博士论文摘要《数据挖掘的客户关系管理应用研究》

  作者:薛薇  2002-6

　　客户关系管理是数据挖掘技术的重要应用领域。数据挖掘的客户关系管理应用是两者特质相互默契的必然结果。论文试图通过对相关问题的深入研究，阐述数据挖掘的客户关系管理应用的理论、课题、方法和系统，探索数据挖掘的客户关系管理应用之路。

　　一、选题意义

　　中国企业面临着前所未有的市场化和客户个性化的挑战。这种大环境下，只有那些能够及时吸收先进的管理理论，利用先进的信息技术和数量分析方法，“多快好省”地获取市场信息，了解市场变化，对市场信息进行科学分析和科学决策的企业才可能成为竞争的赢家。

　　客户关系管理作为一种“以客户为中心”的先进的经营管理理念，能够实现通过客户利益的最大满足促进企业利润极大增长的经营目标。数据挖掘作为一种先进的数据分析方法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。基于数据挖掘的客户关系管理系统是数据挖掘的客户关系管理应用的最终体现，是帮助企业实现既定目标的最佳途径。

　　在客户关系管理中，围绕客户分析，应主要解决哪些问题，如何依据数据挖掘方法论，有针对性地将数据挖掘技术应用于客户数据建模中，应依照怎样的系统开发思路和方法研究基于数据挖掘的客户关系管理系统，对这些问题的系统研究在国内尚不多见。

　　因此，从不同的侧面对上述问题进行系统和全面的综合论述，具有重要的现实意义和理论意义。

　　二、论文主要内容

　　论文共分为八章。

　　第一章，导论。

　　主要阐述论文选题的意义，介绍国内外研究现状，概述研究思路和论文结构，指出论文创新。论文的研究思路概括为：

　　以数据挖掘的客户关系管理应用的基本理论研究为出发点

　　对数据挖掘的客户关系管理应用课题进行研究

　　数据挖掘技术是客户关系管理的有效数据分析工具

　　对基于数据挖掘的客户关系管理系统的研究

　　第二章，数据挖掘的客户关系管理应用基本理论研究。

　　为界定论文研究对象的内涵和确保研究思路的正确性，本章首先以回顾客户关系管理的发展沿革为出发点，对客户关系管理的基本概念和构成要素等进行了探讨。然后，对数据挖掘的概念、发展和基本步骤进行了论述。最后，从应用的角度，对数据挖掘在客户关系管理应用中的含义和作用进行了再认识。

　　本文在大量论著文献和资料的基础上，通过概括和归纳，认为客户关系管理理论体现了管理、决策和技术三个层面内容，即：

　　客户关系管理是一种企业经营管理理念

　　客户关系管理是一种数据驱动的企业决策过程

　　客户关系管理是一种先进技术的集成系统

　　基于数据挖掘的客户关系管理系统，应是以客户数据为核心的，集人员、客户关系管理系统、数据挖掘技术为一体的综合互动系统。

　　第三章，数据挖掘的客户关系管理应用课题研究。

　　为明确数据挖掘的客户关系管理的主要应用议题，本章从客户数据分析的角度，对数据挖掘的客户关系管理应用中的主要问题进行了详尽研究，认为其主要集中在以下三个方面：

　　认识和理解客户

　　提升客户价值

　　发展新客户

　　第四章，数据挖掘的方法论研究。

　　为阐明数据挖掘对数据分析过程的指导作用，本章从工程实施和数据挖掘过程控制的角度，围绕客户关系管理，探讨了数据挖掘方法论的主要内容和作用，指出数据挖掘方法论是数据挖掘开展的理论指南和成功保障。

　　论文在对CRISP-DM跨行业数据挖掘标准、SEMMA数据挖掘方法论、5A以及Two Crows数据挖掘流程等研究的基础上，提出数据挖掘是一个过程，应包括以下五个主要阶段：

　　理解问题

　　理解数据

　　准备数据

　　建立模型

　　方案评估和方案实施

　　第五章，数据挖掘的算法研究。

　　为阐明数据挖掘技术强大的数据分析能力，本章对客户关系管理应用中的常用数据挖掘算法，包括：聚类算法、决策树算法和人工神经网络算法，进行了较为深入的研究，明确了数据挖掘算法的优势和适用特征。

　　第六章，数据挖掘的客户关系管理应用实证研究

　　在某保险公司客户数据的基础上，借助SAS/EM和SPSS软件提供的数据挖掘方法和统计分析方法，围绕认识和理解客户、提升客户价值和发展新客户三大问题，进行了客户数据的实证分析。旨在希望以此为原形，抛砖引玉，证实数据挖掘在客户关系管理应用中的有效性，探索数据挖掘运用于客户关系管理的主要过程和一般分析方法。

　　第七章，基于数据挖掘的客户关系管理系统研究。

　　论文指出基于数据挖掘的客户关系管理系统是一个复杂系统，并在此基础上探讨了复杂系统的研究策略。同时，借鉴信息系统研究和数据挖掘一般应用模式的理论，尝试性地从系统的总体架构层次与系统的逻辑构成模式等方面对系统开发思路进行了探讨。

　　第八章，结束语。

　　总结全文，提出论文需要进一步改进的方面和今后需继续研究的主要问题。