本书从企业和客户双向角度出发，创造性的提出“客户交互价值”之一概念，可以说对企业，对消费者本身都是一种行之有效的评价工具，使双方在相对公平的基础上，对各自追求的利益进行衡量，从而帮助双方建立起一种长期合作、双向互赢的伙伴关系。本书选取一家电子行业销售型企业作为实证的对象，历经两个多月，对调研公司近200家客户进行了深入调研，通过聚类分析，得出调研公司，被调研客户的相关评价矩阵，并对矩阵的四类客户进行了相关营销及管理方案的设计，这种基于“客户交互价值”的分类，对于企业的实际操作有一定的指导意义。

序

前言

1 导论

 1.1 研究的背景

 1.2 研究的价值与意义

1.2.1 研究的理论价值

1.2.2 研究的现实意义

 1.3 研究的思路和方法

1.3.1 研究视角

1.3.2 研究方法

1.3.3 研究途径

1.3.4 研究目的

 1.4 研究的贡献与独特性

2 文献述评及理论基础

 2.1 概念的辨析、拓展和界定

2.1.1 价值概念认知

2.1.2 CRM界定

2.1.3 客户价值界定

2.1.4 数据挖掘的解释

 2.2 国外研究现状

2.2.1 CRM研究现状

2.2.2 数据挖掘理论研究现状

2.2.3 客户价值总体研究情况说明

2.2.4 客户价值研究整理说明

 2.3 国内研究现状

2.3.1 CRM国内的研究现状

2.3.2 数据挖掘在国内的研究现状

2.3.3 国内有关客户价值的研究现状

 2.4 客户价值评估的基本方法

2.4.1 PZB的SERVQUAL模型

2.4.2 盖尔的客户价值分析模型

2.4.3 伍德拉夫客户价值确定系统

 2.5 数据挖掘理论及应用

2.5.1 数据挖掘

2.5.2 面向分类的数据挖掘方法

2.5.3 数据挖掘技术的应用研究

 2.6 现有研究的不足

3 客户交互价值与企业经营发展关系

 3.1 客户交互价值在企业发展中的地位

 3.2 客户交互价值的功能

 3.3 客户交互价值与企业竞争优势

4客户交互价值评价与分类算法

 4.1 客户交互价值评价的视角

 4.2 多层次权重确定的AHP法

4.2.1 AHP方法原理

4.2.2 建立递阶层次结构

4.2.3 构造两两比较判断矩阵

4.2.4 计算单一准则下元素的相对权重

 4.3 客户交互价值评价模型的设计

4.3.1 从企业角度出发的评价体系

4.3.2 从客户角度出发的评价体系

4.3.3 从企业—客户双重角度出发的综合评价体系

 4.4 基于客户交互价值的聚类算法

4.4.1 聚类分析基本介绍

4.4.2 模糊聚类分析

4.4.3聚类数据挖掘的主要算法

4.4.4 数据挖掘方法的基本要求

4.4.5 高维空间稀疏数据聚类算法

5 基于客户交互价值的客户分类管理

 5.1 客户分类的意义

5.1.1 一般意义上的客户分类

5.1.2 基于客户价值的客户分类

 5.2 基于客户交互价值的客户分类管理

5.2.1 客户价值公式化

5.2.2 关系发展策略及管理策略

6 客户交互价值评价及客户分类模型验证

 6.1 调查设计

6.1.1 调查的一般说明

6.1.2 调查流程及安排

 6.2 客户交互价值评价模型权重确定

6.2.1 确定相关因子权重

6.2.2 调整后的评价体系

 6.3 数据整理及分析

6.3.1 调研的基本数据

6.3.2 数据正式处理

 6.4 聚类模型对调查结果的验证

6.4.1 基于客户价值的聚类过程的数据转换

6.4.2 基于客户交互价值的聚类

7 结束语

 7.1 基本结论

 7.2 研究局限

 7.3 未来研究方向

参考文献

后记