目前,市场竞争日益激烈,产品的同质化趋势越来越强,企业正在从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移。在这种环境下,客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)已成为企业在激烈的市场竞争中取胜的法宝。越来越多的企业已经、正在或准备实施CRM战略,越来越多的供应商在计算机技术不断进步的基础上提出了各种CRM解决方案。企业领导的思想在进步,供应商的软件在不断完善。然而,我国CRM发展的现状表明CRM思想在国内的基础还是非常薄弱的,正是由于对CRM中管理思想理解的不透彻使得很多CRM项目不得不以失败而告终。 “好的开始是成功的一半”,当企业开始着手规划其CRM蓝图时,必须得先明确其组织定位、目标、策略以及支持实现策略目标的一系列活动。客户细分作为CRM中进行客户分析的第一步,其效果的优劣直接影响着企业以后的每一步。本文正是以此为切入点,进行本课题的研究与论文撰写的。 针对客户细分的特点,本文以数据仓库、多维数据分析技术为基础,运用聚类分析的数据挖掘方法来实现对客户细分的优化。为了更加准确的实现客户细分,本文在研究聚类算法的基础上,根据密度与网格相结合的思想,对传统CLIQUE算法进行了改进,在其中加入了细化技术。这样既保留了原算法基于网格的运行速度快的特点,又通过细化技术弥补了该类算法精度不高的弱点。 为了对算法进行验证,也为了探讨现有的数据挖掘算法和工具如何应用到实际的企业客户关系管理中去,我们设计了一个简单的基于某汽车4S销售企业的原型验证系统。在系统的设计中,本文非常注重总结过去的经验和教训,客户关系管理的思想贯穿了系统的整个实现过程,这也是本文的另一特点。 从论文的结构上,本文分为六章。第一章为绪论,主要介绍本课题的研究背景、现状以及论文的结构、思路;第二章介绍了客户关系管理(CRM)的基本概念,并针对目前CRM的实施状况对其进行分析和总结;第三章介绍了CRM系统实现的技术基础——数据挖掘以及数据仓库技术;第四章对实现客户细分的关键技术——聚类分析进行了探讨,并在此基础上,根据密度与网格相结合的思想,对传统CLIQUE算法进行了改进;第五章结合聚类算法和CRM思想,提出了原型验证系统的构建思路并给出了实验结果;最后一章对本论文进行了总结。