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基于智能Agent决策的CRM系统研究与实现

作　者: 严小飞
导　师: 余建桥
学　校: 西南大学
专　业: 农业机械化工程
关键词: CRM系统 智能Agent AOP OOP
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 52次
引　用: 1次
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内容摘要


客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是改善企业与客户之间关系的新型管理机制,其生命周期贯穿市场开拓、客户接触、销售、服务、分析决策等整个客户的生命周期,越来越多的企业运用CRM来增加收入、优化赢利性、提高客户满意度。CRM适应了企业从以产品为中心到以客户为中心经营模式的战略性转变,是企业获得竞争优势的强有力手段。籍此应运而生的CRM系统与ERP系统、进销存系统、OA系统等一起成为了企业成功运营的得力助手。本文围绕基于智能Agent决策的CRM系统展开研究,主要的研究工作涉及以下几个部分:(1)CRM软件系统研究的现状以及发展趋势,CRM软件系统普遍存在的问题。(2)智能Agent、多Agent技术的特点,以及与CRM系统结合的客观依据。(3)在CRM系统中对Agent功能体的划分、实现。(4)在具体系统实现时所需要使用的AOP技术与OOP技术之间的关系,以及如何将两者结合应用于基于智能Agent决策的CRM系统实现。在进行了上述研究后,发现传统CRM系统在自主决策,智能任务分发,自主CR(客户关系)监管等智能行为上还亟待提高。在CRM系统中引入智能Agent、Agent-多Agent技术不失为一种可行的解决方案。有自主推理、自主决策的智能Agent置身于CR(客户关系)环境之中通过传感器感知企业与客户的活动,通过效应器作用于企业对企业与客户关系的管理。智能Agent能很好地建立抽象的企业与客户的关系与实实在在的维护这种关系的行动的联系。因此提出一种基于智能Agent决策的CRM系统模型并加以构建和实现。这个模型的实践版本在重庆某企业得到了实施。企业实施后反馈的结果表明这个模型提高了客户关系管理的智能性,有效地对客户关系维护的过程进行了监控,明确了企业对客户资源的拥有权,也实现了企业对客户关系管理过程的知情权。综上所述本文研究的结果主要包括在以下几个方面:(1)在企业经营管理层面。通过对收集到的大量CRM研究资料进行分析,得到了CRM在维护抽象的企业客户关系上可以加强,如:跟踪企业实施的具体行为,强调实施行为的过程监督,量化抽象企业客户关系以评估实施后的效果。(2)在CRM系统设计层面。分析了目前主流CRM系统提供的功能和实现技术,在此分析的基础之上得到CRM系统的设计实施在智能决策、自主工作任务分发等方面还可以加强的结论。其目的是以具体的软件技术支持CRM研究中得到的理论结果。(3)在CRM系统实现层面。由于Agent理论体系的AOP软件技术仍处于不断成熟阶段,所以在计算机开发语言、编译器等系统开发环境上还有待不断完善。因此,我们分析了AOP软件技术与OOP软件技术之间发展关系,探索了一条以OOP软件技术模拟实现AOP的路子。(4)在本文的最后实现了基于智能Agent决策的CRM系统的原型,并以此原型模拟了真实企业实施基于智能Agent决策的CRM系统后所得到的效果。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
引言  9-11
  Ⅰ 研究的背景及意义  9-10
    企业客户资源流失问题与CRM思想  9
    传统的CRM系统  9-10
  Ⅱ 研究目标  10
  Ⅲ 研究内容与研究方法  10-11
第1章 文献综述  11-21
  1.1 CRM与企业管理理论  11-13
    1.1.1 CRM的起源及发展  11
    1.1.2 CRM的定义  11
    1.1.3 CRM理论  11-12
    1.1.4 CRM出现的原因  12-13
    1.1.5 客户关系管理能为企业带来的价值  13
    1.1.6 CRM与CRM系统  13
  1.2 CRM系统概述  13-15
    1.2.1 CRM系统  13-14
    1.2.2 CRM系统的目标  14
    1.2.3 CRM系统的功能构成  14-15
    1.2.4 CRM系统的实施  15
  1.3 对如何实现企业对客户资源的所有权的讨论  15-16
  1.4 智能Agent概述  16-21
    1.4.1 Agent发展历史  16-17
    1.4.2 Agent的定义  17-18
    1.4.3 Agent的特性  18
    1.4.4 智能Agent工作原理  18-19
    1.4.5 智能Agent的类型  19-20
    1.4.6 Agent适用的领域  20-21
第2章 基于智能Agent决策CRM系统与体系结构  21-45
  2.1 智能Agent与CRM系统的结合  21-23
    2.1.1 软件开发技术的发展驱动  21-22
    2.1.2 人工智能(AI)及数据挖掘(DataMining)技术的支持驱动  22-23
    2.1.3 信息系统发展内在动力驱动  23
  2.2 智能Agent决策CRM系统的人工智能理论分析  23-25
    2.2.1 系统中Agent人工智能实现依据  23
    2.2.2 系统中Agent心智状态形式语言描述  23-25
  2.3 智能Agent决策CRM系统的特点和对传统CRM的改进  25-26
    2.3.1 传统CRM系统的功能划分  25
    2.3.2 基于智能Agent型CRM系统对传统CRM系统的改进  25-26
    2.3.3 基于智能Agent决策的CRM系统的特点  26
  2.4 基于智能Agent决策CRM系统体系结构  26-45
    2.4.1 黑板体系结构知识背景  27-29
    2.4.2 本文CRM系统中用于智能Agent协作黑板的设计  29
    2.4.3 用于智能Agent内模块协作黑板的设计  29-30
    2.4.4 Agent基类的设计  30-34
    2.4.5 仲裁控制模块  34-35
    2.4.6 CR任务决策模块  35-38
    2.4.7 CR事务评估模块  38-39
    2.4.8 CR事务分发模块  39-40
    2.4.9 GSM消息收发模块  40-41
    2.4.10 GSM消息收发模块组成  41-43
    2.4.11 SCM/ERP业务数据抽取模块  43
    2.4.12 桌面应用模块  43-45
第3章 基于智能Agent决策的CRM系统实现  45-51
  3.1 基于智能Agent决策的CRM系统实现的组成结构  45
  3.2 基于智能Agent决策的CRM系统原型运行配置  45-46
  3.3 基于智能Agent决策的CRM系统原型桌面交互模块  46-49
    3.3.1 基础数据的设置  46-47
    3.3.2 数据记录的维护  47
    3.3.3 决策模型参数设置  47-48
    3.3.4 片区管理者客户关系数据视图  48
    3.3.5 客户关系维护负责人数据视图  48-49
    3.3.6 客户数据视图  49
  3.4 基于智能Agent决策的CRM系统企业实践报告  49-51
第4章 结论  51-53
  4.1 全文总结  51-52
  4.2 研究展望  52-53
参考文献  53-55
致谢  55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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