面向汽车营销的客户管理模型与算法的设计与实现
内容提要 4-7
第1章 绪论 7-15
1.1 研究背景 7-10
1.1.1 汽车营销现状及其决策支持系统的发展 7-8
1.1.2 客户关系管理在汽车营销中的应用 8-10
1.2 面向汽车营销的智能决策支持系统 10-13
1.2.1 系统体系结构 10-11
1.2.2 数据的收集与整合 11-12
1.2.3 使用的软件及开发环境 12-13
1.3 本文的主要工作 13-15
第2章 核心技术概述 15-21
2.1 商务智能 15-17
2.1.1 决策支持系统与商务智能的关系 15
2.1.2 商务智能的层次和发展趋势 15-17
2.2 数据挖掘 17-19
2.2.1 数据挖掘模式 17-18
2.2.2 数据挖掘过程 18-19
2.3 客户关系管理（CRM） 19-21
2.3.1 CRM 的目的 19-20
2.3.2 CRM 的作用 20-21
第3章 客户价值细分 21-28
3.1 客户细分问题 21-22
3.1.1 客户细分背景 21
3.1.2 客户价值细分 21-22
3.2 客户价值细分过程 22-26
3.2.1 K-means 聚类算法 22-24
3.2.2 客户价值细分模型 24-26
3.3 客户价值细分结果 26-28
第4章 潜在客户识别 28-34
4.1 潜在客户识别问题 28-29
4.1.1 潜在客户识别的任务 28
4.1.2 潜在客户识别的方法 28-29
4.2 潜在客户识别过程 29-33
4.2.1 Apriori 关联规则算法 29-30
4.2.2 识别潜在客户模型 30-33
4.3 潜在客户识别结果 33-34
第5章 客户流失与保持 34-43
5.1 客户流失分析问题 34-35
5.1.1 客户流失现状和危害 34-35
5.1.2 客户流失原因和分类 35
5.2 客户流失分析过程 35-40
5.2.1 决策树、ID3 算法 36-38
5.2.2 客户流失分析模型 38-40
5.3 客户流失分析结果 40-41
5.4 客户保持 41-43
第6章 客户满意度分析 43-49
6.1 客户满意度分析问题 43-44
6.1.1 客户满意度的形成过程 43-44
6.1.2 客户满意度的研究进展 44
6.2 客户满意度分析过程 44-46
6.2.1 模糊综合评判法 44-45
6.2.2 客户满意度分析模型 45-46
6.3 客户满意度分析结果 46-47
6.4 从客户满意到客户忠诚 47-49
第7章 总 结 49-50
7.1 论文主要工作概述 49
7.2 下一步工作 49-50
参考文献 50-52
致谢 52-53
摘要 53-56
Abstract 56-59
