第 1 章 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
目前国内很多小规模的企业不断出现，规模已达到千万家以上，占据着国内企业的绝大部分，不仅对国家的税收工作做了极大贡献，而且也为更多城乡人员带来岗位需求。这些小规模的企业为我们国家的经济建设做了极大的付出，是我们国家经济建设中不能缺少的一个成员。我们国家更不断推出新政策希望这些小规模的企业能够更好地发展。同时市场竞争也日趋激烈，谁能占据最大的市场谁才能真正占据霸主地位。对于小规模的企业来说更是如此，他们要不断挖掘自身潜力，争取以最快的速度进入市场大环境为自身带来利益。所以如何成为有力的领头羊已成为非常重要的研究方向。而客户关系管理作为一种可以为企业挖掘潜在的市场从而为企业带来巨大效益的重要手段正是可以解决小规模企业目前所存在的问题。
如果客户管理技术发展的非常好，则这些倚仗与这门技术的企业一定会发展的非常好，这门技术也变成了小规模企业赖以生存的工具与手段。对于所有的企业来说，用户就是上帝，任何成功的企业都离不开用户的存在，一切的工作都是以用户为中心而开展的。在如此残酷的市场大环境中，小规模企业更是因为其自身实力不够而没有有力位置。如果他们想要占据市场、提升自身实力，那么他们就应该充分明白市场环境、了解客户的真正需求，而这一切都是客户关系管理可以为其做的，客户关系管理也正是企业当前真正的需要。而小规模企业内部同时也非常缺少能够很好管理企业的能人，无论是企业内部的管理工作，还是企业对外的客户管理做的都不够好，因为这些企业内部没有一套完整的管理方案，也没有能够好的方法管理用户、吸引用户。这些都在极大的束缚了企业的进步发展。当今世界是以服务为中心的，用户至上才是最重要的方向，同时这也是现在很多小规模企业中存在的问题。所以要在企业中应用客户关系管理，也就是必须这样做才能真正为使用者带来最大的利益，有利于企业发展。
1.1.2 研究意义
当今世界互联网速度发展迅猛，依附于互联网技术之上的各种技术也随之发展起来。而原来的商业运营手段已极不适应当今的市场环境了。现在的商品市场已到了不一样的时期。从经营方法到开发手段都已经更新换代很多次。如果哪个企业没有跟上这个快速发展的大潮，那么必将会被时代、被市场所淘汰。而小规模企业作为我国经济发展最重要的一份子，与其他组成部分一样是市场不可缺少的内容。在市场环境正在变得越来越紧张的情况下，小规模企业往往与其他大规模企业相比禁受不住市场的冲击。
而如何在这个巨大的市场环境内提升自己的实力、占据有利位置是每个企业都想要做的事情。只有不断增加自己的客户量、不断提升自身实力才能够得以生存。而客户关系管理也正是这样一种可以为企业提供源源动力的新技术，只有运用这门新技术，企业才能够在市场中立稳脚跟，才能为自身带来巨大利益。这也是每个企业都梦寐以求的东西。
21 世纪是一个高科技技术迅猛发展的新世纪，各种新型技术不断产生，尤其是计算机技术的发展更是突飞猛进，各大企业、个人用户几乎都要利用计算机进行自己的活动，计算机技术的发展推动了社会的发展，提高了生产力水平。与此同时计算机也与我们实际生活中息息相关，可以说如果脱离计算机，我们每个人都很难生活下去的。在计算机技术的飞速发展同时，其他依附于计算机技术的新技术也得到了促进。在没有计算机的年代，我们可以用手工记录总结企业对数据的管理，这样既耗时又费力，现在我们可以用计算机批量的对企业数据管理、挖掘，如何对客户之间的关系进行深度挖掘已成为了一门新学科，这也成为了占领市场的新手段。
在当前数量巨大的客户企业信息中，数据挖掘技术可以作为分析这个庞大的企业客户关系中隐含的信息的新手段，在企业发展过程中，获得了很多客户数据信息，如果我们能充分利用这些信息，我们就能使得自己变得更加强大，增强自己的竞争力。作为数据挖掘技术中很重要的一项技术，社区发现技术可以完全应用于企业客户关系的管理当中，这样可以很大程度上提高企业对客户关系的管理，可以最大力度的挖掘出潜在的信息，从而为企业的决策提供信息，为企业带来市场竞争力。当前企业处理客户关系只能做到数据增删改查等基本的功能，而在数据信息的挖掘，预测等方面我们做的还远远不够。
当前阶段并不是所有的国内企业都十分重视客户关系管理，尤其对深度挖掘隐含信息之间的方面做的还不是很好，本篇论文正是基于大量的国内企业，开发出了一套效率较高的客户关系管理系统，这对于企业预测未来发展趋势，制定适合激烈市场的竞争的营销手段有很大的帮助。从而可以让企业能够立足于竞争激励的市场中，并且不断促进企业发展，利益不断增长。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数据挖掘研究现状
数据挖掘的概念很多，通常的说法是指在数量巨大的数据中挖掘出有用的、有价值的信息[1].人们在上世纪九十年代发现了数据挖掘，经过不断的发展壮大，Srikant 等人在 20 世纪 90 年代定义了关联规则等相关概念[2].
同一时期 Ling等人确定了一套解决方案用于解决数据挖掘在市场应用中存在的问题[3].20 世纪初 Hall 等人提出了对 WEKA 软件的更新[4],这在很大程度上促进了数据挖掘技术的发展。2012 年 Low 等人正式提出了一个框架，这个框架把数据挖掘技术及其机器学习应用于云端[5].同一时期 Russell 等人提出了数据挖掘技术在社交网站上的应用，可以用于四种社交网站[6].
2014 年 Larose 等人提出了挖掘知识的方法[7].这些方法的提出都极大的促进了数据挖掘技术的飞速发展。
1.2.2 客户关系管理研究现状
在经济飞速发展的今天，如何使得企业能够立足于这个竞争激烈的市场大环境下，如何使得自己具有强大竞争力至关重要，应被每个企业所重视。如果一个企业能够准确的预测市场的发展趋势，分析当前的形势，那么这个企业必定会取得利润的最大化，最终获得成功。客户关系管理正是这样一种可以为企业带来强有力的竞争力的有力手段。
上个世纪 80 年代 Jackson 最先给出了接触管理的定义，随后产生了客户关系管理的概念，人开始研究它。通常情况下客户与公司之间会产生大量的信息，而接触管理正是用于统计这些信息的。从这以后，客户关系管理被逐步重视起来，研究人员也开始逐步研究这门新兴技术。不久构建客户关系又被 Jackson 所提出，这也证明了客户与企业可以进行交易的决定性因素是由客户对企业的整体评价所制约的[8].客户保持，客户满意度等相关定义最早在 1992 年被 Shapiro 所定义[9],这也促进了客户关系管理的发展，从此人们开始进行对客户关系管理的研究。客户关系管理系统（Customer Relationship Management System）首次被人们所提及是在 20世纪 90 年代，这个概念被一个研究机构 Gartner Group 所定义，客户关系管理系统被应用于企业内部，主要负责对客户的个人信息、客户保持等任务。这个软件的效率很高，它可以制订出一套高效的方案，用来为企业预测市场发展趋势，在提高企业销售额，为企业提供更适应期自身发展的管理等方面提供很大帮助[10].
我们应用这个系统能在很大程度上使与客户相关的一些业务得到简单处理，为客户信息管理带来了很大的方便，这就能够为企业在最早的时间内掌握客户的最新动态，可以为企业在深度挖掘出客户在市场方面的有用价值提供帮助，这样就可以为企业带来很强的实力，为其占有市场份额做极大的贡献。客户关系管理系统中有大量的十分重要的隐含信息，McConnell 及其他学者在 2012 年提出了一个方法，这个方法可以用于为这个管理系统提供那些十分重要的信息[11].2013 年 Law 及其相关人员提出了使用客户关系管理系统来提高服务部门的工作效率的新研究[12].Akgün 等人在2014年提出采用客户关系管理提高我们的学习能力和企业绩效的最新理论[13].客户关系管理可以简单地分为以下几种：开放型、集成型、分析型及交互型[14, 15, 16],我们可以从企业信息集成、分析并挖掘企业内部数据信息、客户和企业之间的连接、系统架构等方面对这几种类型进行研究工作。
CRM（客户关系管理系统）的发展在国内还是比较晚的，王建康及其相关学者在 2002 年提出了一种基于价值链的新型客户关系管理模式。陈旭等人在 2010 年又为客户关系管理完善了新的含义和内容。随后王健康等人为这个系统提出新的概念：测量、前因、后果[17].在这一年万映红及其相关学者又为客户关系管理总结出了新方法，这无疑给客户关系管理的研究道路上填了一盏明灯[18].2013 年王广宇及其相关学者编写了一本十分畅销的客户关系管理类书籍，这本书在理论、操作、技术、行业这四个方面对这个管理系统进行了进一步的研究，这极大地促进了客户关系管理的发展[19].王亚娟及其相关学者在 2014 年提出了一种企业和客户之间绩效关系，并解释了客户关系和企业绩效两者之间的相互影响[20].近些年来多数大型企业及其他行业都对 CRM 十分认可，但是并不是所有的企业都充分的利用了它，这就注定了客户关系管理系统在应用方面还有很大的上升空间。最主要的原因就是只有一些 CRM 的基本功能被多数企业所熟知并使用，即只是使用它对用户的信息进行简单的增删改查等功能，并没有在挖掘数据信息之间的联系、数据存在的用途等信息。由此可见，对于客户关系管理来说，还可以深度挖掘其中的价值。
1.3 本文研究思路
本文论文结构如下：
第一章主要对研究意义与研究背景介绍，以及研究国内外现状介绍和本文研究思路介绍。
第二章主要工作为系统开发的相关技术、概念介绍，包括数据挖掘相关知识，客户关系管理相知识介绍。详细介绍客户关系管理系统的重大意义。分析系统实现的可行性，为实现该系统所需要做的工作，为后续实现该系统奠定基础。
第三章主要讲述需求分析，详细分析本系统的各种需求，并阐述本文所应用的数据挖掘算法，以及利用该算法所能提高的效益、实现的功能。
第四章主要工作为本系统详细设计，有系统体系结构设计、数据库设计等。
第五章介绍本系统实现与测试部分，包括各模块的界面设计，功能测试与非功能测试。
第六章总结与展望工作。
1.4 本章小结
本章为本文绪论部分，主要工作为介绍课题背景研究等工作，之后对系统的研究国内外情况进行分析，包括数据挖掘国内外研究现状与客户关系管理的国内外研究现状，最后工作为本文的思路部分。
