一、数据挖掘系统在营销管理中的应用（论文文献综述）
孙雯[1]（2020）在《教育培训机构课程精准营销管理系统的设计与开发》文中研究表明随着我国教育事业的不断发展,更多的人为了追求更高的学习效果和效率,尤其是在业余时间都选择教育培训机构进行深造学习,以此来提高自己的学习成绩或者是提升自己的综合业务水平。也正是因为这种市场需求,很多教育培训机构应运而生,面对众多的教育培训机构,很多的人无从选择,这对于教育培训机构而言,是竞争也是机会,如果能够把握好客户的需求,能够针对性的推荐相应的课程产品,就能够获取客户的信任,进而成功的形成交易。本文以市场上现有的多家教育机构为案例,研究大数据时代下教育培训机构的精准营销策略,主要研究内容如下:目前,市场上的教育培训行业经过了几十年的发展之后,积累了很多客户的信息,然而这些信息并没有得到科学合理的利用,以至于不能给客户提供个性化的信息服务,为此,需要采用大数据技术来对这些信息进行分析,进而为后续的营销提供参考依据。论文首先对市场上现有的多家教育机构目前的运营状况进行了分析,明确了需要解决的主要问题,进而采用用例图的形式对不同用户的需求进行了调研和分析,确定了系统的功能需求:数据采集、数据存储、用户画像引擎、精准营销管理以及系统配置管理等。除此之外,还对系统在性能方面的一些需求进行了明确。采用分层架构的思想,将系统分为了不同的层次,每一个层次独立的完成相应的业务,不同的层次之间通过接口进行交互。该系统中的数据主要来源于其它的应用系统,所以该系统与外部应用系统之间的接口对接是非常重要的,论文对所需要对接的接口进行了设计。通过对外部应用系统的数据进行采集、清洗、分析、存储,实现了大数据平台的搭建,这就为精准营销管理系统的开发提供了良好的数据支撑。采用流程图、时序图等方式对具体功能的操作流程进行了详细的设计说明。最后,采用Java EE、Oracle数据库管理系统以及SSH架构对系统进行编程实现,并采用黑盒测试的方法对实现后的系统进行全面的测试。系统的优势在于:采用大数据分析方法,对采集到的客户的信息进行整合,建立客户的用户画像模型,构建用户兴趣模型。在系统中采用向量空间模型VSM来对用户的兴趣进行记录和模型构建,采用TF-IDF算法对用户的兴趣权值进行计算,使得用户兴趣模型更加的科学合理,为精准营销推广提供参考依据。系统在市场上现有的多家教育培训机构测试试用,通过系统的应用,不仅能够精准的锁定客户,而且实现了用户画像的构建,通过神经网络算法将用户的兴趣与推出的产品进行匹配处理,分析出适合客户的最佳的产品,这样就可以将这类产品推广给客户,能够精准的向客户推荐感兴趣的课程,这对于市场上现有的多家教育机构的发展而言具有非常重要的意义。
高远[2]（2020）在《商业银行客户服务和管理系统设计与实现》文中指出随着银行客户的不断增多,客户数据量迅速增长,早期的客户管理系统已不能适应当前客户管理的应用需要,如何利用数据挖掘技术对庞大的客户数据进行分析和处理,提升客户管理与服务效率,有效挖掘潜在客户,为银行业务提供辅助决策支持,实现客户有效管理具有重要意义。论文分析阐述了基于决策树的商业银行客户管理系统涉及到的相关理论和软件开发工具,阐述了客户管理系统的数据库设计与数据管理,分析了系统设计的目标和原则,阐述了基于决策树的商业银行客户管理系统的功能结构与网络结构,并对实现的客户管理系统进行测试分析。本文设计的基于决策树的商业银行客户管理系统,一是,实现了业务的预约与登记功能,实现了客户的在线预约与业务咨询,实现了银行业务的展示与推广功能,实现了客户业务咨询与服务处理,客户意见收集与处理,实现了客户数据统计与可视化展示分析。二是,建立了客户咨询处理流程,为客户咨询和回复,以及满意度调查等提供数据管理和挖掘分析。基于决策树的商业银行客户管理系统实现了客户信息的可视化分析与展示功能,为银行管理层提供数据决策辅助支持。三是,基于决策树等理论实现了客户数据的挖掘与分析,实现了客户资料的基本数据管理与加密处理,同时,基于决策树的商业银行客户管理系统实现了客户业务咨询与服务处理,客户意见收集与处理,实现客户了数据统计与可视化展示分析。基于决策树分析的商业银行客户管理系统的实现有利于分析客户行为特征,定期获得客户需求信息,及时收集和反馈客户意见和建议,实现客户与业务经理的便捷联系与沟通交流,有利于提升客户的体验感,提高客户对银行服务的好感和认可度,能不断吸引新客户的加入并留住优质客户,系统能实时发布银行业务和理财产品,宣传和展示银行形象,实现客户的在线服务,提升客户业务处理效率,提升商业银行的核心竞争力,为银行带来更多价值和效益。
边杰[3]（2020）在《DS物流公司客户关系管理系统建设策略研究》文中研究指明进入21世纪以来,企业特别关注和重视信息系统的应用,信息系统建设的好坏直接关系到企业在激烈市场竞争中的兴与衰,客户关系管理的建设又是信息系统中的重要一环。第三方物流行业在国内属于现代物流服务业,因为第三方物流企业不是运输的实际承运人,客户关系可以说是第三方物流企业的最重要资源。因此客户关系管理的建设和发展对第三方物流企业来说非常必要和有意义。本文首先介绍了第三方物流的基本状况,指出客户关系管理对于第三方物流企业发展的重要性。接着阐述了客户关系管理的相关理论和客户关系管理系统的概况,介绍了大数据管理与客户关系管理的关系。相关理论的叙述为分析具体问题找到理论依据和解决策略的方向。在实际应用上,本文以DS公司的客户关系管理的应用为例,对其现状和第三方物流企业客户关系管理的现状和趋势进行了详细的调研和分析,归纳出目前DS公司在客户关系管理中存在的四个突出问题:缺少内外部系统互通,缺乏以客户价值为导向的大数据分析,缺少定量的客户满意度分析,轻视竞争情报分析。为了解决以上问题,本文提出了一系列对应的优化策略,找出影响问题的多个因素,构建多因素与目标问题的关系模型,基于分析模型提出解决问题的管理策略。本文通过理论结合实践的方法对DS公司客户关系管理历程以及出现的问题进行梳理和编写,帮助企业深入认识客户关系管理的重要性,分析出需要进一步需要建设和完善的策略,期望可以帮助DS公司明确未来客户关系管理建设的重点和方向,提供一定的参考价值。同时也希望我国的第三方物流企业在发展客户关系管理方面可以得到启发和借鉴。
徐小曼[4]（2020）在《中德安联互联网保险营销对策研究》文中提出对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。
刁颖[5]（2020）在《电力公司电力营销业务应用系统的设计与实现》文中研究表明电力营销业务高度复杂,通常需要多套软件工具进行协同管理。目前国内电力部门主要使用的是国网统一推行的SG186平台进行电力营销管理。但是,在实际应用中,该平台出现了数据分散比较严重、业务操作不便等问题和不足。在此背景下,四川电力公司组织实施了电力营销业务应用系统,对SG186平台的数据整合等功能进行完善和补充。本文详细分析了电力营销业务应用系统的设计和研发工作,根据系统的业务应用环境,对系统的研发目标进行详细分析,提出了系统的功能和非功能需求。在此基础上,根据系统需求进行技术选型分析,对系统的总体技术方案和功能详细方案、数据库进行设计与研究,同时对系统和SG186平台的交互方式和技术进行了研究与设计。基于系统的技术方案设计,对系统的功能进行了开发和实现,分析了系统关键功能的实现流程与核心技术,并对系统的开发效果进行展示分析。最后,对系统的测试方法及过程进行研究和说明,检查系统是否达到预期的开发要求。通过上述工作,本文完成了电力营销业务应用系统的设计和开发,具体采用了Java Web技术、Oracle数据库技术、SSM技术、数据库共享技术进行系统研发,并将系统内部功能分为抄表查询、收费管理、客户服务、用电检查和系统配置5个模块。通过和SG186平台的部分功能子系统进行数据交互和共享,系统可以实现对电力营销业务管理中比较常用功能的集成,并在各地级、县级供电公司中进行推广应用,提高电力营销业务的管理效率。本文的研究工作基于四川电力公司的实际软件项目进行,系统的应用可以有效弥补和完善SG186平台的功能不足和缺陷。由于SG186平台在国内电力系统中的广泛应用,因此本文的研究成果对于其他地区的供电企业也有一定的参考价值。
李洁瑜[6]（2019）在《基于数据挖掘的线损管理应用研究》文中研究表明我国在针对电力企业进行考核的过程中会参考多种不同的指标,而线损率就是其中之一,该指标可以综合反映电力企业运营的情况,比如说电网的发电、输电、变电、配电、用电等各个环节的管理运行情况,是电力企业管理水平的综合反映,同时这也是提高电力企业经济效益的核心指标。随着国有企业的深化改革,输配电价改革进一步推进,电力企业必须加快降损增效,提高管理水平,这对如何得到精准的线损率数据,如何分析数据并得到有效降损方法提出的更高的要求。如今计算机科学技术的迅猛发展,智能电网发展日新月异,电力数据的采集、计算技术通过计量自动化系统平台得到充分应用,由各种感应器、监测器和采集器收集了海量且实时的与线损有关的数据,这是现代电力企业的重要资源,需要通过大数据技术进行深入挖掘分析,从而找出更有效的管理方法。本论文阐述了大数据技术在电网企业线损管理工作的实际应用,主要从两方面介绍,一是通过基于计量自动化系统的线损管理相关功能模块和系统采集的电力大数据,探索各种与线损管理相关的数据分析方法,包括电量、电压、电流、时钟等数据异常的判别方法等,从而提升线损管理工作的效率;二是通过数据挖掘技术中的聚类分析、离群点分析方法,设计线损异常和窃电情况的辨别分析模型,并结合实际电力数据进行仿真计算,为智能电网时代的线损管理工作提供新的研究思路。其中聚类分析选择了通过K-means聚类分析方法,辨别线损率真正异常的台区。该方法是基于传统聚类法进行完善后形成的一种计算方法,按照实际数据,将线损率分为偏高、正常和偏低三类,对这三个类分别求平均值,并将所得结果作为聚类中心。在实际应用的过程中需要对比类别当中对象的数量与聚类中心距离,分析有无必要再次聚类。如聚类后发现某一类别线损率较高,那么就要分析时间离散度,根据分析结果判断是否存在线损异常的现象。而关于异常分析方法就研究了基于离群点挖掘与电量波动率相结合的模型,离群点挖掘分析就是从大量的数据中自动或半自动地获得有用信息的过程,从而确定数据集当中显然不相同的个体。离群点挖掘法研究的是一维数据,计算过程并不复杂,可以得到较为准确的结论,在实际使用时针对用户用电的历史信息进行研究,就可以确定用户的用电特点,针对正常数据与异常数据进行对比,就能确定窃电嫌疑点,所以这是一种更加高效和简单的侦查窃电行为方法。
柴秀花[7]（2019）在《TR医院实施客户关系管理的实证研究》文中研究说明伴随着我国经济的高速发展,人民生活水平不断提高,人们关注优越物质生活的同时,更加关注健康管理。与此同时,由于医疗体制改革的不断深入,医疗信息化技术水平在医院应用程度不断提高,医疗服务市场化不断形成,各类医院间的竞争不断加剧。医院要赢得市场,就要主动谋求增强其竞争力的“法宝”,变“被动等病人”为“主动赢病人”。医院在发展的过程中,应用医疗信息化技术提高医院的管理和服务水平的同时,要扭转医院的服务理念,由原来的以医院管理为核心向以医院客户为中心转移。TR医院是某市大型三级甲等医院,医院为提升其整体竞争力,在业内创造良好的诊疗口碑,吸引更多的患者,增加患者粘性,迫切需要搭建一套完整的医院客户关系管理系统。本文以TR医院为例,首先介绍了客户及客户关系的基本概念,另外针对医院的特殊性,介绍了目前我国医疗行业客户关系管理的两种服务模式,分别是基于呼叫中心的客户服务模式和数字化的HCRM平台客户服务模式。基于此,本文根据医院的具体情况分析论述了医院上线客户关系管理系统的必要性,以营销理论为依托,设计了详细的问卷调查,并对问卷数据进行了分析。利用定性的SWOT分析工具分别阐述了关于医院内外部环境的各自优势及其相关劣势。同时本文利用定量的SPSS分析工具,将回归分析法等统计计量方法应用于医院管理中,开展对医疗信息系统数据的整理和分析工作,建立数据分析模型,挖掘对客户与医院创造更大共同价值的信息。根据问卷分析结合定性定量分析方法得出结论,最终TR医院将医院客户关系管理战略确定为医院未来发展的重要战略,TR医院最终确定上线数字化的HCRM平台。TR医院客户关系管理系统上线投入使用后,对有效数据进行分析,找出问题并有针对性的解决问题。系统使用后能有效管理医院客户关系,提高了医院的服务质量,为医院的精准营销提供了客观的数据依据和扎实的数据基础。希望本文能对同级医院以及我国医疗卫生行业实施HCRM系统提供一些借鉴。
杨清银[8]（2019）在《电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究》文中认为随着电网企业业务转型,电力营销在助力企业发展中的重要性逐渐提升。电力营销数年来积累了大量数据,迫切需要通过智能方法对其进行数据挖掘,从而为电力营销决策者提供可靠的支持。由于贝叶斯方法不仅具有独特的概率表达能力和强大的知识学习特性,还具备了丰富的不确定性知识表达形式,因此成为各个领域研究应用的焦点。论文重点研究了贝叶斯网络模型,并将其应用于某供电公司营销中。首先结合国内外相关研究理论,阐述了贝叶斯网络的概念,其次针对数据挖掘过程及基于数据挖掘的贝叶斯网络的优点等相关内容作了阐述。与此同时,通过贝叶斯网络参数学习与结构学习,了解了贝叶斯网络建模的一般步骤。最后在此理论基础上,论文介绍了电力营销概念,说明了构建一套电力营销决策分析系统的重要性,并论述了电力市场营销决策核心内容及决策过程,同时构建了决策分析系统的整体框架。本文在建模和应用研究中,重点针对贝叶斯网络应用于线损合格率评估和电力客户用电风险预测两个方面展开分析,依次通过影响因素筛选、确定贝叶斯网络节点变量数值范围、计算条件概率表等几个步骤建立了贝叶斯网络模型。同时针对选定研究对象的线损不合格风险和用电风险进行定性描述与定量计算,通过结合贝叶斯网络应用情况,实现了基于贝叶斯网络模型的线损预估和相应降损措施以及不同用电风险等级防范等决策分析。由此为电网企业构建电力营销决策支持系统、基于贝叶斯网络模型进行客户识别分析、线路故障预测、客户故障评估、电费回收渠道分析等应用奠定了良好基础。通过决策后的结果检验和应用成效显示,基于贝叶斯网络模型进行电力营销决策分析,过程可行,结果可靠,有助于为电网企业电力营销工作提供决策支持。
蒋越[9]（2019）在《B公司客户关系管理系统的应用研究》文中研究表明信息技术和经济全球化以前所未有的广度和深度改变着各个行业的经营模式,改变着企业与客户、供应商、代理商、服务商之间的关系。中国家电行业经过20多年的高速发展,已经进入完全竞争市场。各主导厂商提供的产品同质化日趋明显,消费者更关注购物和服务的体验,良好客户关系管理（CRM）既是家电企业保持竞争力的必然选择,也是家电行业利润新的增长点。CRM借助了信息技术,以客户关系管理理论为基础,通过双向沟通,理解并影响客户行为,帮助家电企业优化运营效率,解决营销困境,实现发展目标。本文的选题,基于B公司的行业竞争属性,家电产品对客户关系的深度依赖性的背景,以B公司数字化转型为战略前提,以提升B公司的客户价值和客户满意度为方向,为B公司构建一个客户关系管理系统的解决方案和应用实践,使同行业公司亦可获得成功经验借鉴,促进CRM在家电企业的应用发展。本文立足于国内外研究成果的基础上,归纳总结了客户关系管理的内涵、客户关系管理应用的支撑理论、CRM战略管理理论和CRM实施过程理论。以B公司为研究对象,运用波特五力模型以及企业内外环境分析,根据B公司的企业战略前提制定B公司的客户关系管理战略目标,提出B公司客户关系管理系统的战略规划。针对B公司的业务部门进行需求分析,综合B公司的实际情况设计了B公司CRM系统的架构和功能模块,探讨项目实施时应注意的业务管理和质量评估问题。最后,结合信息技术的评价和CRM绩效的评价理论,提出B公司CRM系统实施效果的评价指标,以及具有代表性评价方法。对B公司CRM系统实施阶段性和关键成功因素进行识别,以提高B公司实施CRM系统的成功率。
苏龙[10]（2019）在《数据驱动的某公司客户精细化管理研究》文中研究表明随着计算机网络技术的发展,企业在信息技术方面的应用,快速演变。从互联网时代进入大数据时代,数据已经成为企业发展的重要财富,越来越多的企业开始认识到数据对于企业管理、营销、决策的重要性。全球化导致市场竞争加剧,各企业之间除了技术方面的创新竞争以外,客户的获取和保持也越来越重要,此时ERP（企业资源计划）和CRM（客户关系管理）系统在企业经营管理中也扮演着越来越重要的角色。企业客户众多且对企业的贡献和影响是不同,这就需要通过有效的数据支撑进行企业客户的细分管理,针对不同类型的客户进行合理分配企业资源,从而提升客户忠诚度和获取更多的潜在的客户资源。首先,本文以N公司为研究对象,运用客户关系理论、精细化管理理论以及数据业务处理等相关理论,结合N公司的实际情况分析了该公司的数据驱动系统应用现状,并根据现状分析了 N公司在客户关系管理中存在客户流失、客户数据不统一、无法提供差异化服务等问题。其次,在精细化管理原则基础上,提出了N公司客户精细化管理的方法。在研究过程中通过构建统一的数据源,借助AHP（Analytic Hierarchy Process）方法进行客户分类,针对分类实现客户精细化管理,实施有针对性的客户营销管理方案,防止客户资源流失。最后,本文获得了一些研究结论并针对相关企业提出了客户关系精细化管理的具体建议及措施。
二、数据挖掘系统在营销管理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘系统在营销管理中的应用（论文提纲范文）
（1）教育培训机构课程精准营销管理系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 Java EE |
| 2.2 数据挖掘 |
| 2.3 用户画像 |
| 2.4 大数据分析技术 |
| 2.4.1 基于聚类分析的大数据分析技术 |
| 2.4.2 基于神经网络的大数据分析技术 |
| 2.4.3 基于集成学习的大数据分析技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求总体概述 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 数据采集管理 |
| 3.2.2 数据存储管理 |
| 3.2.3 用户画像引擎 |
| 3.2.4 课程精准营销 |
| 3.3 系统非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统体系架构设计 |
| 4.1.1 大数据平台设计 |
| 4.1.2 整体架构设计 |
| 4.1.3 逻辑架构设计 |
| 4.1.4 功能架构设计 |
| 4.2 系统功能详细设计 |
| 4.2.1 数据采集管理 |
| 4.2.2 数据存储管理 |
| 4.2.3 用户画像引擎 |
| 4.2.4 课程精准营销 |
| 4.3 大数据分析 |
| 4.3.1 分析模型设计 |
| 4.3.2 推荐算法 |
| 4.3.3 仿真测试 |
| 4.3.4 模型应用 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 实现环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 数据采集管理 |
| 5.2.2 数据存储管理 |
| 5.2.3 用户画像引擎 |
| 5.2.4 课程精准营销 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（2）商业银行客户服务和管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容与章节安排 |
| 第二章 系统设计相关技术 |
| 2.1 B/S架构模式 |
| 2.2 SQL SERVER数据库 |
| 2.3 Java软件开发语言 |
| 2.4 决策树理论及应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 客户管理系统功能需求分析 |
| 3.1 现状分析 |
| 3.2 业务调查分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 客户信息与分类管理功能模块 |
| 3.3.2 客户行为统计与分析功能模块 |
| 3.3.3 客户服务与咨询管理功能模块 |
| 3.3.4 银行理财及金融新产品推广功能模块 |
| 3.3.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能模块 |
| 3.3.6 业务助手管理功能模块 |
| 3.4 系统性能分析 |
| 3.5 可行性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 客户管理系统设计 |
| 4.1 系统设计目标与原则 |
| 4.2 系统网络结构设计 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 客户信息与分类管理功能设计 |
| 4.3.2 客户行为统计与分析功能设计 |
| 4.3.3 客户服务与咨询管理功能设计 |
| 4.3.4 银行理财及金融新产品推广功能设计 |
| 4.3.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能设计 |
| 4.3.6 业务助手管理功能设计 |
| 4.4 系统功能用例分析 |
| 4.5 决策树算法应用设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 客户管理系统实现 |
| 5.1 决策树算法在系统中的应用实现 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 客户信息与分类管理功能实现 |
| 5.2.2 客户行为统计与分析功能实现 |
| 5.2.3 客户服务与咨询管理功能实现 |
| 5.2.4 银行理财及金融新产品推广功能实现 |
| 5.2.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能实现 |
| 5.2.6 业务助手管理功能实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统功能测试 |
| 6.2 系统性能测试分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）DS物流公司客户关系管理系统建设策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文研究创新点 |
| 第2章 相关理论 |
| 2.1 第三方物流 |
| 2.1.1 概念及发展 |
| 2.1.2 第三方物流的客户特点 |
| 2.1.3 第三方物流的发展趋势 |
| 2.2 客户关系管理相关理论 |
| 2.2.1 客户关系管理基本内涵 |
| 2.2.2 关系营销 |
| 2.2.3 客户价值判别 |
| 2.2.4 客户的满意度 |
| 2.2.5 竞争情报分析理论 |
| 2.3 客户关系管理系统 |
| 2.3.1 客户关系管理系统的简单结构 |
| 2.3.2 客户关系管理系统的类型 |
| 2.3.3 客户关系管理系统的发展趋势 |
| 2.4 大数据与客户关系管理 |
| 2.4.1 大数据的概念和特点 |
| 2.4.2 大数据处理的技术支持 |
| 2.4.3 大数据和客户关系管理的关联 |
| 第3章 DS公司客户关系管理系统建设现状与问题分析 |
| 3.1 DS公司概况 |
| 3.2 DS公司客户关系管理系统的建设历程 |
| 3.3 DS公司客户关系管理系统的现状 |
| 3.4 DS公司客户关系管理系统建设的问题分析 |
| 3.4.1 客户关系管理系统缺少和其他内外部互通 |
| 3.4.2 缺少以客户价值为导向的大数据分析 |
| 3.4.3 缺少定量的客户满意度综合分析 |
| 3.4.4 轻视竞争情报分析 |
| 第4章 客户关系管理系统建设策略 |
| 4.1 建立内外部多系统整合的互联互通策略 |
| 4.1.1 建设客户端为中心的一体式的CRM系统策略 |
| 4.1.2 建设不同系统互联互通的连接策略 |
| 4.2 基于大数据的客户管理和分析策略 |
| 4.2.1 识别DS公司的客户价值的指标 |
| 4.2.2 大数据建立识别客户价值的分析模型 |
| 4.2.3 利用大数据识别客户价值 |
| 4.3 定量分析客户满意度策略 |
| 4.3.1 识别影响客户满意度的指标 |
| 4.3.2 建立量化的客户满意度分析模型 |
| 4.3.3 建立以客户满意度为基础的客户关系管理策略 |
| 4.4 竞争情报分析策略 |
| 4.4.1 识别竞争情报分析指标 |
| 4.4.2 确定分析竞争情报的方法 |
| 4.4.3 基于竞争情报分析的客户关系管理策略 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）中德安联互联网保险营销对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和路径 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究路径图 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 客户关系管理研究及应用现状 |
| 2.1.2 客户满意度 |
| 2.1.3 数据挖掘技术研究现状 |
| 2.2 客户关系管理的基本概念 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的理念 |
| 2.2.3 客户关系管理的流程 |
| 2.3 保险公司客户关系管理的发展历程 |
| 2.3.1 保险公司客户关系管理的兴起 |
| 2.3.2 保险公司应用客户关系管理的必要性 |
| 2.4 数据挖掘的相关理论 |
| 2.4.1 数据挖掘的定义 |
| 2.4.2 数据挖掘的任务 |
| 2.4.3 数据挖掘的流程 |
| 第3章 数据挖掘技术在保险公司CRM中的作用 |
| 3.1 客户分类 |
| 3.2 客户利润回报分析和预测 |
| 3.3 客户信用分析 |
| 3.4 客户偏好分析 |
| 第4章 基于数据挖掘的A企业保险业务的客户分析 |
| 4.1 A公司保险业务客户信息的识别 |
| 4.1.1 客户学历识别 |
| 4.1.2 基于客户职业构成的客户价值识别 |
| 4.1.3 基于成本贡献率的客户识别 |
| 4.2 A保险公司保险业务客户分级 |
| 4.2.1 基于RFM的保险业务客户分级 |
| 4.2.2 客户价值分析 |
| 4.2.3 基于聚类的保险业务客户分级 |
| 4.3 A保险公司保险业务的需求分析 |
| 4.3.1 根据客户特征的总体需求分析 |
| 4.3.2 不同学历客户的需求 |
| 4.3.3 不同职业客户的需求 |
| 4.3.4 不同年龄客户的需求 |
| 4.3.5 RFM核心价值数据提取重要特征进行购买偏好分析 |
| 第5章 A公司客户关系管理优化 |
| 5.1 客户需求层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.1.1 以客户需求为中心 |
| 5.1.2 区分高价值客户 |
| 5.1.3 重视机构客户服务 |
| 5.1.4 加强售后服务管理 |
| 5.2 操作层面的客户关系管理方案 |
| 5.2.1 进一步改进和优化核心业务 |
| 5.2.2 提高本土产品研发能力日常服务 |
| 5.2.3 实施客户公关管理策略 |
| 5.2.4 推行品牌推广宣传策略 |
| 5.3 分析层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.3.1 需要深入到市场内部明确客户需求 |
| 5.3.2 不断创新市场调研方式 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）电力公司电力营销业务应用系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究结构 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 业务及目标分析 |
| 2.1.1 业务现状分析 |
| 2.1.2 系统研发目标 |
| 2.2 功能需求分析 |
| 2.2.1 抄表查询需求 |
| 2.2.2 收费管理需求 |
| 2.2.3 客户服务需求 |
| 2.2.4 用电检查需求 |
| 2.2.5 系统配置需求 |
| 2.3 非功能需求分析 |
| 2.3.1 安全需求 |
| 2.3.2 性能需求 |
| 2.3.3 交互需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统概要设计 |
| 3.1 技术选型分析 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 功能模型设计 |
| 3.2.2 网络拓扑设计 |
| 3.2.3 功能结构设计 |
| 3.3 系统交互设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统详细设计 |
| 4.1 功能类结构设计 |
| 4.2 功能模块详细设计 |
| 4.2.1 抄表查询模块设计 |
| 4.2.2 收费管理模块设计 |
| 4.2.3 客户服务模块设计 |
| 4.2.4 用电检查模块设计 |
| 4.2.5 系统配置模块设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据类型分析 |
| 4.3.2 数据库逻辑设计 |
| 4.3.3 数据表结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 系统交互功能实现 |
| 5.3 功能模块详细实现 |
| 5.3.1 抄表查询模块实现 |
| 5.3.2 收费管理模块实现 |
| 5.3.3 客户服务模块实现 |
| 5.3.4 用电检查模块实现 |
| 5.3.5 系统配置模块实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 功能测试 |
| 5.4.3 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于数据挖掘的线损管理应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内线损管理现状 |
| 1.2.2 国外大数据在电力行业的应用研究情况 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 线损的概述 |
| 2.1 线损概念 |
| 2.1.1 线损的分类 |
| 2.1.2 线损率 |
| 2.2 线损分析 |
| 2.3 线损的影响因素 |
| 2.4 线损管理存在问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大数据与数据挖掘技术 |
| 3.1 大数据简述 |
| 3.1.1 大数据概念和特点 |
| 3.1.2 大数据与数据挖掘关系 |
| 3.2 数据挖掘 |
| 3.2.1 数据挖掘概念 |
| 3.2.2 数据挖掘的主要技术 |
| 3.2.3 K-means聚类算法 |
| 3.2.4 基于距离的离群点算法 |
| 3.2.5 挖掘数据的过程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 大数据在线损管理的实际应用 |
| 4.1 基于计量自动化系统的线损管理应用 |
| 4.1.1 计量自动化系统在线损管理中的应用 |
| 4.1.2 计量自动化系统异常数据基于大数据分析 |
| 4.1.2.1 电量异常诊断 |
| 4.1.2.2 电压电流异常诊断 |
| 4.1.2.3 异常用电诊断 |
| 4.1.2.4 时钟异常诊断 |
| 4.2 基于聚类分析的线损异常辨别方法 |
| 4.2.1 设计思路 |
| 4.2.2 K-means聚类模型 |
| 4.2.3 计算验证 |
| 4.3 基于电量离群点挖掘的窃电分辨方法 |
| 4.3.1 设计思路 |
| 4.3.2 电量波动模型 |
| 4.3.3 离群点挖掘实例分析 |
| 4.3.4 计算验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）TR医院实施客户关系管理的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究的对象及目的 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 论文研究方法 |
| 第二章 HCRM的理论综述及应用 |
| 2.1 客户与客户关系 |
| 2.1.1 客户 |
| 2.1.2 客户关系 |
| 2.2 医院客户关系管理的概述 |
| 2.2.1 HCRM |
| 2.2.2 HCRM的特殊性 |
| 2.3 HCRM在我国的应用情况 |
| 2.3.1 基于呼叫中心的HCRM客户服务模式 |
| 2.3.2 数字化的HCRM平台客户服务模式 |
| 2.4 HCRM实施的必要性 |
| 第三章 TR医院CRM战略背景分析 |
| 3.1 数据分析 |
| 3.1.1 调查对象和方法 |
| 3.1.2 问卷分析 |
| 3.2 TR医院的SWOT分析 |
| 3.2.1 TR医院具有的优势 |
| 3.2.2 TR医院存在的劣势 |
| 3.2.3 TR医院面临的市场机会 |
| 3.2.4 TR医院面临的威胁 |
| 3.3 TR医院服务模式分析 |
| 3.3.1 客户满意策略 |
| 3.3.2 TR医院客户满意度和忠诚度评价 |
| 3.4 TR医院HCRM战略规划及方案 |
| 3.4.1 战略及战略管理 |
| 3.4.2 TR医院的战略方案 |
| 3.4.3 TR医院的HCRM战略定位和实施 |
| 第四章 TR医院CRM系统研究 |
| 4.1 TR医院CRM基本模型及分析 |
| 4.2 TR医院CRM的构建与实施 |
| 4.2.1 TR医院HCRM组织体系的建设 |
| 4.2.2 TR医院HCRM系统设计的目标和原则 |
| 4.2.3 TR医院HCRM系统需求分析 |
| 4.2.4 TR医院HCRM系统总体功能设计 |
| 4.2.5 TR医院HCRM系统实施 |
| 第五章 TR医院CRM体系实施结果分析 |
| 5.1 TR医院CRM实施成果评估 |
| 5.2 数据分析应用 |
| 5.3 存在的问题及改进措施 |
| 5.3.1 医院实施HCRM存在的问题 |
| 5.3.2 医院实施HCRM改进措施 |
| 5.4 成功经验总结 |
| 5.4.1 领导的重视是成功的前提 |
| 5.4.2 全员参与,科室通力合作是关键 |
| 5.4.3 信息技术是成功的保障 |
| 5.4.4 顶层设计合理 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 致谢 |
| 自我介绍 |
（8）电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 贝叶斯网络(BN)的概念 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 贝叶斯网络国内外研究现状 |
| 1.3.2 国内外决策分析系统研究现状 |
| 1.3.3 电力营销系统研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及意义 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 贝叶斯网络理论基础 |
| 2.1 贝叶斯网络建模 |
| 2.2 贝叶斯网络的学习 |
| 2.2.1 参数学习 |
| 2.2.2 结构学习 |
| 2.3 贝叶斯网络推理 |
| 2.4 数据挖掘的应用 |
| 2.4.1 电力营销数据挖掘 |
| 2.4.2 基于数据挖掘的贝叶斯网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电力营销决策分析系统总体框架 |
| 3.1 电力营销概念界定 |
| 3.2 决策分析对电力营销的重要性 |
| 3.3 电力营销决策分析系统简介 |
| 3.4 基于贝叶斯网络的电力营销决策分析系统建立 |
| 3.4.1 决策分析过程 |
| 3.4.2 决策分析系统框架 |
| 3.5 营销线损管理工作重要性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 电力营销线损管理决策中贝叶斯网络的模型构建 |
| 4.1 确定影响因素及贝叶斯节点数值范围 |
| 4.1.1 确定线损影响因素 |
| 4.1.2 贝叶斯节点变量数值范围的确定 |
| 4.2 贝叶斯网络结构 |
| 4.3 计算条件概率表 |
| 4.3.1 条件概率表的计算 |
| 4.3.2 贝叶斯模型实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 电力营销线损管理决策中贝叶斯网络的应用 |
| 5.1 确定评估对象 |
| 5.2 计算样本数据的先验概率 |
| 5.3 台区线损合格率分析 |
| 5.3.1 中天御苑2#配电房2#主变的线损不合格分析 |
| 5.3.2 东方佳园配电房1#主变的线损不合格分析 |
| 5.3.3 分析和计算两个台区的灵敏度 |
| 5.4 两个台区的线损分析决策 |
| 5.5 研究检验与应用成效 |
| 5.5.1 研究结果验证 |
| 5.5.2 应用成效 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电力客户用电风险预测中贝叶斯网络的应用 |
| 6.1 构建贝叶斯网络模型 |
| 6.1.1 选择用电风险影响因素 |
| 6.1.2 确定贝叶斯网络节点及结构 |
| 6.2 计算条件概率表 |
| 6.2.1 条件概率表的计算 |
| 6.2.2 贝叶斯模型输入 |
| 6.3 用电风险预测实例应用 |
| 6.3.1 A塑料公司用电风险预测 |
| 6.3.2 B医疗科技有限公司用电风险预测 |
| 6.3.3 风险管控措施及结论验证 |
| 6.4 用电风险预测应用成果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）B公司客户关系管理系统的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1.研究背景 |
| 1.2.问题提出 |
| 1.3.研究意义 |
| 1.4.国内外研究综述 |
| 1.5.本文结构框架及主要内容 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1.客户关系管理内涵与目标 |
| 2.2.客户关系管理支撑理论 |
| 2.2.1.客户价值 |
| 2.2.2.客户细分 |
| 2.2.3.数据挖掘 |
| 2.3.CRM战略管理理论 |
| 2.3.1.客户关系管理战略内容 |
| 2.3.2.客户关系管理战略目标制定 |
| 2.4.CRM实施过程理论 |
| 2.4.1.CRM实施方法论 |
| 2.4.2.CRM实施效果评价指标体系 |
| 第3章 B公司客户关系管理的分析 |
| 3.1.B公司概况 |
| 3.1.1.B公司的简介 |
| 3.1.2.B公司竞争力分析 |
| 3.2.B公司客户分析 |
| 3.2.1.B公司渠道客户 |
| 3.2.2.B公司个人客户 |
| 3.2.3.B公司客户的业务售后流程 |
| 3.3.B公司客户关系管理现状 |
| 3.3.1.B公司客户关系管理存在的问题 |
| 3.3.2.B公司客户关系管理系统面临的挑战 |
| 第4章 B公司客户关系管理的战略分析 |
| 4.1.B公司客户关系管理战略的环境与目标 |
| 4.1.1.B公司客户关系管理战略前提 |
| 4.1.2.B公司客户关系管理发展环境 |
| 4.1.3.B公司客户关系管理战略目标 |
| 4.2.B公司客户关系管理系统的战略规划 |
| 4.2.1.B公司CRM战略模型 |
| 4.2.2.B公司CRM的阶段性与实施路径 |
| 4.2.3.B公司CRM系统建设规划 |
| 第5章 B公司客户关系管理系统的需求分析和管理 |
| 5.1.B公司客户关系管理系统的需求分析与功能 |
| 5.1.1.B公司客户关系管理系统的需求分析 |
| 5.1.2.B公司客户关系管理系统的功能设计 |
| 5.2.B公司CRM实施业务管理 |
| 5.2.1.B公司CRM系统选型 |
| 5.2.2.B公司CRM系统建设方式 |
| 5.2.3.B公司CRM项目团队管理 |
| 5.3.B公司CRM系统实施的质量管理 |
| 5.3.1.B公司CRM系统质量管理阶段性 |
| 5.3.2.B公司CRM系统质量评估指标 |
| 5.3.3.B公司CRM系统质量保证策略 |
| 第6章 B公司客户关系管理系统的实施与评估 |
| 6.1.B公司CRM系统的评估分析 |
| 6.1.1.B公司CRM系统评价指标选取 |
| 6.1.2.B公司CRM系统的评价方法 |
| 6.2.B公司CRM系统的实施 |
| 6.2.1.B公司CRM系统实施的阶段性 |
| 6.2.2.B公司成功实施CRM的措施 |
| 第7章 结论 |
| 7.1.总结 |
| 7.2.展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）数据驱动的某公司客户精细化管理研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究方法与论文结构 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 客户关系管理 |
| 2.1.1 客户关系管理出现的背景 |
| 2.1.2 企业客户关系管理内涵 |
| 2.1.3 企业客户关系管理流程 |
| 2.1.4 客户关系管理理论体系 |
| 2.2 数据驱动系统 |
| 2.2.1 ERP系统 |
| 2.2.2 CRM系统 |
| 2.2.3 CRM与ERP的关系 |
| 2.3 数据分析方法 |
| 2.3.1 数据挖掘 |
| 2.3.2 层次分析方法 |
| 2.4 精细化管理 |
| 2.4.1 精细化管理的内涵 |
| 2.4.2 精细化管理的特点 |
| 2.4.3 精细化管理的前提 |
| 2.5 国内外研究综述 |
| 2.5.1 国外研究综述 |
| 2.5.2 国内研究综述 |
| 第三章 基于数据驱动的N公司系统现状与问题 |
| 3.1 N公司简介 |
| 3.2 N公司的数据驱动系统发展现状 |
| 3.2.1 ERP(企业资源计划)现状 |
| 3.2.2 CRM(客户关系管理)现状 |
| 3.3 N公司的数据驱动业务系统分析 |
| 3.3.1 体系结构分析 |
| 3.3.2 功能结构分析 |
| 3.3.3 数据状况分析 |
| 3.4 N公司数据驱动业务系统问题分析 |
| 3.4.1 客户关系管理重视度不高 |
| 3.4.2 存在客户流失现象 |
| 3.4.3 欠缺差异化服务意识 |
| 3.4.4 维护部门服务意识薄弱 |
| 第四章 N公司客户精细化管理措施 |
| 4.1 客户精细化目标与原则 |
| 4.1.1 精细化目标 |
| 4.1.2 精细化原则 |
| 4.2 构建精细化管理数据 |
| 4.3 基于层次分析法进行客户分类 |
| 4.3.1 创建客户价值分析指标 |
| 4.3.2 客户分析指标数据收集 |
| 4.3.3 客户分类数据计算与分析 |
| 4.4 精细化客户管理措施 |
| 4.4.1 实施精细化管理 |
| 4.4.2 改进营销过程 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附件1. 调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
四、数据挖掘系统在营销管理中的应用（论文参考文献）
- [1]教育培训机构课程精准营销管理系统的设计与开发[D]. 孙雯. 华南理工大学, 2020(05)
- [2]商业银行客户服务和管理系统设计与实现[D]. 高远. 电子科技大学, 2020(01)
- [3]DS物流公司客户关系管理系统建设策略研究[D]. 边杰. 吉林大学, 2020(08)
- [4]中德安联互联网保险营销对策研究[D]. 徐小曼. 山东师范大学, 2020(09)
- [5]电力公司电力营销业务应用系统的设计与实现[D]. 刁颖. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]基于数据挖掘的线损管理应用研究[D]. 李洁瑜. 广东工业大学, 2019(06)
- [7]TR医院实施客户关系管理的实证研究[D]. 柴秀花. 河北地质大学, 2019(11)
- [8]电力营销中贝叶斯网络决策分析系统应用研究[D]. 杨清银. 东南大学, 2019(01)
- [9]B公司客户关系管理系统的应用研究[D]. 蒋越. 东南大学, 2019(06)
- [10]数据驱动的某公司客户精细化管理研究[D]. 苏龙. 北京化工大学, 2019(06)
标签：数据挖掘论文; 贝叶斯论文; 客户关系管理系统论文; 市场营销论文; 大数据营销论文;