客情维系客户识别crm.pptVIP

資料探勘技術量 主要為四大項： 神經網絡 決策樹 關聯規則 回歸 總占比：64.8% 文獻分佈 商業智慧期末報告：應用資料探勘技術在客戶關係管理： 文獻綜述和分類 指導教授：鄭滄祥 學生：沈瑞祥 Agenda 摘要 導言 研究方法 分類方法 結論：文章的分類 摘要 研究對象： 2000-2006年期間，針對24大類分類期刊 透過應用資料探勘技術從900份論文中找出有直接與客戶關係管理有相關的內容。並將其900份論文區成其87類 CRM四大組成購面： 客戶識別，吸引客戶，客情維繫和客戶開發 資料探勘七大技術： 關聯，分類，群聚，預測，回歸，序列和可視化 最關注的項目：一對一行銷、忠誠度分析 最常見的數據模型：分類和關聯模型 Agenda 摘要 導言 研究方法 分類方法 結論：文章的分類 導言-客戶關係管理（CRM） 導言-客戶關係管理（CRM） 導言-資料探勘 Agenda 摘要 導言 研究方法 分類方法 結論：文章的分類 研究方法 客戶關係管理及資料探勘項目 文獻探討是根據‘’客戶關係管理“和‘’資料探勘”找出約 900篇文章。 篩選標準： 期刊：商業智慧，知識發現或客戶關係管理（如下圖一） 描述了如何透過資料探勘技術在協助客戶關係管理上 根據四種CRM的分類和7類資料探勘模型，作為一個在CRM上的資料探勘研究（如下圖二所示） 期刊項目 市場調研公司ABI / INFORM的數據庫 學術期刊總理 商業資源 翡翠全文 學報期刊 科學指導 電機及電子學工程師交易聯合會 圖一 客戶發展 客戶識別 客情維繫 客戶吸引力 客戶關係管理 目標客戶分析 客戶劃分 直接銷售 客戶終身價值 一對一銷售 客訴管理 客戶忠誠度分析 銷售交叉分析 購物籃分析 分類 集群 關聯 可視化 預測 回歸 序列 圖二：客戶關係管理資料探勘架構 Agenda 摘要 導言 研究方法 分類方法 結論：文章的分類 客情維繫 客戶識別 CRM 分類方法 Swift (2001, p. 12), Parvatiyar and Sheth (2001, p. 5) and Kracklauer, Mills, and Seifert (2004, p. 4), 客戶發展 吸引客戶 關聯 Association 分類 Classification 集群 Clustering 回歸 Regression 序列的發現 Sequence discovery 預測 Forecasting 可視化 Visualization DM 七大資料探勘模型 Carrier Povel, 2003 常用的資料探勘方式 K-最近相鄰點 線性回歸 關聯規則 神經網路 遺傳算法 決策樹 資料探勘 分類架構-CRM 分類架構-CRM 分類架構-資料探勘 分類架構-資料探勘 分類架構-資料探勘 分析結果與結論 分析結果與結論 Agenda 摘要 導言 研究方法 分類方法 結論：文章的分類 結論 此次研究指針對客戶關係的‘’管理“和‘’資料探勘”關鍵字來有哪些信誉好的足球投注网站，分析發現要維持長期和客戶之間的關係 決策樹和關聯規則技術的應用普及可協助非專家應用資料探勘技術在客戶關係管理上 最關注的項目：一對一行銷、忠誠度分析 最常見的數據模型：分類和關聯模型