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基于Baosteel电子商务的CRM研究及应用

发布时间:2017-10-16 17:00

  本文关键词:基于Baosteel电子商务的CRM研究及应用


  更多相关文章: 客户关系管理 分析型CRM 数据挖掘 潜在客户 群体分类 信用度分析


【摘要】: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。
【关键词】:客户关系管理 分析型CRM 数据挖掘 潜在客户 群体分类 信用度分析
【学位授予单位】:东华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP393.09
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-10
  • 1 绪论10-14
  • 1.1 论文的研究背景、意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-12
  • 1.3 研究内容12-13
  • 1.4 论文的组织结构13-14
  • 2 客户关系管理与数据挖掘技术14-24
  • 2.1 客户关系管理14-18
  • 2.2 数据挖掘技术18-23
  • 2.3 本章小结23-24
  • 3 Baosteel电子商务平台中CRM的构建24-33
  • 3.1 Baosteel电子商务平台实践24-26
  • 3.2 电子商务环境下CRM的解决方案26-28
  • 3.3 电子商务环境下分析型CRM的框架及构建28-31
  • 3.4 电子商务环境下分析型CRM功能点分析31-32
  • 3.5 本章小结32-33
  • 4 数据挖掘算法在分析型CRM中的应用33-62
  • 4.1 分析型CRM系统模型准备33-35
  • 4.2 潜在客户分析与实现35-43
  • 4.3 客户群体分类分析与实现43-51
  • 4.4 客户盈利能力的分析与实现51-57
  • 4.5 客户信用度分析与实现57-61
  • 4.6 本章小结61-62
  • 5 总结与展望62-63
  • 5.1 总结62
  • 5.2 展望62-63
  • 参考文献63-65
  • 攻读硕士学位期间发表的学术论文65-66
  • 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 宋爱波,胡孔法,董逸生;Web日志挖掘[J];东南大学学报(自然科学版);2002年01期

2 齐佳音,李怀祖;客户关系管理(CRM)的体系框架分析[J];工业工程;2002年01期

3 朱鹏翔,刘文煌;基于DB-ODS-DW的CRM动态数据仓库[J];计算机工程与应用;2002年20期

4 韩光臣,司书宾,孙树栋;电子商务环境下分析型CRM体系结构[J];制造业自动化;2004年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 黄琼英;支持向量机多类分类算法的研究及应用[D];河北工业大学;2005年

2 李晓歌;基于BP网络的卷烟销售违规预测方法研究[D];郑州大学;2005年

3 程涤;改进型遗传算法在多维关联规则挖掘中的应用[D];武汉理工大学;2009年

4 安娜;基于遗传算法的数据挖掘方法研究[D];西安科技大学;2010年



本文编号:1043820

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