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1 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 研究意义3

1.2.1 客户分类3

1.2.2 网店评价4

1.3 国内外研究综述5

1.3.1 客户分类5

1.3.2 网店评价8

1.4 本书主要内容9

1.5 本书创新之处10

参考文献11

2 数据挖掘理论13

2.1 数据挖掘的定义13

2.1.1 数据挖掘与数据仓库13

2.1.2 数据挖掘与OLAP及商务智能14

2.2 数据挖掘任务及体系结构15

2.2.1 数据挖掘任务15

2.2.2 数据挖掘的体系结构17

2.3 数据挖掘过程及过程模型17

2.3.1 数据挖掘的过程17

2.3.2 数据挖掘过程模型19

2.4 数据挖掘算法20

2.4.1 关联规则20

2.4.2 聚类算法23

2.4.3 决策树算法25

2.4.4 神经网络算法28

2.5 数据挖掘在CRM的应用30

2.5.1 营销30

2.5.2 销售31

2.5.3 客户服务31

2.5.4 客户保持31

2.5.5 风险评估和欺诈识别32

2.6 数据挖掘的工具32

2.6.1 Intelligent Miner32

2.6.2 Enterprise Miner33

2.6.3 SPSS Clementine33

2.6.4 Microsoft Business Intelligence Development Studio33

参考文献35

3 分形理论36

3.1 分形理论简介36

3.1.1 简单分形36

3.1.2 多重分形37

3.2 发展历程38

3.3 分形理论的应用39

参考文献40

4 客户分类理论41

4.1 客户价值内涵41

4.1.1 客户让渡价值理论41

4.1.2 客户生命周期价值理论43

4.2 基于客户行为的客户分类46

4.2.1 RFM模型46

4.2.2 修正的RFM模型47

4.3 基于客户生命周期的客户分类48

4.3.1 忠诚度阶梯分类法48

4.3.2 依据客户关系的不同阶段进行客户分类48

4.4 基于客户价值的客户分类49

4.4.1 定量分类方法研究49

4.4.2 定性分类方法研究51

4.5 客户忠诚度54

4.5.1 客户忠诚度概念54

4.5.2 客户忠诚度维度结构55

参考文献57

5 虚拟商店理论59

5.1 虚拟商店59

5.1.1 虚拟商店的概念和内涵59

5.1.2 虚拟商店的特点60

5.1.3 虚拟商店销售的创新点61

5.1.4 虚拟商店的基础环境62

5.1.5 虚拟商店的客户培养63

5.2 网络经济64

5.2.1 网络经济的内涵及其形成64

5.2.2 网络经济的特征与影响因素65

5.3 绩效评价理论基础67

5.3.1 资源理论67

5.3.2 生命周期理论69

5.3.3 战略适应理论70

5.3.4 激励理论72

参考文献74

6 数据挖掘在客户分类中的应用75

6.1 引言75

6.1.1 传统的客户分类理论75

6.1.2 基于客户行为的客户分类76

6.1.3 基于客户生命周期的客户分类76

6.1.4 基于客户生命周期价值的客户分类76

6.2 模型构建77

6.2.1 当前价值的计算77

6.2.2 潜在价值的计算77

6.2.3 客户忠诚度的计量78

6.2.4 数据挖掘流程80

6.3 实证研究81

6.3.1 数据来源81

6.3.2 模型建立83

6.3.3 模型训练84

6.3.4 模型预测88

6.4 客户分类结果92

6.4.1 客户现有价值的评价92

6.4.2 客户潜在价值的评价93

6.4.3 客户忠诚度的评价95

6.4.4 客户分类结果95

6.5 市场策略96

参考文献97

7 分形理论在虚拟商店评价中的应用98

7.1 引言98

7.2 相关理论概述99

7.2.1 绩效评价的内涵99

7.2.2 虚拟商店绩效评价要素101

7.2.3 虚拟商店绩效评价的目的102

7.2.4 虚拟商店绩效评价的影响因素103

7.2.5 虚拟商店绩效评价指标选取原则107

7.3 虚拟商店评价指标的构建108

7.3.1 虚拟商店绩效评价内容108

7.3.2 虚拟商店绩效评价指标体系114

7.4 虚拟商店绩效分形评价模型116

7.4.1 评价方法的确定116

7.4.2 模型设计116

7.4.3 子指标数据的标准化117

7.4.4 子指标的相关性分析117

7.4.5 分形评价118

7.5 实证分析119

7.5.1 案例背景119

7.5.2 MATLAB软件简介121

7.5.3 实证结果122

参考文献131

8 基于熵—灰色关联度电子商务网站评价研究132

8.1 引言132

8.2 电子商务网站评价指标体系的构建133

8.2.1 内容指标133

8.2.2 商业指标134

8.3 电子商务网站评价方法134

8.3.1 熵权法134

8.3.2 灰色关联度分析135

8.4 实证研究136

8.5 结论138

参考文献138

9 基于生存分析的互联网用户在线时间实证研究140

9.1 生存分析140

9.1.1 基本函数140

9.1.2 分析方法141

9.2 数据来源与处理142

9.2.1 数据来源142

9.2.2 流失条件界定与生存时间计算142

9.3 应用实例142

9.3.1 生存时间分布142

9.3.2 分组对比分析143

9.4 影响因素分析150

9.5 结论151

参考文献151

附录A 客户忠诚度预测测试数据集153

附录B 网民／专家调查问卷188