客户关系管理 第3版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 客户关系管理的产生背景 1

1.1.1 需求的推动 1

1.1.2 技术的推动 2

1.1.3 管理理念的更新 2

1.2 客户关系管理的历史衍变 3

1.3 客户关系管理的概念 5

1.3.1 客户、关系和管理 5

1.3.2 客户关系管理的基本概念 6

1.3.3 客户关系管理的内涵 9

1.4 客户关系管理的作用 10

1.5 客户关系管理的研究视角及分类 14

1.5.1 客户关系管理的几个相关研究视角 14

1.5.2 客户关系管理的研究分类 15

1.6 客户关系管理的新发展 16

本章小结 17

思考练习题 18

第2章 客户关系概述 19

2.1 客户关系分类 19

2.2 静态客户关系 20

2.2.1 客户满意 20

2.2.2 客户忠诚 22

2.3 动态客户关系 22

2.4 客户满意与客户忠诚关系分析 23

2.4.1 客户满意与客户忠诚关系的静态分析 23

2.4.2 客户满意与客户忠诚关系的动态分析 24

本章小结 25

思考练习题 26

第3章 客户满意度指数模型 27

3.1 客户满意度指数模型介绍 27

3.1.1 客户满意度指数 27

3.1.2 客户满意度指数模型的结构及变量 27

3.2 客户购买决策过程 29

3.2.1 需求意识 29

3.2.2 信息收集 29

3.2.3 评估选择 30

3.2.4 购买决策 30

3.2.5 购后评估 31

3.3 客户期望 31

3.3.1 客户期望的概念 31

3.3.2 客户期望的分类 32

3.4 客户对质量的感知 33

3.4.1 客户对产品质量的感知 33

3.4.2 客户对服务质量的感知 33

3.4.3 客户感知质量与实际质量 34

3.5 客户对价值的感知 35

3.5.1 客户对总成本的感知 35

3.5.2 客户对总价值的感知 36

3.5.3 质量与价格之比的感知 37

3.5.4 价格与质量之比的感知 37

3.6 客户满意度 37

3.6.1 客户满意度的内涵 37

3.6.2 客户满意度的影响因素 38

3.7 客户抱怨 39

3.7.1 客户抱怨的内涵 39

3.7.2 客户抱怨的原因 40

3.7.3 客户抱怨的化解办法 41

3.8 客户忠诚度 42

3.8.1 客户忠诚的类型分析 42

3.8.2 分析超值忠诚客户的行为 43

3.8.3 客户忠诚度指标体系 43

本章小结 43

思考练习题 44

第4章 客户满意度指数测评体系 45

4.1 客户满意度指数测评体系的组成 45

4.1.1 客户满意度指数测评体系的层次结构 45

4.1.2 客户满意度指数测评体系的具体指标 46

4.2 客户满意度指数测评指标的量化 47

4.2.1 客户满意度指数测评指标量化方法 47

4.2.2 客户满意度指数测评指标量表 48

4.3 客户满意度指数测评指标权重的确定 48

4.3.1 主观赋权法 49

4.3.2 客观赋权法 49

4.3.3 层次分析法 51

4.4 建立客户满意度指数测评体系的步骤 53

4.4.1 确定被测评对象 53

4.4.2 抽样调查 55

4.4.3 问卷设计 56

4.4.4 实施调查 57

4.4.5 调查数据汇总和整理 58

4.4.6 客户满意度指数的计算与分析 58

4.5 应用实例 61

本章小结 64

思考练习题 65

第5章 客户终生价值 66

5.1 客户终生价值的定义 66

5.2 客户终生价值的组成 67

5.3 影响客户终生价值的因素分析 68

5.3.1 计算的时间长度 68

5.3.2 贴现率 68

5.3.3 客户的维系率 68

5.3.4 产品或服务被提及率 69

5.3.5 客户的收入变化 69

5.3.6 客户关系的维系成本 69

5.3.7 营销费用及其他因素 70

5.4 客户终生价值的测量方法与模型 70

5.4.1 测量客户终生价值的方法 71

5.4.2 不考虑客户支出分配的客户终生价值模型 72

5.4.3 考虑客户支出分配的客户终生价值模型 74

本章小结 78

思考练习题 78

第6章 客户生命周期 79

6.1 客户生命周期的定义 79

6.2 客户生命周期的划分 80

6.2.1 客户生命周期阶段划分 80

6.2.2 各阶段的特点 81

6.3 客户生命周期模式分类 84

6.3.1 客户生命周期模式描述 84

6.3.2 客户生命周期模式分类 86

本章小结 88

思考练习题 89

第7章 客户关系管理系统 90

7.1 客户关系管理系统的一般模型 90

7.2 客户关系管理系统的组成 91

7.2.1 接触活动 92

7.2.2 业务功能 92

7.2.3 数据库 94

7.3 客户关系管理系统的技术功能 95

7.4 客户关系管理系统的分类 97

7.4.1 运营型客户关系管理系统 97

7.4.2 分析型客户关系管理系统 98

7.4.3 协作型客户关系管理系统 103

7.4.4 各种客户关系管理系统之间的关系 104

本章小结 105

思考练习题 105

第8章 呼叫中心 106

8.1 呼叫中心概述 106

8.1.1 呼叫中心的定义 106

8.1.2 呼叫中心的起源与发展 106

8.1.3 呼叫中心与客户关系管理系统的关系 108

8.2 呼叫中心的基本功能 110

8.2.1 呼叫中心的作用 110

8.2.2 呼叫中心的地位 111

8.2.3 现代智能化呼叫中心的功能 112

8.3 呼叫中心的技术结构 112

8.3.1 呼叫中心的基本结构 112

8.3.2 呼叫中心系统的硬件结构 116

8.3.3 呼叫中心应用软件系统 118

8.3.4 Internet呼叫中心 120

8.4 呼叫中心的应用实例 123

8.4.1 业务应用举例 123

8.4.2 呼叫中心的外包应用 125

本章小结 126

思考练习题 127

第9章 客户关系管理系统的实施 128

9.1 客户关系管理系统实施的方法论 128

9.1.1 客户关系管理系统的特征 128

9.1.2 客户关系管理系统的实施步骤 129

9.2 五阶段实施方法 130

9.3 六阶段实施方法 130

9.4 九阶段实施方法 132

9.4.1 项目准备 132

9.4.2 项目启动 133

9.4.3 业务蓝图的初步确定 137

9.4.4 选择合适的客户关系管理系统产品 138

9.4.5 客户关系管理系统流程测试 138

9.4.6 二次开发与确认 140

9.4.7 会议室导航 141

9.4.8 切换 141

9.4.9 新系统支持 141

9.5 如何选择客户关系管理系统 142

本章小结 144

思考练习题 144

第10章 客户关系管理中的数据仓库 145

10.1 数据仓库概述 145

10.1.1 数据仓库的基本概念 145

10.1.2 数据仓库的特点 145

10.1.3 数据库与数据仓库 147

10.2 客户关系管理中数据仓库的体系结构 148

10.2.1 基本的数据仓库模型 148

10.2.2 客户关系管理中的数据仓库结构 149

10.3 客户关系管理中数据仓库的经营和管理 150

10.3.1 数据仓库建设的基本步骤 150

10.3.2 数据仓库的管理 152

10.3.3 协同方案 155

本章小结 156

思考练习题 156

第11章 客户关系管理中的数据挖掘 157

11.1 客户关系管理与数据挖掘 157

11.1.1 数据挖掘的基本概念 157

11.1.2 客户关系管理中数据挖掘的基本应用 158

11.2 数据挖掘的步骤 159

11.2.1 数据挖掘的一般过程 159

11.2.2 数据挖掘过程模型 161

11.2.3 实施数据挖掘的人员配备 167

11.2.4 实施数据挖掘的关键问题 168

11.3 数据挖掘的功能 169

11.3.1 概念／类描述：特征化和区分 169

11.3.2 数据挖掘频繁模式、关联和相关 170

11.3.3 分类和预测 171

11.3.4 聚类分析 172

11.3.5 离群点分析 173

11.3.6 数据演变分析 173

11.4 数据挖掘的方法 173

11.4.1 决策树 173

11.4.2 集合论 175

11.4.3 遗传算法 177

11.4.4 神经网络 179

11.5 主要数据挖掘算法 179

11.5.1 分割聚类法 179

11.5.2 ID3算法 181

11.5.3 Apriori算法 181

本章小结 182

思考练习题 182

第12章 数据挖掘在客户关系管理中的应用方法 183

12.1 客户细分的分析方法 183

12.1.1 客户细分概述 183

12.1.2 客户细分的实现过程模型 184

12.1.3 基于数据挖掘的客户细分的作用 185

12.2 客户满意度的分析方法 186

12.2.1 客户满意度概述 186

12.2.2 基于数据挖掘的客户满意度分析的作用 187

12.3 客户忠诚度的分析方法 188

12.3.1 客户忠诚的内涵 188

12.3.2 基于数据挖掘的客户忠诚度提升 189

12.4 交叉营销的分析方法 191

12.4.1 建模阶段 191

12.4.2 评分阶段 192

12.4.3 优化阶段 192

本章小结 193

思考练习题 194

第13章 大数据挖掘及其在客户关系管理中的应用 195

13.1 大数据概述 195

13.1.1 大数据的基础 195

13.1.2 大数据的特点 197

13.1.3 大数据的作用 198

13.2 大数据与数据挖掘 199

13.3 电信行业应用：客户流失预测 201

13.3.1 背景介绍 201

13.3.2 案例数据展示及分析 202

13.3.3 建立打分模型 204

13.3.4 分析建模结果 205

13.3.5 数据挖掘结果的运用 207

本章小结 208

思考练习题 208

第14章 综合案例分析 209

14.1 C公司实施客户关系管理的前期论证和准备 209

14.1.1 C公司背景介绍 209

14.1.2 实施客户关系管理的必要性 209

14.1.3 实施客户关系管理面临的挑战 211

14.2 C公司的客户关系管理方案 213

14.2.1 项目实施方法论 213

14.2.2 客户关系管理策略咨询 214

14.2.3 客户关系管理系统产品选型 217

14.3 C公司客户关系管理的技术实施 219

14.3.1 Siebel软件 219

14.3.2 模块选择与运作机制 221

14.3.3 客户关系管理系统整体结构及其运作机制 222

本章小结 224

思考练习题 224

第15章 企业客户关系管理应用案例 225

15.1 银行业客户关系管理应用案例 225

15.1.1 背景介绍 226

15.1.2 客户关系管理状况 226

15.1.3 案例小结 229

15.2 保险业客户关系管理应用案例 229

15.2.1 背景介绍 230

15.2.2 客户关系管理状况 230

15.2.3 案例小结 233

15.3 软件行业客户关系管理应用案例 233

15.3.1 背景介绍 233

15.3.2 客户关系管理状况 234

15.3.3 案例小结 236

15.4 医药行业客户关系管理应用案例 236

15.4.1 背景介绍 237

15.4.2 客户关系管理状况 238

15.4.3 案例小结 240

15.5 咨询业客户关系管理应用案例 241

15.5.1 背景介绍 241

15.5.2 客户关系管理状况 241

15.5.3 案例小结 242

本章小结 243

思考练习题 243

参考文献 244