莱尔德公司大客户分析与管理研究

莱尔德公司大客户分析与管理研究作者：程思远学位授予单位：天津大学相似文献(6条)1.学位论文马海峰山东网通大客户分析与拓展研究2005中国电信市场寡头竞争的格局已基本形成，电信大客户市场成为各大运营商竞争的焦点。山东网通是山东省的主导运营商，如何采取适当有效的策略，不断拓展大客户市场，继续保持领先优势和领导地位，已经成为山东网通的一个重要课题。本文从空间行为的角度分析了大客户购买活动，从时间发展的角度分析了大客户生命周期，力求从空间和时间两个维度全面分析和把握大客户的市场行为特征，为制订有效的策略提供依据。继而，本文结合山东网通的实际对大客户的流失状况作了深入的分析，并利用回归分析法对流失率作了预测，明确了当前的目标和制订应对策略的紧迫性。在此基础上，本文制订了基于组合营销服务的大客户拓展策略，从产品、价格、客户关系管理和服务四个方面作了深入的阐述。本文采用理论与实际相结合，定性与定量相结合的科学方法，创造性地从时间和空间两个维度对大客户的市场行为作了分析和论述，得出了符合实际的结论，提出了对山东网通大客户经营服务工作有一定指导意义的策略和方案。2.学位论文阮艳花电网企业大客户关系管理研究2008电网企业的改革日趋深化，面临着新的形势和新的生存环境。大客户是电网企业的重点客户，研究电网企业大客户的关系管理显得非常重要，其中，对大客户的分析评价是大客户关系管理的基础工作，而大客户价值和大客户信用是大客户分析的重要内容。本文在阐述客户关系管理理论的基础上，介绍了大客户关系管理的理论，分析了电网企业实施大客户关系管理的必要性及其应用模式，对电网企业大客户进行分析。建立了大客户价值和信用评价指标体系和评价模型，都采用层次分析法确定指标体权重，用模糊综合评价方法对大客户价值进行评价，用BP神经网络对大客户的信用进行评价，并都用实例进行了仿真。最后，对电网企业大客户关系管理实施的具体对策进行论述。3.学位论文章俊聚类技术在银行客户关系管理中的应用2005数据挖掘是从大规模的数据集中提取潜在的、隐含的、有价值的知识、模式或规则的过程。无导师聚类技术及k-均值算法是数据挖掘中较常用的聚类技术和算法之一。本文首先对数据挖掘的概念、分类、功能及数据挖掘的步骤和工具作了较全面地阐述，然后着重分析了k-均值聚类技术在镇江商行客户关系管理CRM系统的应用和实现。主要工作如下：（1）阐述了无导师聚类技术的概念和基本原理。（2）讨论了k-均值聚类算法的基本原理，还介绍了基于k-均值的衍生算法。（3）重点讨论了镇江商行客户关系管理CRM系统及客户分析管理子系统的设计和实现。（4）详细描述了K-均值算法在大客户分析管理系统中的应用和实现。4.学位论文郝敏基于数据仓库的黑龙江省网通客户关系管理研究2004随着科学技术的发展,企业的竞争优势不再仅仅是产品本身,竞争力从产品将逐步转向服务己成为必然的发展趋势,因此如何提高客户忠诚度、增强企业核心竞争力已成为企业生存发展的必要条件.客户关系管理(CRM)是针对企业和客户之间的交互活动进行全过程的管理,数据挖掘能够自动从庞大的数据中找出好的预测客户行为的模式,从而对信息进行智能化加工、处理,并最终为各级市场决策管理者提供及时、准确、科学的决策依据.该文结合CRM、数据仓库和数据挖掘的基本理论和方法,以黑龙江网通公司的客户关系管理系统构建为背景,设计了基于数据仓库技术的CRM系统(经营分析系统),同时设计了数据挖掘技术在CRM中的应用流程和方法.该文首先对CRM、数据挖掘、数据仓库等先进技术进行了简明扼要的介绍,为客户关系管理系统的建立及数据挖掘的应用建立了理论基础.接下来针对黑龙江网通公司数据分散,难以访问和管理,不利于经营分析的现状,设计了基于数据仓库的CRM系统.包括系统结构、系统功能、过程控制和数据仓库的设计四部分.其中系统结构包括三层体系结构、基于B/S模式的网络结构;系统主要的功能模块分为用户发展情况分析、业务发展情况分析、收益情况分析、市场竞争分析、服务质量分析、营销管理分析和大客户分析;过程控制分为主要业务过程和系统接口的实现;数据仓库的设计包括经营分析系统数据仓库构建需注意的问题、数据的获取、抽取、转换、载入(ETL)的实现、建模方式以及元数据管理;接下来以客户分群和客户流失率的预测为例详细介绍了数据挖掘在CRM中应用的整个过程.文章的最后部分选取了黑龙江网通市场经营部的一个市场竞争情况分析的案例,以此验证数据挖掘在CRM中的应用流程,同时给出了开发数据挖掘应用程序的方法.5.学位论文魏伟面向电信企业的CRM系统的设计与应用研究2008客户关系管理(CRM)是对企业和客户之间的交互活动进行管理的全过程。数据挖掘能够自动的从庞大的数据中找出好的预测客户行为的模式。将数据挖掘技术嵌入到CRM中，可以为企业构建分析型CRM使用平台，从而对信息进行智能化加工、处理，并最终为各级市场决策管理者提供及时、准确、科学的决策依据。本文结合CRY、数据仓库和数据挖掘的基本理论和方法，以济南移动通信公司的经营分析系统构建为背景，设计了基于数据仓库技术的CRM系统(经营分析系统)，同时设计了针对客户的数据挖掘技术在CRM中的应用流程和方法。本文首先对CRY、数据挖掘、数据仓库等先进技术进行了简明扼要的介绍，为客户经营分析系统的建立及数据挖掘的应用建立了理论基础。接下来针对济南移动通信公司客户较多，设计了基于数据仓库CRM系统。包括系统结构、系统功能、过程控制和数据仓库的设计四部分。其中系统结构包括三层体系结构、基于BIS模式的网络结构：系统主要的功能模块分为用户发展情况分析、业务发展情况分析、收益情况分析、市场竞争分析、服务质量分析、营销管理分析和大客户分析；过程控制分为主要业务过程和系统接口的实现；数据仓库的设计包括经营分析系统数据仓库构建需注意的问题、数据的获取、抽取、转换、载入(BTL)的实现、建模方式以及元数据管理；接下来以客户分群和客户流失率的预测为例详细介绍了数据挖掘在CRM中应用的整个过程。6.学位论文王尔平数据挖掘在黑龙江移动经营分析系统中的应用研究2003该文结合CRM、数据仓库和数据挖掘的基本理论和方法,以黑龙江移动通信公司的经营分析系统构建为背景,设计了基于数据仓库技术的CRM系统(经营分析系统),同时设计了数据挖掘技术在CRM中的应用流程和方法.该文首先对CRM、数据挖掘、数据仓库等先进技术进行了简明扼要的介绍,为经营分析系统的建立及数据挖掘的应用建立了理论基础.接下来针对黑龙江移动通信公司数据分散,难以访问和管理,不利于经营分析的现状,设计了基于数据仓库的CRM系统.包括系统结构、系统功能、过程控制和数据仓库的设计四部分.其中系统结构包括三层体系结构、基于B/S模式的网络结构:系统主要的功能模块分为用户发展情况分析、业务发展情况分析、收益情况分析、市场竞争分析、服务质量分析、营销管理分析和大客户分析;过程控制分为主要业务过程和系统接口的实现;数据仓库的设计包括经营分析系统数据仓库构建需注意的问题、数据的获取、抽取、转换、载入(ETL)的实现、建模方式以及元数据管理;接下来以客户分群和客户流失率的预测为例详细介绍了数据挖掘在CRM中应用的整个过程.本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：e57247d3-66b3-4094-9cdf-9df900900d1e下载时间：2010年9月22日