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数据挖掘技术在烟草企业CRM中的研究与应用

作　者: 郑阳洋
导　师: 刘希玉
学　校: 山东师范大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 客户关系管理 数据挖掘 烟草企业 多层关联规则算法 基于道路网格聚类算法
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


伴随着互联网和电子商务的发展,市场中的竞争日益激烈,为了应对挑战,企业更加重视客户的价值,注重与客户间关系的维护。客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM),作为先进的管理思想及技术手段,将企业的最终客户、分销商和合作伙伴等所有客户群体作为最重要的资源,通过客户的管理过程,挖掘其长期利润贡献价值,从根本上提升企业的核心竞争力,使得企业在当前激烈的竞争环境中立于不败之地。CRM系统的有效运行必须基于大量的客户信息和营销数据,如果有效地使用这些数据信息的核心便是数据挖掘技术。现阶段,Internet上的信息以指数级的速度迅速增长,社会生活各领域中都已经积累了海量的数据,“数据的丰富性与知识的贫乏性”之间的矛盾日益突出。这也就不难理解,数据挖掘为何成为新的研究热点,许多研究人员进行大量研究发展数据挖掘技术。自我国加入WTO后,作为垄断行业之一的烟草行业也开始逐步开始开放市场,即将迎来市场全面国际化的自由竞争局面,面临严峻考验。面对严酷的内外环境,我国烟草企业立足现状,开始不断地改善自身的管理思想。基于烟草企业“以顾客为中心”的营销模式,CRM为改善企业与客户的关系提供了一种有效的途径。同时,为了使CRM能够有效地使用大量的客户信息和营销数据,引入了数据挖掘技术。数据挖掘发现的知识,可以帮助烟草企业进行商品目录的设计、交叉营销等商业决策,发现卷烟产品之间存在的关联关系,从而分析终端零售户的购买习惯,制定出合理的销售策略,有利地支撑烟草企业的客户发展。本文首先对CRM及数据挖掘的基本理论进行了简要回顾。指出CRM是一种先进的管理系统,并简述了系统的主要组成部分;同时,CRM也是一种先进的管理理念。然后,结合应用实例,指出了CRM认识中现存的主要误区并提出了改善建议。基于大量的现存文献出数据仓库是成功实现CRM系统的关键,以此为基础可以运用数据挖掘技术对企业信息、市场信息、客户信息进行分析处理,发现信息背后的有价值知识,用于为企业进行决策提供科学的支持,最终从根本上提高企业的竞争能力。本文的重要核心在于针对烟草行业,讨论了该行业的CRM系统建设过程中涉及的问题,指出在数据仓库中,建议选择星型数据模型构建销售分析、客户维护管理、物流配送管理等多个主题,对数据进行组织;CRM系统选择四层框架构建;系统功能涉及九大管理功能;基于不同的企业应用需求,将数据挖掘操作划分为数据分析等3个不同层次。概述了已有的多层关联规则的算法,指出了现存算法存在的不足,结合烟草行业运行的特点,提出了改进的多层关联规则算法,并利用该算法针对烟草行业进行了销售过程中的产品进行关联销售分析,证明了算法的有效性;概述已有的空间聚类算法,指出现存算法存在的不足,结合烟草行业运行的特点,提出了基于道路网格聚类算法,并利用该算法对烟草行业进行了配送线路的规划处理,提出了车辆最少,里程最短的配送规划方案,实现了降低物流成本的需求,证明了算法的有效性。由于人力及时间等的限制,模型的构建及算法的改进还存在许多不尽如人意的地方,加之CRM及数据挖掘技术的实现就是一个开放的、需要不断完善和改进的过程,所以后续研究工作的进一步发展和完善就显得尤为重要。

全文目录


摘要  6-8
Abstract  8-10
第一章 绪论  10-12
  1.1 国内外数据挖掘技术在 CRM 中的研究与应用现状  10
  1.2 烟草企业 CRM 中引入数据挖掘的必要性  10-12
第二章 CRM 理论  12-17
  2.1 CRM 的历史  12-13
  2.2 CRM 的基本原理  13-16
    2.2.1 CRM 的定义  13-14
    2.2.2 CRM 系统的组成部分  14-15
    2.2.3 企业成功实施 CRM 的条件  15-16
  2.3 CRM 发展展望  16-17
  2.4 本章小结  17
第三章 数据挖掘在 CRM 中的应用  17-25
  3.1 数据仓库的基本原理  17-19
    3.1.1 数据仓库概念  17-18
    3.1.2 数据仓库的体系结构  18-19
    3.1.3 数据仓库的实现  19
  3.2 数据挖掘的基本原理  19-23
    3.2.1 数据挖掘的定义  19-20
    3.2.2 数据挖掘的基本理论  20-21
    3.2.3 数据挖掘的功能  21-22
    3.2.4 数据挖掘的步骤  22
    3.2.5 数据挖掘的应用和发展趋势  22-23
  3.3 数据仓库、数据挖掘在 CRM 中应用  23-24
    3.3.1 CRM 的基础—数据仓库  23
    3.3.2 CRM 的核心—数据挖掘  23-24
  3.4 本章小结  24-25
第四章 烟草企业 CRM 系统的设计  25-33
  4.1 烟草企业 CRM 数据仓库构建研究  25-28
    4.1.1 烟草企业 CRM 数据仓库体系结构  25-27
    4.1.2 烟草企业数据仓库中数据模型的选择  27-28
  4.2 烟草企业 CRM 系统设计研究  28-31
    4.2.1 烟草企业 CRM 系统结构  28-30
    4.2.2 CRM 系统的功能结构  30-31
  4.3 烟草企业 CRM 中数据挖掘技术应用研究  31-33
    4.3.1 烟草企业 CRM 的数据挖掘流程  31-32
    4.3.2 烟草企业 CRM 中数据挖掘的特点  32-33
  4.4 本章小结  33
第五章 多层关联规则在烟草 CRM 中的应用  33-44
  5.1 多层关联规则基本理论  33-42
    5.1.1 多层关联规则概述  33-36
    5.1.2 改进的多层关联规则算法  36-42
  5.2 基于改进的多层关联规则算法在烟草 CRM 系统中应用  42-44
    5.2.1 算法应用所需数据  42-43
    5.2.2 算法应用步骤  43-44
    5.2.3 算法步骤分析  44
    5.2.4 算法结果解释及建议  44
  5.3 本章小结  44
第六章 聚类分析在烟草 CRM 中的应用  44-54
  6.1 聚类分析基本理论  44-50
    6.1.1 聚类分析概述  44-45
    6.1.2 道路网格聚类概述  45-46
    6.1.3 改进的道路网格聚类算法  46-50
  6.2 基于道路网格聚类算法的烟草企业 CRM 应用  50-54
    6.2.1 算法应用所需数据  51
    6.2.2 算法应用步骤  51
    6.2.3 算法结果分析  51-54
  6.3 本章总结  54
第七章 总结与展望  54-56
参考文献  56-58
攻读硕士学位期间发表的论文  58-59
致谢  59

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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 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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