銷售與客戶關係管理領域套用

銷售與客戶關係管理領域套用

本書是一本優秀的數據挖掘教材,全面而系統地介紹了數據挖掘酌商業環境、數據挖掘技術及其在商業環境中的套用。

基本介紹

  • 書名:銷售與客戶關係管理領域套用
  • CRM的核心:以客戶為中心
  • 內容:涵蓋核心的數據挖掘技術
  • 簡介:決策樹、神經網路、協同過濾
圖書簡介,圖書目錄,

圖書簡介

全書共18章,內容涵蓋核心的數據挖掘技術,包括:決策樹、神經網路、協同過濾、關聯規則、連結分析、聚類和生存分析等。此外,還提供了數據挖掘最佳實踐的概觀、數據挖掘的最新進展和一些極具挑戰性的研究課題,極具技術深度與廣度。通過學習本書,讀者不僅可以精通數據挖掘的整體結構和核心技術,還可以領略數據挖掘在銷售和客戶關係管理等方面的成功套用,為實踐數據挖掘打下堅實的基礎。
本書適合作為高等院校相關專業高年級本科生或研究生的教材或參考書,也適合當前和未來的數據挖掘實踐者學習和參考。
什麼是客戶關係管理
CRM是英文Customer Relationship Management 的簡寫,一般譯作“客戶關係管理”。CRM最早產生於美國,由Gartner Group 首先提出的CRM這個概念的。20世紀90年代以後伴隨著網際網路和電子商務的大潮得到了迅速發展。不同的學者或商業機構對CRM的概念都有不同的看法。
這個概念的原創者認為,CRM是一種商業策略,它按照客戶的分類情況有效地組織企業資源,培養以客戶為中心地經營行為以及實施以客戶為中心地業務流程,並以此為手段來提高企業贏利能力、利潤以及顧客滿意度。
IBM公司認為,CRM通過提高產品性能,增強顧客服務,提高顧客交付價值和顧客滿意度,與客戶建立起長期、穩定、相互信任的密切關係,從而為企業吸引新客戶、維繫老客戶,提高效益和競爭優勢。
SAP公司:CRM系統的核心是對客戶數據的管理,客戶資料庫是企業重要的數據中心,記錄企業在市場行銷與銷售過程中和客戶發生的各種互動行為,以及各類有關活動的狀態,提供各類數據模型,為後期的分析和決策提供支持
總結以上經典的CRM概念的基礎上,從銷售理念、業務流程和技術支持三個層次,可將CRM定義為:CRM是現代信息技術、經營思想的結合體,它以信息技術為手段,通過對以“客戶為中心”的業務流程的重要組合和設計,形成一個自動化的解決方案,以提高客戶的忠誠度,最終實現業務操作效益的提高和利潤的增長。
無論如何定義CRM,“以客戶為中心”將是CRM的核心所在。CRM通過滿足客戶個性化的需要、提高客戶忠誠度,實現縮短銷售周期、降低銷售成本、增加收入、拓展市場、全面提升企業贏利能力和競爭能力的目的。任何企業實施客戶關係管理的初衷都是想為顧客創造更多的價值,即實現顧客與企業的“雙贏”。

圖書目錄

出版者的話
專家指導委員會
譯者序
致謝
前言
第1章數據挖掘的緣起和內容
1.1分析客戶關係管理系統
1.1.1交易處理系統的作用
1.1.2數據倉庫的作用
1.1.3數據挖掘的作用
1.1.4客戶關係管理策略的作用
1.2什麼是數據挖掘
1.3數據挖掘可以完成哪些工作
1.3.1分類
1.3.2估計
1.3.3預測
1.3.4關聯分組或關聯規則
1.3.5聚類
1.3.6建立簡檔
1.4為什麼要研究
1.4.1數據正在生成
1.4.2數據正在形成數據倉庫
1.4.3計算能力足以承受
1.4.4客戶關係管理的興趣增強
1.4.5商業數據挖掘軟體產品已經易於使用
1.5如何使用數據挖掘
1.5.1超級市場成為信息經紀人
1.5.2基於推薦的商業
1.5.3交叉銷售
1.5.4抓住好的客戶
1.5.5淘汰差的客戶
1.5.6變革一個行業
1.5.7其他
1.6小結
第2章數據挖掘的良性循環
2.1商業數據挖掘案例研究
2.1.1識別商務挑戰
2.1.2套用數據挖掘
2.1.3按照結果採取行動
2.1.4測試效果
2.2何謂良性循環
2.2.1識別商業機會
2.2.2挖掘數據
2.2.3採取行動
2.2.4測試結果
2.3良性循環環境下的數據挖掘
2.4移動通信公司建立恰當的聯繫
2.4.1機會
2.4.2如何套用數據挖掘
2.4.3處理行動
2.4.4完成循環
2.5神經網路和決策樹驅動sUv的銷售
2.5.1最初的挑戰
2.5.2如何套用數據挖掘
2.5.3最終措施
2.5.4完成循環
2.6小結
第3章數據挖掘方法論和最佳實踐
3.1為什麼需要方法論
3.1.1獲取不真實的知識
3.1.2獲取真實但無用的知識
3.2假設測試
3.3模型、建立簡檔和預測
3.3.1建立簡檔
3.3.2預測
3.4方法論
3.4.1第一步:將商業問題轉換為數據挖掘問題
3.4.2第二步:選取合適數據
3.4.3第三步:設法理解數據
3.4.4第四步:創建模型集
3.4.5第五步:修複數據問題
3.4.6第六步:變換數據,獲取信息

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