网络超市的客户关系管理系统中数据挖掘的应用【开题报告】.doc

1、 0 毕业论文 （ 设计 ） 开题报告 信息管理与信息系统 网络超市的客户关系管理系统中数据挖掘的应用 一、立论依据 1.研究意义、预期目标 随着电子商务的发展日趋成熟，在目前激烈的竞争环境下，为了获得生存与发展，企业必须以客户为中心，推进客户关系管理，提升服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识，增加客户满意度和忠诚度，最大限度地延长客户平均生命周期。数据挖掘正逐渐成为客户关系管理中最核心的部分。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助分析出完成任务所需的关键因素，以达到增 加收人、降低成本的目的。具体地说，数据挖掘技术可以帮助企业管理客户生命周期的

2、各个阶段，包括争取客户、交叉销售、客户忠诚度分析和检测客户是否欺诈等。因此对网络超市的客户关系管理系统中数据挖掘的应用的研究具有一定的现实意义。 预期目标通过查找文献，了解现在国内外网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用的现状，并针对国内一些一线网上超市的了解，更加完善和系统化该理论。使客户关系管理系统中数据挖掘的应用更加迎合新兴的 B2C市场。共同探讨网络数据技术在虚拟经济中的作用。从而带动这一市场的进一步发展。 2.国内外研究现 状 自从 1997年 7月美国政府正式发布 “全球电子商务政策框架 ”以来，在全球范围内掀起了电子商务的热潮自从 1997年 7月美国政府正式发布 “全球电子商务

3、政策框架 ”以来，在全球范围内掀起了电子商务的热潮。电子商务日益成为21世纪经济活动的核心 ， “它是未来推动经济增长的关键动力 ”。然而，电子商务是以不受国界限制的全球性网络 Internet为运行平台的 4。 美国是电子商务开展较早的国家，在许多领域处于全球领先水平，成为其他国家开展电子商务的示范，目前占全球电子商务市场的 79.1%。美国电子商务的发展得益于 “信息 高速公路 ”的建设，早在 1992年克林顿竞选总统时就提出了 “信息高速公路 ”的设想。克林顿政府认为，电子商务的发展是未来四分之一世纪经济发展的一个重要推动力，甚至可以与 200年前的工业革命对经济发展的促进作用相提并论。

4、 1997年 7月 1日，克林顿政府发布了全球电子商务纲要 。 1 而国外众多数据研究部门如卡内基梅隆大学 (有机器制造 DM、多媒体数据库 DM、互连网 DM 三个研究中心 )、斯坦福大学、麻省理工学院。 著名研究机构如 ： ACM(ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data and Data Mining) 、 KDNet(theEuropean Knowledge Discovery Network of Excellence)、 NCDM (The National Center for Data Mining (

5、NCDM) at the University of Illinois at Chicago (UIC)也在正在注意电子商务的蓬勃发展。这必然导致这一行业的客户关系管理系统中的数据挖掘的新一轮的课题研究 5。 CRM在国外发展较 早，推进也较为迅速，目前主要应用在电信业、制造业、金融服务业、公共事业和零售业等行业。国外 CRM软件提供商通过深入的探索，对系统进行了不断的完善并制定了完整的体系和方案。从地域看，作为 CRM起源地的北美是 CRM商机发展最为集中的地方。其次是西欧市场，发展速度也非常迅猛。但东南亚地区的 CRM市场仍然较小，发展相对比较落后。 在企业强烈需求的驱动下和信息技术强有力

6、的支撑下， CRM经历了多次的演变，目前已经取得了长足的进步，理论和技术都逐步趋向完善成熟，在国外 CRM的应用已经进入成熟期，其应用市场也趋于成熟、稳定 。目前被广泛使用的 CRM产品主要包括 :Siebel公司的 Siebel99、 Baan公司的 Baan Fronto fliee 98.4、 Vantive公司的 Vartive Enterprise8和 Onyx软件公司的 Onyx Customer 4.0等。这些产品采用 Unix、 Microsoft等为主流平台，并集成了 Mierosoft Offiee应用。 Oraele、 IBM、 Lotus等公司均在下大力气发展其 CRM

7、产品，比如 Oracle公司就己经推出了自己的 CRM产品 “客户关系大管家”，还有像 SAP这种从事 ERP开发的公司都已经开始将他们的后端应用转到 CRM上来 6。 与国外相比，国内的 CRM市场刚刚开始启动。 1999 年，由国外厂商引入CRM后，在国内掀起了一股 CRM狂潮。一方面，国外 CRM软件厂商加大了开拓中国市场的步伐，国内的软件商也已经加大了研发的力度；另一方面，国内关于 CRM的需求越来越强烈，一些先进企业开始使用 CRM系统。在国内CRM主要应用在在金融银行业、零售业、电信业和保险业等行业，这些行业拥有大量的客户信息并且需要较高的信息化程度。在中国 CRM有着广阔的市场前

8、景和强劲的发展势头。 目前，与国外 相比国内对 CRM的总体认识水平仍然比较落后。整个 CRM市场，无论是从区域布局、应用行业、产品结构，还是从厂商分布来看，都处于成长初期。在国内还没有形成客户关系管理的认知体系，对“客户关系”管理的实质内容的认识还比较薄弱。 目前，国内市场的 CRM应用主要呈现以下特点 7: 2 (1)国内的 CMR市场处于萌芽时期 由于国内的市场启动的时间不长，无论是从区域结构、行业结构、产品结构，还是从销售渠道来看，市场体系都还不健全。 (2)国内 CMR产品不够成熟 国内的 CMR的发展大多参照甚至照办国外的经验，未能充分地考虑到 国内的实际情况。目前的众多 CMR产

9、品只是简单地引进国外同类产品，在针对国内具体的用户群体时，未能做到量体裁衣，成熟的真正的符合国内行业用户的产品还有一段路要走。 (3)市场需求量大 对客户关系管理的认识，在国内己有较长一段时间，这种新的企业管理理念逐渐被国内众多的用户所熟悉和接受。在竞争激烈的信息化时代， CMR提出的“帮助提高用户营业额、扩大市场占有率以及提高客户忠诚度”等功能，使得很多企业对此产品情有独钟，市场需求加大。又因适合国情的产品少之又少，所以市场上呈现出供不应求的现象。 (5)部分重点行业用户成 为 CMR市场主体 CMR的应用首先从一些重点行业用户，主要以邮电、金融等经济实力较强、信息化程度较高的行业开始。不过

10、，从长远来看，国内总数在 800-1000万家的中小企业群体也将在成为 CMR市场的主体。这部分企业不仅规模巨大，而且它们大多是民营体制，市场化程度高，面临更激烈的竞争环境，在大厂商和最终客户间处于相对弱势的竞争地位，因此，这部分企业使用 CMR的欲望更强，也容易采用新的管理模式。 郑英姿，于晓梅（ 2010） 在文中指出： 数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。 文章基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现，是帮助企业实现既定目标的最佳途径。文章指出在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括：分类、聚类、关联规则、

11、统计回归、偏差分析等 8。 王红玲，郑纲（ 2008） 在文中指出： 在灵活性和快速反应主宰的商业战场中，在信息科技对市场经济带来的巨大冲击中，企业要实时感知消费者迅速变化的需求，在竞争中获得竞争优势，就要应用客户关系管理（ CRM）这一新的管理理念、商务模式和技术系统对企业业务流程和管理模式进行革新。而企业在实施客户关系管理 的过程中有效利用数据挖掘技术，可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略，降低企业运营成本，增加利润，加速企业的发展 9。 王剑卢，华明（ 2010） 在文中 针对从 CRM 的海量信息数据中发现有价值3 的知识和规律的技术难题 ,提出将数据挖掘技术应用到 CRM 中

12、 ,综合运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的价值高的客户关系 ,预测客户的购买行为。阐述了数据挖掘技术应用到 CRM中的流程和方法 ,并基于 CART决策树算法构建了 CRM数据挖掘模型 ,达到了 CRM 交互过程中的智能化要求 ,从而帮助企业更好的了解客户行为 ,提高企业核心竞争力 10。 3.参考文献 1谢邦昌 .数据挖掘 Clementine应用实务 M.北京 :机械工业出版社 , 2008. 2何荣勤 .CRM原理设计实践 M.北京 :电子工业出版社 , 2006. 3李志刚 ,马刚 ,刘金凤 .客户关系管理理论与应用 M.北京 :机械工业出版社 ,2006. 4 李志刚 ,马刚 .数据仓

13、库与数据挖掘的原理及应用 M.北京：高等教育出版社， 2008. 5章兢 ,张小强等 . 数据挖掘算法及其工程应用 M.北京 :机械工业出版社 ,2006. 6（加） Jiawei Han,Micheline Kamber 著 .范明，孟小峰，等译 .数据挖掘概念与技术M.北京 :机械工业出 版社， 2007 . 7夏火松 .数据仓库与数据挖掘技术 M.北京 :科学出版社， 2004. 8郑英姿 ,于晓 梅 .数 据挖掘 技术在客 户关系 管理中 的应用 J, 经济 研究导刊 ,2010(14). 9王红玲 ,郑纲 . 数据挖掘技术在 CRM中的应用 J.中国新技术新产品 ,2008(11).

14、 10王剑卢 ,华明 .数据挖掘技术在 CRM中的应用 J. 北京信息科技大学学报 ,2010(6). 11高 海青 .数据挖掘在客户关系管理中的应用研究 J. 电脑开发与应用 ,2007(20). 12张承江 ,彭加亮 ,闫朝升 .客户关系管理系统的研究 J.信息技术 ,2007(1). 二、研究方案 1.主要研究内容（或预期章节安排） 主要内容： 本课题主要 通过了解网上超市客户管理系统中数据挖掘现状，从而了解网上超市客户管理系统中数据挖掘存在的问题与不足及找到相应的解决方案。首先要分析网上客户管理系统中数据挖掘 含义及作用，然后对国内 网上超市客户管理系统中数据挖掘 现状分析，并提出发展

15、 网上超市客户管理系统中数据 挖掘应用 的必要性。最后通过调查研究分析， 网上超市客户管理系统中数据挖掘现状 及一些存在的问题，提出解决方案。 预期章节安排： 1 前言 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 4 1.3 研究内容与方法 2 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用状况分析 2.1 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用的作用及范畴 2.1.1 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用的作用 2.1.2 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用范畴 2.3 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用的发展现状 2.3.1 网上超市客 户关系管理系统中数据挖掘应用的行业状况 2.3

16、.2网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用中的问题 3 网上超市客户关系管理系统中数据挖掘应用案例分析 3.1 网上超市数据挖掘的信息基础 3.1.1 客户数据收集 3.1.2 客户数据预处理 3.2 网上超市数据挖掘应用的过程分析 3.2.1 基于数据挖掘技术的 CRM生成模型 3.2.2基于数据挖掘技术的基本过程 3.3 网上超市数据挖掘应用举例 挽留老客户的策略 4 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 建设的 若 干建议 4.1 提高 应用 认识水平方面 4.2 客 户保持方面 4.3 销售和客户服务方面 4.4 市场推销方面 4.5 风险评估方面 5 结论 5.1 小结 5.2 未来发

17、展趋势 5.3 进一步研究方向 2.实施方案和进度计划 实施方案： 本课题是 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 进行调查并分析，从而了解 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 存在的一些问题与不足，找到解决的方案，进一步改善 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 现状。因此要有一定的 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 的知识，首先要加强这方面的文献阅读，通过阅读了解国内 网上超市客户管理系统中数据挖掘应 用 的现状；针对 网上超市客户管理系统中数据挖掘应用 现状进行调查，整理数据，5 分析结果；最后提出相关的意见措施。 计划进度： 第 7学期第 1周：根据指导教师下达的任务书，广泛搜集、研究相

18、关文献资料， 做好写作毕业论文的准备工作。 第 7学期第 2周：在导师的指导下，完成外文翻译、文献综述和开题报告撰写；参加开题答辩，进一步论证选题价值、确立主要研究内容，论证研究方案的合理性和可行性。 第 7学期第 3-4周：撰写论文详细提纲，交给导师批阅，反复修改，保证论文结构的合理性。 第 7学期第 5-6周：结合论文选题开展调查研究，开始 写作毕业论文。 第 7学期第 7-8周：在导师的指导下写作论文。 第 7学期第 9-10周：结合毕业论文内容开展进一步的调查研究，完成毕业论文第一稿。 第 7学期第周 11-14周：修改、完善毕业论文修改毕业论文，完成第二稿。 第 7学期第周 15-18周：进一步修改毕业论文；定稿并上交。 第 7学期第 19周：毕业论文答辩。 （开题报告除教师签名用黑色水笔书写以外，其它内容一律电脑打印。一式二份，一份返还给学生作为撰写论文的依据，一份上交现代物流学院教学工作部。）