié)構(gòu)變革3.4.4 信息技術(shù)的引入3.4.5 供

9、應(yīng)鏈伙伴的選擇“”第4 4章 客戶(hù)關(guān)系管理軟件系統(tǒng)4.1 CRM軟件系統(tǒng)的一般模型4.2 CRM軟件系統(tǒng)的組成部分4.3 CRM軟件系統(tǒng)的技術(shù)功能4.4 CRM軟件系統(tǒng)的系統(tǒng)模塊4.5 CRM軟件系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)“”4.1 CRM4.1 CRM軟件系統(tǒng)的一般模型“”4.2 CRM軟件系統(tǒng)的組成 根據(jù)CRMCRM的一般模型，可以將CRMCRM軟件系統(tǒng)分為四個(gè)組成部分： 接觸活動(dòng)接觸活動(dòng) 業(yè)務(wù)功能業(yè)務(wù)功能 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù) 技術(shù)功能技術(shù)功能信息分析能力對(duì)客戶(hù)互動(dòng)渠道集成能力支持網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用能力建設(shè)集中客戶(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能力對(duì)工作流集成能力與ERP集成能力“”4.3 CRM4.3 CRM功能模塊銷(xiāo)售管理子系統(tǒng) 市場(chǎng)

10、營(yíng)銷(xiāo)管理子系統(tǒng) 服務(wù)管理子系統(tǒng) 現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)管理子系統(tǒng) 呼叫中心管理“”4.4 CRM4.4 CRM軟件系統(tǒng)發(fā)展趨勢(shì) 采用先進(jìn)的軟件技術(shù)架構(gòu) 采用分布式技術(shù) 采用參數(shù)化的設(shè)定理念 提供方便的工作流管理與監(jiān)控 融入現(xiàn)代呼叫中心和門(mén)戶(hù)技術(shù) 采用商業(yè)智能（BI）技術(shù) CRM的ASP模式“”ASPASP的含義ASP即為應(yīng)用服務(wù)提供商，是指通過(guò)廣域網(wǎng)絡(luò)，基于中央服務(wù)器實(shí)施、管理和遠(yuǎn)程托管套裝應(yīng)用軟件，從數(shù)據(jù)中心為多個(gè)實(shí)體提供和管理應(yīng)用服務(wù)的第三方服務(wù)。ASP是隨著企業(yè)信息系統(tǒng)外包趨勢(shì)、軟件應(yīng)用服務(wù)和相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展而逐漸形成的，它具有三大特點(diǎn)，首先，ASP向用戶(hù)提供的服務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)本身的所有權(quán)屬ASP，用戶(hù)租用

11、服務(wù)之后對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)擁有使用權(quán)；其次，應(yīng)用系統(tǒng)被集中放置在ASP的IDC（Internet數(shù)據(jù)服務(wù)中心）中，具有充足的帶寬、電力和空間保證以及具有專(zhuān)業(yè)質(zhì)量的系統(tǒng)維護(hù)服務(wù)；同時(shí)ASP定期向用戶(hù)收取服務(wù)費(fèi)?！啊蓖苿?dòng)CRM-ASPCRM-ASP模式的因素中小企業(yè)喜歡租用的商業(yè)模式 CRMCRM軟件廠商一直積極地把中小企業(yè)作為銷(xiāo)售目標(biāo)。中小企業(yè)喜歡租用的商業(yè)模式，因?yàn)檫@種模式可以避免配置、維護(hù)和升級(jí)軟件的費(fèi)用。軟件供應(yīng)商也歡迎這種安排，因?yàn)樵S可證銷(xiāo)售收入很難預(yù)料，因?yàn)檐浖N(xiāo)售有季節(jié)性，并且受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響，租用業(yè)務(wù)比基于許可證的業(yè)務(wù)收入更穩(wěn)定可靠。 用戶(hù)依靠外包CRMCRM功能來(lái)控制風(fēng)險(xiǎn) 據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)

12、表明，只有45%45%的用戶(hù)完全滿(mǎn)意他們采購(gòu)的CRMCRM軟件。用戶(hù)的不滿(mǎn)意已經(jīng)引起許多購(gòu)買(mǎi)者慎重地考慮購(gòu)買(mǎi)全套的CRMCRM軟件，并且希望得到可以量化的投資回報(bào)。租用模式能使購(gòu)買(mǎi)者的投資相對(duì)小一些，并且隨著這種應(yīng)用軟件證明其價(jià)值而逐步增加使用。 放棄不使用的軟件 在9090年代末，經(jīng)濟(jì)的繁榮導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)誤地預(yù)測(cè)了增長(zhǎng)率。而這種繁榮的泡沫在20002000年破滅了。結(jié)果，企業(yè)在軟件廠商打折優(yōu)惠的刺激下購(gòu)買(mǎi)了大批超出其需要的軟件?，F(xiàn)在，企業(yè)對(duì)于其采購(gòu)采取了更實(shí)際的措施。他們的購(gòu)買(mǎi)方式出現(xiàn)了巨大的變化，轉(zhuǎn)向購(gòu)買(mǎi)策略的、更小的、更容易消化的軟件。 “”第第5 5章章 CRMCRM與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)5

13、.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述5.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及特征5.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容5.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)5.2 客戶(hù)關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施“”5.1.1 5.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征目前，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一詞尚沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義。著名的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)家W.H.Inmon在其著作Building the Data Warehouse一書(shū)中給予如下描述：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相對(duì)穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策

14、。5.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述“”5.1.3 5.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并沒(méi)有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，也沒(méi)有成熟的基本模式，且更偏向于工程，具有強(qiáng)烈的工程性。因此，在技術(shù)上人們習(xí)慣于從工作過(guò)程等方面來(lái)分析，并按其關(guān)鍵技術(shù)部份分為數(shù)據(jù)的抽取、存儲(chǔ)與管理以及數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等三個(gè)基本方面。 “”5.1.3 5.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) “”O(jiān)LAPOLAP服務(wù)器服務(wù)器OLAP服務(wù)器對(duì)分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型予以組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)。其具體實(shí)現(xiàn)可以分為：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放在RDBM

15、S之中；MOLAP基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫(kù)中；HOLAP基本數(shù)據(jù)存放于RDBMS之中，聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫(kù)中?！啊?.2 5.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的項(xiàng)目實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的項(xiàng)目實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供了有效地存取和管理大量數(shù)據(jù)的理想環(huán)境，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的建立是一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、以技術(shù)支撐并滿(mǎn)足應(yīng)用需求的不斷增長(zhǎng)和完善的開(kāi)發(fā)過(guò)程。因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立可以從數(shù)據(jù)、技術(shù)和應(yīng)用三方面展開(kāi)?！啊?.2.1 5.2.1 聯(lián)機(jī)分析處理（OLAPOLAP）OLAP是一種軟件技術(shù)，他使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的，這些信息是從原始數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)換過(guò)來(lái)的，他們以用戶(hù)容易理解的方式反

16、映企業(yè)的真實(shí)情況。OLAP大部分策略都是將關(guān)系型的或普通的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)存貯，以便于進(jìn)行分析，從而達(dá)到聯(lián)機(jī)分析處理的目的。這種多維DB也被看作一個(gè)超立方體，沿著各個(gè)維方向存貯數(shù)據(jù)，它允許用戶(hù)沿事物的軸線(xiàn)方便地分析數(shù)據(jù)，與主流業(yè)務(wù)型用戶(hù)相關(guān)的分析形式一般有切片和切塊以及下鉆、挖掘等操作。共享多維信息的快速分析?！啊?.2.2 OLAP5.2.2 OLAP評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(1)多維概念視圖(2)透明性(3)易訪(fǎng)問(wèn)性(4)一致的報(bào)表性能(5)客戶(hù)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)(6)維的等同性(7)動(dòng)態(tài)稀疏矩陣處理(8)多用戶(hù)支持(9)無(wú)約束的跨維操作。(10)直觀的數(shù)據(jù)操作。(11)靈活的報(bào)表。(12)不限制的維和聚合級(jí)別

17、“”第第6 6章章 CRMCRM與數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘6.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義6.2 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)6.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能6.4 數(shù)據(jù)挖掘的流程6.5 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向“”6.1 6.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義數(shù)據(jù)挖掘的定義SAS研究所（1997）：“在大量相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和建立相關(guān)模型的先進(jìn)方法”。Bhavani（1999）：“使用模式識(shí)別技術(shù)、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)技術(shù)，在大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的新關(guān)系、模式和趨勢(shì)的過(guò)程”。Hand et al（2000）：“數(shù)據(jù)挖掘就是在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找有意義、有價(jià)值信息的過(guò)程”?！啊?.2 6.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，大致可分為：統(tǒng)計(jì)方法

18、、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。其中，統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類(lèi)分析（系統(tǒng)聚類(lèi)、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量機(jī)等。機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為：歸納學(xué)習(xí)方法（決策樹(shù)、規(guī)則歸納等）、基于范例的推理CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。 “”6.3 6.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能數(shù)據(jù)挖掘的功能

19、自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為 關(guān)聯(lián)分析對(duì)象分類(lèi) 聚類(lèi)分析概念描述 偏差檢測(cè) “”6.4 6.4 數(shù)據(jù)挖掘的流程數(shù)據(jù)挖掘的流程 “”確定業(yè)務(wù)對(duì)象： 清晰地定義出業(yè)務(wù)問(wèn)題，認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結(jié)構(gòu)是不可預(yù)測(cè)的，但要探索的問(wèn)題應(yīng)是有預(yù)見(jiàn)的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會(huì)成功的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備. .并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類(lèi)型。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型. .這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的. .建立一個(gè)真正適合挖掘算法的

20、分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。 數(shù)據(jù)挖掘：對(duì)所得到的經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘. .除了完善從選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都能自動(dòng)地完成。 分析和同化結(jié)果分析：解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)作數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會(huì)用到可視化技術(shù)。知識(shí)的同化：將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。 “”6.5 6.5 數(shù)據(jù)挖掘未來(lái)研究方向數(shù)據(jù)挖掘未來(lái)研究方向 發(fā)現(xiàn)語(yǔ)言的形式化描述，即研究專(zhuān)門(mén)用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言，也許會(huì)像SQLSQL語(yǔ)言一樣走向形式化和標(biāo)準(zhǔn)化；尋求數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的可視化方法，使知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程能夠被用戶(hù)理解，也便于在知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程中進(jìn)行人機(jī)交互；研究在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)

21、據(jù)挖掘技術(shù)（WebMiningWebMining），特別是在因特網(wǎng)上建立DMKDDMKD服務(wù)器，并且與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器配合，實(shí)現(xiàn)WebMiningWebMining；加強(qiáng)對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的開(kāi)采（DataMiningforAudioDataMiningforAudioVideoVideo），如對(duì)文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)乃至綜合多媒體數(shù)據(jù)的開(kāi)采；處理的數(shù)據(jù)將會(huì)涉及到更多的數(shù)據(jù)類(lèi)型，這些數(shù)據(jù)類(lèi)型或者比較復(fù)雜，或者是結(jié)構(gòu)比較獨(dú)特。為了處理這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)，就需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法，同時(shí)還會(huì)涉及到為處理這些復(fù)雜或獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)所做的費(fèi)時(shí)和復(fù)雜數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的一些工具和軟件。交互式發(fā)現(xiàn)

22、和知識(shí)的維護(hù)更新。 “”O(jiān)LAMOLAM聯(lián)機(jī)分析挖掘，又稱(chēng)為OLAP MiningOLAP Mining。它是聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中的結(jié)合，是聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)的新發(fā)展，也是近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。“”第第7 7章章 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略7.1 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略7.2 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略評(píng)價(jià)指標(biāo)“”7.1 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略7.1.1 客戶(hù)增長(zhǎng)矩陣7.1.2 識(shí)別與選擇客戶(hù)7.1.3 客戶(hù)關(guān)系管理過(guò)程7.1.4 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略的三大基本點(diǎn)“”7.1.1 客戶(hù)增長(zhǎng)矩陣客戶(hù)忠實(shí)于你的戰(zhàn)略客戶(hù)擴(kuò)充戰(zhàn)略客戶(hù)獲得戰(zhàn)略客戶(hù)多樣化戰(zhàn)略“”不同的客戶(hù)戰(zhàn)略組合“

23、”7.1.2 7.1.2 識(shí)別與選擇客戶(hù)誰(shuí)為你的企業(yè)提供了收入使用你的產(chǎn)品或服務(wù)是誰(shuí)做出的決定誰(shuí)從你的產(chǎn)品或服務(wù)受益了 “”7.1.3 客戶(hù)關(guān)系管理過(guò)程 區(qū)分客戶(hù)群中的不同客戶(hù) 建立和發(fā)展與客戶(hù)之間的高質(zhì)量的互動(dòng) 調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)以滿(mǎn)足客戶(hù)的需要 “”7.1.4 7.1.4 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略的三大基本點(diǎn)客戶(hù)的真正需求是企業(yè)建立有效客戶(hù)關(guān)系的根本出發(fā)點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)客戶(hù)讓渡價(jià)值的增值，讓客戶(hù)滿(mǎn)意是企業(yè)建立高質(zhì)量客戶(hù)關(guān)系的基礎(chǔ)。 保持與客戶(hù)良性接觸，讓客戶(hù)擁有愉快的消費(fèi)經(jīng)驗(yàn)與感受，是建立持久客戶(hù)關(guān)系的保證。 “”7.2 7.2 客戶(hù)關(guān)系管理戰(zhàn)略評(píng)價(jià)指標(biāo)新增客戶(hù)量(率)：衡量潛在客戶(hù)增加對(duì)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略影響。流失客戶(hù)量(率)：衡量客戶(hù)關(guān)系好壞.升級(jí)客戶(hù)量（率）：客戶(hù)升級(jí)的最終目標(biāo)是使客戶(hù)成為企業(yè)、品牌的忠實(shí)客戶(hù)?？蛻?hù)平均贏利能力：衡量營(yíng)銷(xiāo)策略的市場(chǎng)反應(yīng)狀況?？蛻?hù)階梯給予了客戶(hù)平均贏利能力新的內(nèi)容，也就是客戶(hù)關(guān)系管