Data Mining Techniques in CRM pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Konstantinos Tsiptsis

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2010-03-15

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470743973

丛书系列:

图书标签:

CRM
数据挖掘
营销
Marketing
DataMining
计算机
DataAnalysis
管理
Data Mining
CRM
Techniques
Analysis
Business
Intelligence
Operations

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具体描述

A complete and comprehensive handbook for the application of data mining techniques in marketing and customer relationship management. It combines a technical and a business perspective, bridging the gap between data mining and its use in marketing.

It guides readers through all the phases of the data mining process, presenting a solid data mining methodology, data mining best practices and recommendations for the use of the data mining results for effective marketing. It answers the crucial question of 'what data to use' by proposing mining data marts and full lists of KPIs for all major industries.Data mining algorithms are presented in a simple and comprehensive way for the business users along with real-world application examples from all major industries.

The book is mainly addressed to marketers, business analysts and data mining practitioners who are looking for a how-to guide on data mining. It presents the authors' knowledge and experience from the "data mining trenches", revealing the secrets for data mining success.

深入理解客户关系管理的演进与未来图景本书聚焦于客户关系管理（CRM）系统的战略规划、运营优化与技术演进，旨在为企业构建可持续的客户价值体系提供全面指导。我们将抛开对特定数据挖掘工具或算法的详细技术探讨，转而着眼于 CRM 如何作为企业核心战略支柱，驱动增长、提升忠诚度和实现个性化交互。本书内容分为五个核心部分，层层递进，构建起一个从理念到实践的完整框架。 --- 第一部分：CRM 的战略基石与价值重塑本部分首先界定现代 CRM 的战略地位，强调其已超越传统意义上的“客户数据库管理”，进化为一种以客户为中心的、全生命周期的企业文化与运营模式。 1.1 客户价值的重新定义：探讨在信息爆炸时代，如何准确衡量客户的终身价值（CLV），以及如何根据价值梯度制定差异化的服务和营销策略。我们将分析新兴的“潜在价值”与“情感价值”的评估方法，它们如何影响资源分配。 1.2 CRM 与企业整体战略的融合：深入剖析 CRM 战略如何与企业愿景、市场定位及财务目标对齐。讨论“客户导向型组织”的结构特征、关键绩效指标（KPIs）的设定原则，以及如何平衡短期销售目标与长期客户关系维护之间的关系。本章将通过一系列企业案例，阐述战略性 CRM 失败与成功的关键转折点。 1.3 组织架构与文化变革：成功的 CRM 实施往往是一场深刻的组织变革。我们将详细分析跨部门协作的障碍（如销售、市场、客服之间的信息孤岛），并提出建立“统一客户视图”所需的人员、流程和文化支撑体系。重点探讨如何通过高层领导力的推动，建立起全员服务意识。 --- 第二部分：客户生命周期管理与流程优化本部分专注于 CRM 流程在客户旅程各个阶段的具体应用和优化，强调流程的敏捷性和适应性。 2.1 客户获取（Acquisition）的精益化：关注如何利用市场细分理论和前瞻性洞察，设计高效率的潜在客户生成（Lead Generation）漏斗。内容将侧重于设计吸引力强的价值主张（Value Proposition），以及衡量不同获客渠道的真实投资回报率（ROI），而非仅仅是数据抓取的技术细节。 2.2 客户互动与参与（Engagement）：深入探讨多渠道、全触点（Omni-channel）客户体验的设计原则。我们将分析在物理空间、数字平台（网页、App、社交媒体）以及人工服务中，如何确保品牌信息传递的一致性和服务的无缝衔接。重点讨论建立有效反馈回路（Feedback Loops）的重要性，确保客户声音能快速传导至产品或服务改进环节。 2.3 客户维系与忠诚度构建：探讨超越简单积分或折扣的深度忠诚度计划。分析“情感粘性”的构建要素，例如社区建设、专属权益设计以及危机公关中的关系修复策略。本章还会涉及对高流失风险客户（Churn Risk）的早期预警机制设计，侧重于业务流程的干预点而非预测模型的内部机制。 2.4 客户盈利性管理（Profitability Management）：区分高价值客户与低价值客户的管理策略。介绍如何通过定价策略、服务层级协议（SLA）的差异化设定，以及基于成本核算的客户分级，确保资源投入与产出成正比。 --- 第三部分：CRM 技术架构与系统选型哲学本部分不再深入讲解数据库或算法，而是从企业 IT 决策者的视角，审视 CRM 系统的架构选择、集成挑战与技术演进方向。 3.1 部署模式的战略考量：对比本地部署（On-premise）、私有云、公有云及混合云 CRM 解决方案的优劣，重点分析数据主权、安全合规性、可扩展性与总体拥有成本（TCO）之间的平衡艺术。 3.2 集成生态系统的构建：现代 CRM 很少孤立存在。本章详细探讨 CRM 如何与企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、营销自动化（MA）以及服务台系统进行高效集成。着重分析 API 策略、数据同步机制（实时 vs. 批量）以及集成过程中可能导致的数据质量问题的预防措施。 3.3 用户体验（UX）在 CRM 实施中的核心地位：强调即便是功能强大的系统，如果一线员工使用体验不佳，也会导致数据输入不完整或系统被架空。探讨如何进行用户需求调研、定制化界面设计，以最大化一线人员的采纳率和数据录入的准确性。 3.4 移动化与前沿技术整合：讨论智能手机和平板设备在移动销售与现场服务中的应用，以及如何安全地在移动端提供关键客户信息。同时，简要介绍新兴技术如语音交互、增强现实（AR）在提升客服效率方面的潜在商业价值。 --- 第四部分：客户体验衡量与绩效评估体系本部分专注于如何建立一套科学、多维度的体系来衡量 CRM 战略的成效，确保投资获得回报。 4.1 关键绩效指标（KPIs）的平衡计分卡：提出一个包含客户满意度（CSAT）、净推荐值（NPS）、客户努力度（CES）、客户流失率、人均服务成本等指标的综合评估框架。讨论如何避免“虚荣指标”（Vanity Metrics）的陷阱。 4.2 投入产出分析与商业论证（Business Case）：如何构建一个有说服力的 CRM 投资商业案例？本章提供量化分析框架，用于评估新系统、新流程或新项目对收入增长、成本节约以及风险降低的具体贡献。 4.3 审计与持续改进循环：建立定期的 CRM 系统和流程健康度审计机制。探讨如何通过定期的“客户旅程映射审计”来发现流程中的断点，并将审计结果转化为下一轮系统优化的输入。 --- 第五部分：CRM 的未来趋势与伦理考量展望未来几年 CRM 领域可能发生的颠覆性变化，并强调在数据使用中的社会责任。 5.1 超个性化与预测性服务：探讨企业如何利用积累的客户历史数据，在客户提出需求之前就提供精准的解决方案（Proactive Service）。讨论“预见性”交互的商业化门槛和挑战。 5.2 客户数据治理与合规性：随着全球数据隐私法规（如 GDPR, CCPA 等）的日益严格，本章重点讨论企业如何建立强大的数据治理框架，确保客户数据的收集、存储和使用在法律和道德上都无可指摘。强调透明度和客户控制权的重要性。 5.3 社交 CRM 与开放式平台：分析社交媒体、论坛和评论网站如何成为重要的客户接触点。探讨企业如何将非结构化的社交数据纳入 CRM 体系，并管理品牌声誉风险。 5.4 客户关系中的信任构建：总结在新技术驱动的时代，建立长期客户信任的非技术性要素——如数据使用透明度、兑现承诺的可靠性，以及在出现系统失误时展现的人性化反应。 --- 本书面向企业高层管理者、CRM 战略规划师、市场运营总监以及负责客户体验转型的项目负责人。它提供的是战略蓝图和运营智慧，而非代码或模型构建指南，旨在帮助企业将 CRM 真正打造成驱动长期业务成功的核心引擎。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书里运用PCA + Clustering的Customer Segmentation的案例非常好，很实际，也很容易学。自己试着用了，也确实有效果（之后再用decision tree得到规则，用于新数据的分类）以下记一下书中的案例 1. 银行信用卡用户分群, 6.1节 (1) 目标把已有用户分成不同的用户...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从工具应用的角度来看，这本书的实用价值也是无可挑剔的。虽然它专注于理论和方法论的构建，但其中穿插的许多代码片段和算法实现的伪代码，为我们提供了极佳的实践起点。作者在讲解某个特定算法时，总会附带一段关于如何将其转化为实际可执行代码的思路引导，这种“思路先行，代码跟进”的方式，极大地提高了读者的上手速度。我尝试着按照书中的步骤去复现几个关键的案例，发现其描述的流程清晰、细节到位，很少出现那种“读者自行脑补”的模糊地带。更难能可贵的是，它对不同技术路线的优劣势进行了不偏不倚的对比分析，而不是一味推崇某一种“时髦”的技术。例如，它对基于规则的系统和基于机器学习模型的对比分析，就非常中肯，让读者能够根据具体业务场景做出最合理的选择。对于我这样需要在多种技术栈之间进行切换的工程师来说，这本书提供了一个坚实而全面的技术视角，让我能够更自信地去评估和选择最适合的解决方案，而不是盲目追随技术潮流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，用“令人震撼”来形容或许都不为过。我本来以为它会是那种浅尝辄止，停留在概念介绍层面的工具书，结果完全出乎意料。它深入到了许多在其他同类书籍中鲜少提及的细微之处。比如，在谈及数据预处理的复杂性时，书中对缺失值填充和异常值检测的讨论，其详尽程度几乎可以作为一篇独立的硕士论文来研究。我特别欣赏作者在描述复杂数学模型时的那份从容和精准，他没有回避那些晦涩难懂的统计学原理，而是用一种近乎艺术家的笔触，将它们分解、重构，最终呈现出清晰的逻辑脉络。读到关于时间序列分析如何应用于客户生命周期价值预测的部分，我感觉自己就像是站在一个高清晰度的监控室里，所有的客户行为轨迹都一目了然，那种掌控全局的洞察力，正是这本书带给我的最宝贵的财富。对于已经有一定基础的研究人员来说，这本书绝对是查漏补缺、提升专业高度的绝佳参考资料，它提供的不仅仅是“做什么”的指导，更重要的是“为什么这么做”的深刻理解。这种层层递进、直击本质的写作风格，让我对作者的专业素养肃然起敬。

评分☆☆☆☆☆

这本书在跨学科知识的融合方面做得尤为出色，这正是当前大数据时代最稀缺的特质之一。它没有将自己局限于纯粹的计算机科学领域，而是巧妙地将市场营销的战略思维、心理学的用户行为洞察，以及商业伦理的考量，都纳入了数据挖掘的范畴之内。在我看来，一个真正优秀的数据挖掘项目，绝不仅仅是跑出一个准确的模型，更重要的是如何将这个模型与实际的商业目标挂钩，并以负责任的方式部署。这本书在这方面的探讨，简直是教科书级别的典范。它详细分析了在利用客户数据进行预测时，如何平衡个性化推荐与用户隐私保护的微妙界限，提供了许多实用的、可操作的指导方针。这种将技术与人文关怀相结合的视角，极大地提升了这本书的价值，让它超越了一本纯粹的技术手册，升华为一份具有前瞻性的行业指南。我强烈建议所有从事客户关系管理领域，特别是那些需要在数据驱动下制定长期战略的管理者，都应该仔细研读其中的商业伦理章节。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书的语言风格竟然如此地具有亲和力，完全没有一般技术书籍那种拒人于千里之外的冰冷感。作者似乎非常擅长将那些枯燥的术语转化为日常的交流语言，使得阅读过程充满了乐趣。比如，他在解释“关联规则挖掘”时，用了一个非常生动的比喻，将复杂的“支持度”和“置信度”比作超市里顾客的购物篮习惯，一下子就将抽象的概念具象化了。这种叙事上的灵动性，使得即便是对数据科学感到畏惧的非技术背景的读者，也能轻松入门。此外，书中引用的图表质量非常高，它们不是简单的数据堆砌，而是精心设计的示意图，每一张图都在为文字做有力的补充和佐证。我尤其喜欢它在每个章节末尾设置的“思考题”，这些问题设计得非常巧妙，既巩固了本章知识，又自然地引向了下一章的内容，形成了一个完美的学习闭环。我感觉不像是在读一本严肃的专业书籍，更像是在和一位经验极其丰富的行业前辈进行一对一的深度交流，他耐心地引导你，让你在不知不觉中掌握了核心技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在是太吸引人了，封面采用了一种低饱和度的深蓝色调，配以简洁的银色字体，散发着一种专业且沉稳的气息。我把它放在书架上，立刻就觉得整个区域的知识密度都提升了一个档次。初次翻阅，我就被它清晰的章节划分和逻辑严谨的目录结构所折服。作者似乎非常懂得如何引导一个初学者逐步深入，从基础的概念引入，到复杂的算法剖析，每一步都衔接得天衣无缝。尤其是它对理论知识的阐述，绝非那种干巴巴的教科书式说教，而是巧妙地融入了大量的行业案例和实际应用场景。比如，在讨论聚类分析如何应用于客户分群时，它不是简单地罗列公式，而是详细描绘了一个电商平台如何利用这些技术来优化其促销策略，这种“理论指导实践”的叙事方式，极大地激发了我的学习热情。我甚至能想象出作者在撰写这些案例时的细致考量，力求让每一个读者都能迅速get到核心要点。这本书的排版也十分考究，行距适中，注释清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。总而言之，这是一本从内到外都散发着匠心精神的学术著作，光是放在手边，就让人对其中的知识充满敬畏与期待。

评分☆☆☆☆☆

运用PCA + Clustering的Segmention的案例非常好，对我来说算是第一次正经把聚类用到商业分析上，很有价值

评分☆☆☆☆☆

很好的市场细分操作性介绍材料，唯一的问题是缺少可以实际操练的案例数据。

评分☆☆☆☆☆

SPSS的，工具很有局限。示例用的电信的数据结论和我在实际项目中亲历的完全不符，有造的嫌疑。这让人以为这样简单的步1步2步3做下来就成了。实际上，没搞清聚类和细分的本质，很容易导致分析失败。

评分☆☆☆☆☆

很好的市场细分操作性介绍材料，唯一的问题是缺少可以实际操练的案例数据。