一、CRM与知识管理（论文文献综述）
王小健[1]（2020）在《石化企业多源知识发现与管理方法研究》文中认为企业知识管理,即企业灵活运用先进的现代技术,对企业的显性和隐性知识进行有效地识别、融合和利用的活动。在知识管理过程中合理利用知识挖掘方法,能够帮助石化企业更好地做出指标预测、风险分析和企业决策,提高企业客户的忠诚度和服务体验度,进而从根本上提升我国石化企业的核心竞争力。然而,如果没有有效的多源信息处理手段,企业的知识管理系统只能处理单一来源的数据,将不可避免地局限了石化企业的发展空间。因此,本文探索建立一套高效的知识管理系统,通过深入研究网络行为建模和多源数据融合的方法,从而建立一套合理有效的体制机制对企业员工的性格、偏好、行为模式等方面进行全面深入地分析,更好地帮助石化企业提升其知识管理水平。本文的主要贡献是:第一,提出了一种基于多源信息融合的信息表示和行为建模方法;第二,提出了一种基于多源信息融合的指标相关性建模方法;第三,提出了一种基于多源信息融合的员工社群分析方法;第四,通过大数据分析技术和自然语言处理技术,提出一种基于多源信息融合的石化企业客户指标相关性分析方法和基于层次化聚类的石化企业垂直分类方法。基于上述方法,本文对石化企业知识管理的效果进行了分组实验和对比评估。实验结果表明,在利用了本文所提出的基于多源异构大数据融合分析的知识管理新方法的情况下,企业知识管理水平有了较为显着的提升。本文的研究成果为未来的企业知识管理方法研究提供了一条可行之道。
李志远[2]（2013）在《基于关系嵌入的客户知识管理绩效影响机制研究》文中认为20世纪80年代以后,技术进步的突飞猛进导致企业产品生命周期越来越短,而消费者的日趋成熟,以及在市场自由化驱动下消费转移壁垒的降低,都使得企业对消费需求的动态变化越来越难以琢磨和认知。这种基于技术与市场的动态性所带来的市场竞争的激变让企业变得疲于奔命。另一方面,欧美企业迫于竞争加剧的减员策略在削减成本的同时却破坏性地造成了企业知识资产的流失。在此情势下,欧美企业抱住了以稳固客户关系并延长客户忠诚周期为主旨的客户关系管理的大腿以规避上述的经营风险。但是,不幸地是,来自企业的调查显示,客户关系管理并没有能够很好地履行它的使命,拯救企业于倒悬。进入21世纪,企业面对的商业环境继续呈现出更趋动态而复杂的态势。在应对不确定性且复杂的21世纪商业环境挑战的背景下,企业不断对客户关系管理进行反思,并通过对一些应对复杂性环境挑战而创新变革价值创造活动并获得巨大成功的企业进行参详,来不断地变革自己的商业思维。而这一商业思维剧变的核心,就是知识要素已经无可替代地成为决定企业核心竞争优势的重要资产。同时,学者们基于知识经济对商业价值创造活动影响的实证研究与田野观察,也证实了这种趋势的不可逆转。由此,在营销创新实践和科学研究前沿领域中,以客户知识的获取、转移、分享、创造为核心价值活动的客户知识管理开始被极大地关注并被赋予了更高的期许。但是,企业的客户知识管理是否会遭遇到客户关系管理曾经同样的尴尬呢?为此,如何有效地实施企业的客户知识管理,使之成为真正的迎接市场竞争挑战的利器,是管理学术界的重要使命。因此,借助于科学的逻辑推演或实证的科学验证,探索出客户知识管理的成功策略,将能保证企业在此方面的实践有科学的指引,或者有解困之路,不至于摔倒了却爬不起来。目前,学术界和企业界的共识在于,知识源自于客户,来源于客户知识管理所定义的广义客户群体。而这种广义客户包括了以消费者、战略伙伴、上下游企业为代表的外部客户,也包括了以企业雇员、股东和管理团队为代表的内部客户。所以,如何实现对内、外部客户的知识管理成为了企业运营模式和战略思维创新的一个亮点。借助于对那些面对动态复杂环境转型成功企业的考察（例如通用、苹果、IBM等）,这些市场绩效,尤其是营销绩效卓越的企业恰恰是应对复杂知识网络环境的杰出学习代表。他们在持续地与内外部客户进行良性互动中,借助于深度与广度的关系嵌入,实现了对广义客户构成的知识网络的整合与开发,并通过推动组织学习,从而有效地促进了显性和隐性知识的挖掘、整合、应用和创新,并最终促成企业客户知识管理能力与绩效的显着提升。由此,就企业客户知识管理的系统而言,存在着知识网络的关系嵌入、组织学习和客户知识管理绩效三者之间动态演化的影响关系。为此,本研究的核心问题就是试图去探索客户知识管理绩效影响机制的内在关系机理和优化策略是什么?对此问题的探究,论文从以下的逻辑层次和相关的研究内容进行了探索性的逻辑推演和实证研究。（1）以逻辑推演的方式构建了客户知识管理绩效的影响机制模型。论文以客户管理理论的变迁,以及出现在两家企业中实际的客户知识管理的困境为引子,依据成熟的“战略（环境）→结构（行为）→绩效（产出）”的管理学研究范式,借鉴SECI知识螺旋理论和知识Ba理论建构了企业客户知识管理的系统框架和影响机制模型。该模型意味着企业在环境动态性的冲击下,促进企业核心知识资产增长和客户知识管理绩效提升,将采取嵌入外部和内部客户知识网络的策略,并在组织学习行为的推动下,实现对企业广义客户知识的获取、分享、转移与创造。因此,本研究涉及的相关理论包括了环境动态性理论、关系嵌入理论、组织学习理论和客户知识管理理论。（2）对客户知识管理绩效影响机制的探究所涉及到的管理构念进行了量表的设计与科学检验。论文对研究主题的深入,将引用的管理构念包括：环境动态性、关系嵌入、组织学习、客户知识管理绩效等。为了实证研究的需要,本研究在借鉴成熟量表和自行开发量表的基础上,进行了上述构念的量表设计和检验。由于上述管理构念的量表开发往往根植于西方的管理实践和管理情境,因此,基于中国企业实践的量表开发,将为基于中国情境的管理研究提供有益的参考。（3）对客户知识管理绩效的影响机制进行了实证研究。本研究基于回归分析的研究工具,具体考察了“内、外部关系嵌入（前因变量）→组织学习（中介变量）→客户知识管理绩效（结果变量）”的各个潜变量之间的影响关系,组织学习的中介效应以及环境动态性的调节效应等,从而阐述了客户知识管理绩效的影响机制,为进一步提出客户知识管理的策略设计奠定了科学基础。（4）基于客户知识网络的内、外部关系嵌入视角,对客户知识管理绩效的影响机制进行了基于实证的比较研究。在构建客户知识管理绩效影响机制模型的基础上,本研究以结构方程分析方法为依据,验证并比较了企业知识网络的“内、外部关系嵌入→组织学习→客户知识管理绩效”内在影响机制的差异性。本研究以199家企业为研究样本,通过模型的推演和实证分析,借助于回归分析技术和结构方程模型拟合技术,得到了以下的关键结论：（1）关系嵌入直接影响了客户知识管理绩效的提升。（2）组织学习在外部关系嵌入与客户知识管理绩效之间起部分中介作用,组织学习在内部关系嵌入与客户知识管理绩效之间起完全中介作用。（3）技术环境动态性对外部关系嵌入与客户知识管理绩效之间起正向调节作用,而技术环境动态性对内部关系嵌入与客户知识管理绩效之间不具有调节作用。（4）通过对内、外部关系嵌入与客户知识管理绩效内在影响机制的模型比较,探索性地得出了其他21个有意义的研究结论。事实上,大量的理论研究和实证检验证明,企业成功的关键是企业与足够数量的“资源门户”建立网络联系。并且企业网络的异质性越高,企业成功的概率越大。此外,企业网络还有助于企业的知识获取、知识利用、风险投资青睐和提升企业绩效。特别是,在知识经济条件下,企业的日常行为和创新决策几乎总是镶嵌在特定的知识网络情境中,而非存在于完全独立的“孤岛”里。因此,基于知识网络理论和社会资本中关系嵌入理论的企业客户知识管理绩效影响机制研究,为破解企业绩效差异性的命题提供了有力的研究工具和理论视角。由此,本研究的研究结果在理论研究和应用创新方面的学术价值体现为如下的描述：（1）客户知识的获取必须置于一个网络环境,即组织内客户知识网络和组织间客户知识网络。因此,基于这种判断,本研究采用企业知识网络关系嵌入的研究视角探究客户知识管理绩效的影响机制,为客户知识管理理论的深化提供了理论研究的新视角和实证结论。（2）有关客户知识管理绩效影响机制的研究乏善可陈。本研究基于SCP（战略—行为—绩效）的研究范式,提出了客户知识网络关系嵌入→组织学习行为→客户知识管理绩效的研究框架,并对这一模型给出了实证研究结论,从而对理论创新和应用研究进行了有益的探索和补充。（3）对内、外部客户知识网络关系嵌入对客户知识管理绩效内在影响机制的比较研究,可以为企业客户知识管理的策略优化和组织学习的改进路径提供有价值的意见和建议,为企业的实践应用提供研究型支持。
臧永超[3]（2012）在《基于隐性知识的客户关系管理研究》文中指出进入知识经济时代,管理学者与企业家逐渐认识到知识资源已经成为企业维持竞争力的重要资源,知识管理逐渐成为管理学界研究的焦点。知识管理中,相对于显性知识而言,隐性知识在企业核心竞争力的培养过程中起到更大的作用,而其传递、共享过程又因为其内隐性的特点而颇为困难。因而在企业知识管理的应用研究中,如何高效的进行企业隐性知识的共享、传递、创新成为研究的焦点。其中又以如何将隐性知识的管理理念和工具与企业具体业务流程相结合成为隐性知识管理应用研究的重中之中。客户关系管理作为企业“以客户为中心”的重要战略,是企业持续竞争力的重要职能之一,属于知识密集型的企业职能。然而,在企业CRM的应用历程中,,多有失败的案例,而鲜有成功者。究其原因,往往是因为企业与客户之间、企业内部各部门之间缺乏客户相关知识,尤其是客户隐性知识的交流与沟通,使得企业无法尽可能正确、全面的了解与满足客户需求,从而维护好客户关系。为了提高客户关系管理的效率与效果,众多专家学者从知识管理的理论与技术与客户关系管理业务的结合角度考虑,进行了深入研究,探索知识管理对客户关系管理的提升之法。然而,在知识型客户关系管理实践应用研究的过程中,研究往往侧重于显性知识的技术管理与应用。而客户关系管理中隐性知识的实践应用研究,主要侧重于企业文化、奖惩制度等软实力,在信息技术对隐性知识进行管理的角度方面缺乏相应的全面解决方案方面的研究尚有不足。随着互联网进入WEB2.0时代,网络技术应用的变革使得隐性知识借助于互联网络进行共享成为可能。尤其是虚拟社区应用技术的逐渐完善,客户关系管理业务流程中企业与客户之间、企业员工相互之间的隐性知识共享越来越可行。本文详细研究了隐性知识的内涵与特征,从客户关系管理业务流程中的隐性知识管理角度出发,分析了CRM中知识流情况并据此研究CRM在隐性知识管理过程中存在的问题,最后从现行流行IT技术应用角度出发,给出了CRM中隐性知识管理的解决方案,运用IT技术推动CRM中隐性知识的管理。本文主要通过四个部分的主要内容,来逐渐展开客户关系管理中隐性知识管理活动。在本文的第一部分中,首先分析国内外学者对隐性知识的概念论述,归纳总结了隐性知识的定义与特点。结合隐性知识的这些特点,阐述了隐性知识对客户关系管理的分析客户、认识客户、保持客户的重要性。最后通过分析隐性知识流转机制的理论研究成果,指出了隐性知识应用的两个方向——社会化、表出化。这两个方向对客户关系管理中隐性知识管理具有指导意义。在第二部分中,笔者通过分析客户关系管理的一般模型,指出了客户关系管理流程中知识在不同载体中的流转情况,最后结合知识管理流程理论,构建了客户关系管理知识流模型。在前两部分的基础上,本文从认识的误区与管理的不足两个角度,对客户关系管理中隐性知识的管理不足提出了几个主要问题。认为认识方面主要包括两个误区：1、认为客户消费决策是理性的。2、认为客户知识只存在于客户之中。客户关系管理中隐性知识管理不足问题表现为：前端工作人员缺乏与客户之间的感性沟通、后台工作人员缺乏与客户直接交流的途径、企业内部隐性知识孤岛。在论文的最后一部分,本文提出从建立虚拟客户社区、员工个人知识空间、知识库、知识地图、虚拟实践社区等知识管理技术手段的应用,提出解决客户关系管理中隐性知识管理不足的系统解决方案,并从企业文化、知识管理团队、评价指标、奖惩制度等角度简单的介绍了隐性知识共享的其他保障性措施。
黎明虎[4]（2010）在《知识型客户关系管理在湖南大北农的应用研究》文中研究说明随着市场环境的动态变化与竞争的白热化,传统的4P竞争模式已逐步让位于客户关系管理理念,未来市场的竞争已由产品与服务的竞争演变成客户关系与客户知识管理的竞争。对我国饲料工业来说,现在处于逐渐成熟的时期,产品单位利润的下降,饲料行业己进入微利时代。中国在加入WTO后承诺对饲料行业开放,饲料企业面临着国际大型饲料企业集团的进入,同时国内有多达15000多家饲料企业进行残酷的无序竞争,饲料行业的客户获得与保留成为企业竞争的关键点。在这样的背景下,研究饲料行业的客户关系管理以及客户关系管理系统的导入成为迫切的课题任务。本文以湖南大北农公司导入知识型客户关系管理作为研究课题。从客户关系管理理论、客户关系管理应用、客户关系与知识管理交叉研究三个方面对相关文献进行综述,为湖南大北农的客户关系管理研究奠定理论基础。首先,在实施客户关系管理前,对公司内部现状进行详细调研与诊断,发现公司在客户管理人员、营销组织机构、信息化建设、客户服务和客户知识管理等方面存在突出问题。其次,用PEST模型分析湖南大北农导入客户关系管理的宏观环境,发现湖南大北农公司处于一个比较有利的政治、经济和法律环境中,但在技术方面,与信息化的要求存在一定差距。再次,在现有客户关系管理与知识管理研究基础上,提出湖南大北农知识型客户关系管理基本构架与系统设计,并对相关功能与核心技术进行规划,特别提出客户知识管理流程与相关体系。然后,全面分析公司导入知识型客户关系管理的障碍,部署实施知识型客户关系管理的详细规划步骤,并根据湖南大北农公司的实际制定实施措施扫除实施过程中的障碍。最后,在公司正式导入知识型客户关系管理系统后,需要对项目所带来的绩效进行客观公正测评,具体的测评可以从客户、技术和财务等角度进行,测评方法可以用层次分析法（AHP）对测量指标项的权重进行处理。
赖芨宇[5]（2011）在《基于知识挖掘的企业管理集成系统研究》文中指出知识经济是以知识为基础的一种新型的富有生命力的经济形态,知识不仅是新经济发展的动力,也是现代社会进步的重要资源之一。而现代科技所表现出的高度分化和高度综合的特点,决定了任何单一组织都难以同时具备创新所需要的知识和能力。知识转移、挖掘的方法与模型能有效利用智能计算原理来加快知识的发现、分类、提取、识别等过程,具有智能化、动态化、网络化等特点,在客户管理、企业资源计划、供应链等知识管理中具有重要的应用前景。本文以智能知识管理为主要研究对象,以知识转移、挖掘、管理理论为基础,以提高知识发现、分类、提取、识别的效率与效果为目的,对知识管理的理论体系作了全面、系统的总结与归纳,运用管理科学、信息技术等学科的内容与方法,对知识转移、挖掘的方法进行了探讨,并结合具体的管理应用实例建立具体的知识管理系统,取得了一定的研究进展。论文研究工作主要体现在以下几个方面：首先,简要描述了本文的研究背景、研究的目的和意义意义和主要研究内容及创新点,并对整个论文架构进行扼要介绍。对知识与知识管理、知识转移、知识发现的含义、国内外理论研究与应用的发展现状及其知识转移方法与模型进行了分析与比较。其次,根据知识发现和知识转移的目的和要求,利用背景理论和先验知识在知识表示与运行效率之间相均衡的基础上,提出了一种基于个体免疫与群体进化机制于一体的一种高效的全局优化搜索算法,着重新知识的发现和对高级规则的预测,有利于进化群体的相对稳定和整体性能的提高,并可以在规则提取过程中保持较高的精确度。第三,针对客户知识管理系统中对知识发现与挖掘的目标与任务,结合数据挖掘技术与方法的特征与客户知识管理的特点,运用关联规则方法开发与研究了客户知识挖掘系统,并给出了具体算法与程序。第四,在霍尔三维结构分析的基础上,将ERP与KMS在方法论层面进行比较分析,提出了一种基于企业资源计划的知识管理系统。通过对基于ERP和KMS的知识要素的动力学分析,对系统进行动态的模拟,以观察系统在不同的组织状态、不同的参数、不同的知识要素输入时所表现的行为和趋势,从而研究知识转移结构和动态行为,获得丰富的信息,为选择最优的或次优的方案提供有力工具。第五,在对风险知识发现、分类的基础上,将定性分析与定量研究相结合,在对供应链风险及其特征描述的基础上,分析了供应链风险管理的意义和重要性,将模糊优化与知识挖掘的方法相结合,建立供应链风险决策优化模型,以辅助供应链企业降低风险,提高抗风险能力。第六,从企业管理的目标以及知识需求的角度,阐述了ERP、SCM、CRM综合系统规划的必要性和可行性,从知识挖掘的角度提出了综合系统的基本框架和实施思路、技术难点与重点。并结合数据仓库技术从宏观的角度,建立ERP、SCM、CRM综合系统系统,以实现全面、实时的数据分析、处理、控制、决策管理。最后,对全文研究内容进行了总结,指出研究工作中存在的不足,明确了下一步的研究方向。
邰丽君[6]（2010）在《基于知识的客户关系管理中知识仓库系统研究与应用》文中认为随着CRM系统在企业中的应用,企业的业务数据库中积累了越来越多的客户数据,由于技术和观念的局限性,很多客户数据背后隐藏的信息和客户知识无法被快速有效地挖掘出来,如何将这些数据转化成对企业有用的信息并使其可以在企业间共享已经成为CRM系统的一个瓶颈问题。因此,本文提出应用知识管理的思想,对客户关系管理进行研究,应用知识管理领域的知识发现技术分析、挖掘出潜在的、有价值的信息和知识,用于支持决策,从而提高客户满意度、增强客户保留、提高企业盈利能力。论文比较系统地研究了基于知识的客户关系管理的相关理论和方法,对于基于KM的CRM的系统的实现技术做了初步的探讨,具有重要的理论与实践意义。论文从课题的研究背景出发,对客户关系管理以及知识管理的概念、特点以及国内外研究现状进行了归纳和总结,指出了目前存在的主要问题和不足,提出了基于知识的客户关系管理思想,分析了课题研究的理论与实践意义,为全文的研究奠定了基础。对CRM系统的知识仓库进行了系统的探讨,提出了基于本体知识仓库系统。创建了基于本体的知识模型,并以客户本体的语义模型为例介绍模型的具体创建过程。定义了本体的映射过程,从语法、属性、结构、实例四个方面进行相似性的计算,实现把本体库的实例映射到知识库的过程。在知识仓库的案例知识推理的过程中,采用基于本体的建模方式,案例本体可作为案例知识的一种通用表示模型,不但可以对案例知识进行有效表达,还可表达案例的特征、支持基于内容的检索。详细分析了客户细分的内涵和特点,鉴于网络信息化的深入应用给企业和客户带来的变化,扩宽了传统商务环境下的细分指标,创建了以客户价值为核心的动态指标体系,并采用层次分析法确定设置指标权重。针对客户细分知识发现模型采用的单一分类器存在的一些局限,提出建立基于SOM&SVM的组合分类器模型。通过实验比较,得出了组合模型对于分类器效能的提高具有很好的作用。为了支持客户行为分析中的交叉销售分析,针对现有经典关联规则挖掘算法在产生规则时的缺点,提出了具有利润约束的频繁模式树关联规则发现方法。该方法通过将原始交易数据库中的重要信息压缩在一个称为频繁模式树（FP-树）的数据结构中,来压缩数据的搜索空间。其特点是在挖掘过程中无需生成大量的候选集,能够有效减少数据库的扫描次数,提高规则的挖掘效率,并通过利润约束的设置避免产生大量无用的规则。并通过实例验证了该方法的有效性和实用性。针对BP算法存在的不足,提出了改进措施。用遗传算法优化神经网络,利用遗传算法全局寻优的特性来弥补BP算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,从而达到快速寻优,精确预测的目的。并在优化前对传统的遗传算法进行了改进,改进后的遗传算法较改进前的遗传算法具有更好的收敛性,较好的解决了早熟收敛问题。并且通过实例对比分析验证了该方法的可行性和有效性。针对KCRM的计算机辅助支持问题,设计并开发了基于知识客户关系管理软件系统。阐述了该软件系统的体系结构,分析了该系统的功能模块组成,并结合应用实例介绍了该系统的实现过程。
柯青,刘高勇[7]（2009）在《面向CRM的知识协同体系研究》文中研究指明结合企业CRM领域所强调的协同性要求以及知识协同的本质,初步搭建了面向CRM的知识协同研究体系,其研究理论基础涉及到协同论、协同知识管理以及协同客户关系管理的交叉、融合与创新,研究内容围绕理念与运作两大方面展开,研究手段则建议采用工作流管理系统工具与多Agent系统工具。
邢志刚[8]（2009）在《IT企业的客户关系管理研究》文中研究指明在如今世界经济环境大萧条的情况下,IT企业自然也不能够独善其身,如何在当前的局势下留住客户、发展客户是企业面临的严峻问题。为此,IT企业需要在客户关系管理方面以大手笔来实现对客户个性化需求的满足。就目前的理论和实践条件而言,借助CRM系统,实现“以客户为中心”的企业运营机制,不失为一种有效的途径。也正是基于此想法,本文试图从理论和实践相结合的角度对IT企业客户关系管理进行研究。本文第一部分介绍了客户关系管理发展的背景和现状;第二部分对客户关系管理的相关理论知识进行了较为详细的描述;第三部分结合IT企业的构成和行业特征,对IT企业应用客户关系管理的必要性与重要性进行分析,指出客户关系管理（CRM）是IT企业客户生涯价值的增长点和企业发展的驱动力;第四部分通过问卷访谈调研的方式对IT企业CRM的应用现状做出调查,在对调查结果进行整理的基础上,分析概括出当前IT企业应用CRM的关键因素,并对之进行相应的分析;针对这些因素,在论文的第五部分提出了IT企业实施CRM的正确方法,其中涵盖了战略规划、可行性分析、企业变革、技术平台选择、项目管理、实施效果评估等方面的内容;最后,就IT企业的特点,提出了基于知识管理进行企业CRM的思想,并进行了相应的论证。CRM发展到今天已经不是一个新鲜的话题,但是能够真正将其做好并为企业所带来预想的收益的却不是很多。本论文通过对IT企业的实际调研和访谈,并收集了业界已有的相关资料力求发现其问题所在,同时通过我们对所得资料的分析和整理形成了一套比较完善的IT企业实施CRM的方法论,希望可以对今后IT企业的类似工作具有一定的借鉴价值。
杨登强[9]（2009）在《知识管理和客户关系管理的整合研究》文中研究指明目前企业的竞争模式主要是“以客户为中心”的竞争模式,这就意味着企业对市场的争夺已逐渐转变为对客户的争夺,而企业的客户关系管理项目失败率高达70%以上。另外,知识是企业形成持续性竞争的关键,企业知识管理的成功率却只有30%左右。因此,为了使企业在激烈的竞争环境中持续发展下去,基于知识管理和客户关系管理具有相互弥补对方缺陷的特点,有必要对二者进行整合。本文首先对知识管理和客户关系管理的相关理论知识进行了归纳和总结,然后分析了二者整合的必要性和可行性,在此基础上提出一个知识管理和客户关系管理整合的方案,并且设计出相应的框架结构和对整合系统实施的控制和评估,最后对用友企业知识管理和客户关系管理系统整合进行了分析。文章的创新点主要在于根据前人对知识管理和客户关系管理的论述,总结归纳出二者比较清晰明确的定义和内涵,为二者的整合提供了理论依据;另外,抓住了知识管理和客户关系管理系统失败的某些具体原因,并有针对性地提出了整合系统的方案。希望能为企业实施知识管理和客户关系管理整合系统提供了一定的借鉴意义。
王聚光[10]（2009）在《客户关系管理对企业绩效影响的实证研究》文中研究表明近十年来,客户关系管理（CRM）在企业界和学术界得到了广泛的关注。目前大量有关CRM的研究是局限在一部分变量之间关系的研究,本文旨在搭建一个整合的、全面的理论模型,并通过相应的实证分析对理论模型进行检验。全文共分成六部分,第一部分为绪论,首先明确了研究客户关系管理对企业绩效影响的背景和意义,接着界定了本研究的对象和内容,并且明确了研究所采用的路线和方法。第二部分为理论与文献回顾,主要是整理和回顾一些与本研究密切相关的理论与文献,包括对几种不同视角的CRM定义, CRM系统、CRM能力、CRM实施以及CRM绩效测量等研究的回顾。第三部分为概念模型与理论假设部分,首先对一些理论基础进行总结,接着提出了CRM与企业绩效的理论模型,并对模型中的相关变量之间的关系进行了假设。第四部分是介绍本研究所采用的设计及方法,包括了变量的设计、研究方法及数据处理的方法,数据处理方法又包括了描述性统计、数据信度、效度分析以及结构方程模型分析。第五部分对调查问卷的数据进行整理和分析,并对所构造的结构方程模型进行验证,同时对所提出的理论假设进行验证。文章最后一部分首先对全文进行了总结,指出了本研究的局限所在,并对后续研究进行了展望,同时结合管理应用实践,对企业实施CRM项目提出了意见和建议。文章通过大量文献的回顾,构建了CRM实施与企业绩效的理论模型,通过实证分析,探索了组织匹配、CRM技术、CRM流程和企业绩效之间的关系,为企业实施CRM提供了一定的参考价值。
二、CRM与知识管理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、CRM与知识管理（论文提纲范文）
（1）石化企业多源知识发现与管理方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 知识管理的必要性 |
| 1.1.2 知识管理的经济价值 |
| 1.1.3 石化企业的知识管理 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论价值 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.4 主要贡献和创新点 |
| 2 理论与方法综述 |
| 2.1 企业知识管理理论与方法 |
| 2.1.1 背景介绍 |
| 2.1.2 企业知识管理相关概念 |
| 2.1.3 国外主流知识管理思想 |
| 2.1.4 利用知识挖掘提高组织资本和企业竞争力 |
| 2.2 国内石化企业知识管理研究现状 |
| 2.2.1 石化企业知识管理的进展 |
| 2.2.2 基于多源知识发现实施石化企业知识管理的必要性 |
| 2.3 基于大数据分析的知识管理方法 |
| 2.3.1 多特征融合统计学习方法 |
| 2.3.2 多源异构数据知识发现方法 |
| 2.3.3 基于大数据分析的社会化管理方法 |
| 2.4 文本语料分析基本方法 |
| 2.4.1 技术挑战 |
| 2.4.2 文档处理和分词 |
| 2.4.3 数据降维及语义分析 |
| 2.4.4 文本语料分类和聚类 |
| 2.5 小结 |
| 3 石化企业知识管理的影响因素分析 |
| 3.1 石化企业知识管理的要求与方法 |
| 3.1.1 石化企业创新发展要求与创新要素 |
| 3.1.2 提升石化企业知识管理水平的方法 |
| 3.2 石化企业知识管理的影响因素 |
| 3.2.1 企业知识管理的影响因素 |
| 3.2.2 石化企业知识管理方法的基本要素 |
| 3.3 基于多源信息的石化企业知识管理实施框架与检验方法 |
| 3.3.1 知识管理方法实施框架 |
| 3.3.2 研究维度、效度及其检验方法 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于多源信息融合的石化企业员工行为建模 |
| 4.1 网络社会化行为建模面临的挑战 |
| 4.2 网络社会化行为的特点与数据维度 |
| 4.3 问题研究的准备工作和总体思路 |
| 4.3.1 词汇范畴分析 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.3.3 总体框架 |
| 4.4 员工行为建模方法 |
| 4.4.1 员工属性信息建模 |
| 4.4.2 工作行为建模 |
| 4.4.3 网络行为建模 |
| 4.5 指标相关性预测模型与知识管理 |
| 4.5.1 指标相关性预测模型和求解 |
| 4.5.2 指标分析和知识管理 |
| 4.5.3 指标相关性预测模型研究小结 |
| 4.6 企业员工的社群分析 |
| 4.6.1 企业员工社群分析的研究背景 |
| 4.6.2 企业员工行为的时间分布建模 |
| 4.6.3 社群发现 |
| 4.6.4 相似度学习及特征权重学习 |
| 4.6.5 企业员工社群分析研究小结 |
| 5 基于多源大数据分析的企业客户关系管理 |
| 5.1 客户关系管理(CRM) |
| 5.2 石化企业客户管理的必要性和基本管理思路 |
| 5.3 指标相关性建模方法 |
| 5.4 基于商业行为分析的企业客户分类方法 |
| 5.5 小结 |
| 6 实验研究与算例分析 |
| 6.1 多源信息融合实验 |
| 6.2 员工社群发现 |
| 6.3 员工社群类型的知识发现及讨论 |
| 6.4 企业客户信息搜集和指标相关性建模 |
| 6.5 企业分类实验评测 |
| 6.6 知识管理效果评估-以企业员工管理为例 |
| 6.7 实验讨论和小结 |
| 7 研究结论与讨论 |
| 7.1 基本结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于关系嵌入的客户知识管理绩效影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 客户知识管理的研究背景 |
| 1.1.1 客户管理理论研究重心的迁移 |
| 1.1.2 基于多案例比较的企业客户知识管理的实践困境 |
| 1.2 客户知识管理的研究现状和述评 |
| 1.2.1 客户知识管理的研究现状 |
| 1.2.2 国内外客户知识管理的研究述评 |
| 1.3 研究主题与选题意义 |
| 1.3.1 研究主题 |
| 1.3.2 选题的理论意义和应用价值 |
| 1.4 论文结构和创新点 |
| 1.4.1 研究目标及其技术路线 |
| 1.4.2 研究方法和论文结构 |
| 1.4.3 研究的创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 客户知识管理理论的文献综述 |
| 2.1.1 客户知识管理的关键构念 |
| 2.1.2 客户知识管理、客户关系管理和知识管理的联系与区别 |
| 2.1.3 客户知识管理关键问题的国内外研究综述 |
| 2.2 网络嵌入理论的文献综述 |
| 2.2.1 企业网络与网络嵌入 |
| 2.2.2 网络嵌入与组织绩效的研究述评 |
| 2.2.3 知识网络的关系嵌入 |
| 2.3 组织学习理论的文献综述 |
| 2.3.1 组织学习的内涵与类型 |
| 2.3.2 组织学习与组织绩效的研究述评 |
| 2.4 环境动态性的研究综述 |
| 2.4.1 环境动态性的相关研究 |
| 2.4.2 环境动态性调节作用的研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 2.5.1 研究中重要概念的界定 |
| 2.5.2 关系嵌入、组织学习与客户知识管理绩效的关系 |
| 第3章 CKMP影响机制的模型建构与研究设计 |
| 3.1 基于SECI的CKMP影响机制模型的逻辑推演与假设 |
| 3.1.1 SECI模型简介 |
| 3.1.2 CKMP影响机制模型的逻辑推演 |
| 3.1.3 CKMP影响机制模型的建构和研究假设 |
| 3.2 研究设计与研究方法 |
| 3.2.1 抽样设计和数据收集 |
| 3.2.2 问卷设计过程 |
| 3.2.3 数据分析的过程和方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 3.3.1 本研究的学术焦点 |
| 3.3.2 本研究的实践价值 |
| 第4章 CKMP影响机制模型的量表设计和修正 |
| 4.1 关系嵌入构念的量表设计 |
| 4.1.1 关系嵌入量表测评维度的理论来源 |
| 4.1.2 关系嵌入量表的修正 |
| 4.2 组织学习构念的量表设计 |
| 4.2.1 研究量表的来源及其测评维度的涵义 |
| 4.2.2 组织学习量表的修正 |
| 4.3 客户知识管理绩效构念的量表设计 |
| 4.3.1 客户知识管理绩效量表测评维度的设计依据 |
| 4.3.2 客户知识管理绩效量表的修正 |
| 4.4 环境动态性构念的量表设计 |
| 4.4.1 环境动态性度量维度的总结 |
| 4.4.2 环境动态性量表测评维度的涵义 |
| 4.4.3 环境动态性量表的修正 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 研究量表设计的补充说明 |
| 4.5.2 本研究最终使用量表的概述 |
| 第5章 RE-OL-CKMP影响机制模型的实证校验 |
| 5.1 样本特征描述和量表的信效度检验 |
| 5.1.1 样本特征描述 |
| 5.1.2 量表的信度检验 |
| 5.1.3 量表的效度检验 |
| 5.2 RE-OL-CKMP影响机制的数理分析 |
| 5.2.1 样本数据的分布和变量间的简单相关性检验 |
| 5.2.2 RE-OL-CKMP模型影响作用的回归分析 |
| 5.2.3 组织学习对RE-OL-CKMP模型的中介效应检验 |
| 5.2.4 环境动态性对RE-OL-CKMP模型的调节效应检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 5.3.1 RE-OL-CKMP模型影响机制的结论 |
| 5.3.2 基于RE-OL-CKMP模型的客户知识管理策略设计 |
| 第6章 内、外部关系嵌入的CKMP影响机制比较研究 |
| 6.1 ERE-OL-CKMP结构方程模型的拟合与修正 |
| 6.1.1 ERE-OL-CKMP初期模型的评价及修正 |
| 6.1.2 ERE-OL-CKMP中期模型的评价和修正 |
| 6.1.3 ERE-OL-CKMP最终模型的确定 |
| 6.2 IRE-OL-CKMP结构方程模型的拟合 |
| 6.2.1 IRE-OL-CKMP初期模型的评价和修正 |
| 6.2.2 IRE-OL-CKMP中期模型的评价和修正 |
| 6.2.3 IRE-OL-CKMP最终模型的确定 |
| 6.3 本章小结 |
| 6.3.1 ERE-OL-CKMP和IRE-OL-CKMP模型的比较 |
| 6.3.2 对案例企业A、B客户知识管理困境解决策略的建议 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论及其讨论 |
| 7.1.1 实证研究结论汇总 |
| 7.1.2 研究结论的进一步讨论 |
| 7.2 本研究的创新点 |
| 7.2.1 研究视角的创新点 |
| 7.2.2 理论研究的创新点 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 7.3.1 研究的局限性 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1: 关系嵌入、组织学习与客户知识管理绩效调查问卷 |
| 附录2: 攻读博士期间发表的学术论文 |
| 附录3: 攻读博士期间主持或参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）基于隐性知识的客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路 |
| 2 隐性知识理论综述 |
| 2.1 隐性知识的概念 |
| 2.2 隐性知识的流转应用机制 |
| 2.3 隐性知识的对客户关系管理的重要性 |
| 3 面向CRM的知识流分析 |
| 3.1 CRM的一般模型 |
| 3.2 CRM中知识的识别 |
| 3.2.1 根据知识在CRM的应用划分 |
| 3.2.2 根据知识在CRM中的载体划分 |
| 3.3 CRM知识流分析 |
| 3.3.1 客户知识获取 |
| 3.3.2 客户知识共享 |
| 3.3.3 客户知识应用 |
| 3.3.4 用于客户知识的反馈 |
| 3.3.5 客户知识创新 |
| 4 客户关系管理中隐性知识管理问题 |
| 4.1 客户知识认识误区 |
| 4.1.1 客户消费决策是理性的 |
| 4.1.2 客户知识只存在于客户中 |
| 4.2 CRM实践过程中的隐性知识管理漏洞 |
| 4.2.1 前端业务人员与客户缺乏情感沟通 |
| 4.2.2 后端分析人员缺乏客户隐性知识获取渠道 |
| 4.2.3 企业内部隐性知识孤岛问题 |
| 5 基于隐性知识管理的CRM策略 |
| 5.1 虚拟客户社区 |
| 5.1.1 利用社区向客户传递知识 |
| 5.1.2 促进客户之间交流知识 |
| 5.1.3 鼓励员工获取客户隐性知识 |
| 5.1.4 积极与客户共同创造知识 |
| 5.2 企业虚拟知识社区 |
| 5.2.1 员工个人知识空间 |
| 5.2.2 基于知识仓库的员工隐性知识表出化 |
| 5.2.3 基于知识地图的员工隐性知识社会化 |
| 5.2.4 虚拟实践社区 |
| 5.3 促进隐性知识共享的保障性策略 |
| 5.3.1 企业文化 |
| 5.3.2 组织结构 |
| 5.3.3 绩效评价指标 |
| 5.3.4 绩效奖惩制度 |
| 6 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（4）知识型客户关系管理在湖南大北农的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 知识型客户关系管理背景 |
| 1.1.2 饲料行业知识型客户关系管理背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 论文思路及框架 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 第2章 客户关系管理理论综述 |
| 2.1 客户关系管理的综述 |
| 2.1.1 客户关系管理的定义和内涵 |
| 2.1.2 客户关系管理的起源与演变 |
| 2.1.3 客户关系管理的主要框架和功能 |
| 2.2 客户关系管理的应用现状和发展趋势 |
| 2.2.1 客户关系管理的应用现状 |
| 2.2.2 客户关系管理的发展趋势 |
| 2.3 知识管理与客户关系管理研究 |
| 2.3.1 知识管理与客户关系管理现状 |
| 2.3.2 客户关系管理中的知识管理研究综述 |
| 第3章 湖南大北农实施客户关系管理的现状与问题 |
| 3.1 湖南大北农公司概况及营销现状 |
| 3.1.1 湖南大北农简介 |
| 3.1.2 湖南大北农营销系统状况 |
| 3.2 湖南大北农公司客户管理存在的问题 |
| 3.2.1 客户管理人员存在的问题 |
| 3.2.2 营销组织机构存在的问题 |
| 3.2.3 信息化建设存在的问题 |
| 3.2.4 客户服务存在的问题 |
| 3.2.5 客户知识管理存在的问题 |
| 3.3 湖南大北农公司实施客户关系管理的可行性分析 |
| 3.3.1 外部机遇 |
| 3.3.2 内部条件 |
| 第4章 湖南大北农知识型客户关系管理应用框架 |
| 4.1 知识型客户关系管理的提出 |
| 4.1.1 知识型客户关系管理的定义 |
| 4.1.2 知识型客户关系管理中的知识 |
| 4.2 知识型客户关系管理的战略框架 |
| 4.2.1 知识型客户关系管理的基本结构 |
| 4.2.2 知识型客户关系管理系统结构的设计 |
| 4.2.3 知识型客户关系管理系统功能 |
| 4.2.4 知识型客户关系管理设计的核心技术 |
| 4.3 知识型客户关系管理中的客户知识管理 |
| 4.3.1 客户知识管理的概念和内容 |
| 4.3.2 客户知识管理流程 |
| 4.3.3 客户知识管理体系与运用 |
| 第5章 湖南大北农知识型客户关系管理的实施策略 |
| 5.1 湖南大北农实施知识型客户关系管理的障碍 |
| 5.2 湖南大北农实施知识型客户关系管理的实施规划 |
| 5.3 湖南大北农实施知识型客户关系管理的措施 |
| 5.3.1 建立KCRM实施工作小组 |
| 5.3.2 培训KCRM管理与使用人员 |
| 5.3.3 重构企业工作流程 |
| 5.3.4 选择合适的KCRM供应商 |
| 5.3.5 营造KCRM实施文化 |
| 5.4 湖南大北农实施知识型客户关系管理的实施评估 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 贡献之处 |
| 6.3 局限性 |
| 6.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于知识挖掘的企业管理集成系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 知识经济背景下的知识转移 |
| 1.1.2 知识转移、挖掘研究与应用存在的不足 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 本文的主要研究方法、内容及创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 主要研究内容 |
| 1.3.4 创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 知识挖掘与知识管理研究综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 知识与知识管理 |
| 2.2.1 知识 |
| 2.2.2 知识管理 |
| 2.2.3 知识管理的应用与发展 |
| 2.3 知识发现 |
| 2.3.1 知识发现的定义 |
| 2.3.2 知识发现的功能 |
| 2.3.3 知识发现的应用 |
| 2.4 知识转移 |
| 2.4.1 国内外知识转移研究现状 |
| 2.4.2 知识转移的定义 |
| 2.4.3 知识转移的研究领域 |
| 2.4.4 知识转移的几种模型 |
| 2.4.5 知识转移模型的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于广义规则推理的知识发现算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 知识的表示方法 |
| 3.2.1 属性的兼容性 |
| 3.2.2 规则的表示 |
| 3.2.3 背景知识的表示 |
| 3.3 免疫进化规划算法及其收敛性 |
| 3.3.1 免疫进化规划算法 |
| 3.3.2 免疫进化规划算法的收敛性 |
| 3.3.3 免疫疫苗与免疫算子的构造 |
| 3.3.4 适应度函数 |
| 3.4 基于EAI数据挖掘方法的仿真研究 |
| 3.4.1 数据处理 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于关联规则的客户知识管理与挖掘模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 关联分析 |
| 4.2.1 关联规则的含义及作用 |
| 4.2.2 关联规则的优缺点 |
| 4.3 关联规则方法在客户知识管理中的应用 |
| 4.3.1 数据挖掘与客户关系管理的关系 |
| 4.3.2 数据挖掘在客户关系管理中的应用 |
| 4.3.3 用关联规则挖掘知识 |
| 4.4 关联规则挖掘过程模型 |
| 4.4.1 定义问题 |
| 4.4.2 建立数据挖掘库 |
| 4.4.3 分析数据 |
| 4.4.4 准备数据 |
| 4.4.5 数据筛选 |
| 4.4.6 公式选择 |
| 4.4.7 规则生成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于ERP和KMS的知识转移模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于霍尔三维结构的ERP与KMS比较分析 |
| 5.2.1 ERP概念层次和逻辑层次 |
| 5.2.2 KMS的概念层次和逻辑层次 |
| 5.2.3 基于ERP的KMS逻辑模型 |
| 5.3 基于ERP的KMS逻辑模型与知识管理系统实现 |
| 5.3.1 知识链与知识管理系统 |
| 5.3.2 基于ERP的KMS |
| 5.3.3 ERP管理思想与知识流 |
| 5.3.4 ERP系统与知识管理系统 |
| 5.4 基于ERP和KMS的知识管理系统的动力学分析 |
| 5.4.1 系统动力学基本原理 |
| 5.4.2 基于ERP和KMS的知识管理系统动力学分析的内容与步骤 |
| 5.4.3 基于ERP和KMS的知识管理要素因果关系和流程图 |
| 5.5 基于ERP和KMS的知识管理系统的职能与内容 |
| 5.5.1 职能 |
| 5.5.2 任务 |
| 5.5.3 内容 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于知识挖掘的供应链风险决策优化模型研究 |
| 6.1 国内外研究现状及分析 |
| 6.2 供应链风险与知识管理 |
| 6.2.1 风险与供应链风险 |
| 6.2.2 供应链的风险要素与风险管理 |
| 6.2.3 知识挖掘在供应链风险管理的作用与任务 |
| 6.3 基于知识挖掘的供应链风险决策模型研究 |
| 6.3.1 风险决策 |
| 6.3.2 基于知识挖掘的供应链风险控制与决策的要求 |
| 6.3.3 基于知识挖掘的供应链风险决策模型研究 |
| 6.4 基于知识挖掘的供应链风险管理决策实例分析 |
| 6.4.1 目标集、风险因素集、备选方案集的建立 |
| 6.4.2 各目标下的相对优属度矩阵的建立 |
| 6.4.3 合成相对优属度矩阵的建立 |
| 6.4.4 供应链风险决策方案评判与选择 |
| 6.4.5 供应链风险因素的灵敏度分析与知识挖掘 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于知识挖掘的企业综合管理系统构架 |
| 7.1 企业管理集成系统规划的可行性分析 |
| 7.1.1 企业管理集成系统规划的必要性 |
| 7.1.2 企业管理集成系统规划的可行性 |
| 7.2 基于知识挖掘的企业管理集成系统规划的技术难点 |
| 7.2.1 基于知识挖掘的SCM、CRM应用 |
| 7.2.2 基于知识挖掘的SCM、CRM系统软件技术研究 |
| 7.2.3 基于知识挖掘的SCM、CRM与ERP集成技术研究 |
| 7.2.4 基于知识挖掘的SCM、CRM应用系统软件开发研究 |
| 7.3 基于数据仓库技术的企业管理集成系统研究 |
| 7.3.1 系统构建的设想 |
| 7.3.2 系统架构 |
| 7.3.3 系统流程 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 攻读博士学位期间主持、参加的项目 |
| 附录B 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（6）基于知识的客户关系管理中知识仓库系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 信息技术发展 |
| 1.1.2 市场环境变化 |
| 1.1.3 技术进步 |
| 1.1.4 企业管理理念变化 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 |
| 1.2.1 客户关系管理理论 |
| 1.2.2 知识管理理论 |
| 1.2.3 基于知识的客户关系管理 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 课题研究的意义 |
| 1.4 课题来源与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 论文的研究内容及结构安排 |
| 第二章 基于本体的知识仓库系统研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 本体概述 |
| 2.2.1 本体定义和作用 |
| 2.2.2 本体结构 |
| 2.2.3 本体表示语言 |
| 2.3 CRM 中基于本体的知识模型 |
| 2.3.1 本体的描述 |
| 2.3.2 本体模型的创建流程 |
| 2.3.3 客户本体的语义模型 |
| 2.4 基于本体的知识集成 |
| 2.4.1 本体映射定义 |
| 2.4.2 本体映射过程 |
| 2.4.3 语义相似度计算 |
| 2.4.4 知识的集成框架 |
| 2.5 案例推理 |
| 2.5.1 CBR 的工作过程 |
| 2.5.2 基于本体案例知识库模型 |
| 2.6 制造企业知识仓库的架构和功能 |
| 2.7 小结 |
| 第三章 多分类器融合的客户细分知识发现方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 客户细分概述 |
| 3.2.1 问题的提出 |
| 3.2.2 客户细分研究方法 |
| 3.3 客户细分指标体系的设计 |
| 3.3.1 基于客户价值的指标设计 |
| 3.3.2 利用层次分析法确定各个指标的权重 |
| 3.4 基于SOM&SVM 的多分类器融合的客户细分知识发现方法 |
| 3.4.1 SOM 神经网络介绍 |
| 3.4.2 支持向量机介绍 |
| 3.5 多分类器融合的客户细分方法 |
| 3.5.1 多分类器的构造方法 |
| 3.5.2 分类器的生成 |
| 3.6 实例分析 |
| 3.6.1 数据来源 |
| 3.6.2 数据处理 |
| 3.6.3 实证分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 具有利润约束的频繁模式树关联规则知识发现方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 关联规则的基本概念和模型 |
| 4.3 经典的关联规则算法 |
| 4.4 经典关联规则挖掘算法存在的问题 |
| 4.5 具有利润约束的频繁模式树关联规则 |
| 4.5.1 基于频繁模式树的频繁项集挖掘算法 |
| 4.5.2 具有利润约束的关联规则知识发现 |
| 4.5.3 具有利润约束的频繁模式树关联规则 |
| 4.6 利润约束频繁模式树数据实验结果 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 销售量预测知识发现方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 遗传神经网络销售预测算法简介 |
| 5.2.1 遗传算法简介 |
| 5.2.2 神经网络简介 |
| 5.2.3 用遗传算法优化神经网络 |
| 5.3 算法设计、算法流程 |
| 5.3.1 BP 算法改进 |
| 5.3.2 遗传算法的改进 |
| 5.3.3 改进遗传神经网络算法流程图 |
| 5.4 销售量预测仿真实例 |
| 5.4.1 传统方法1－线性回归建模 |
| 5.4.2 传统方法2－指数回归建模 |
| 5.4.3 GA-BP 设计建模 |
| 5.4.4 实验结果分析和应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于知识的客户关系管理系统平台设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统特点与体系结构 |
| 6.3 系统功能分析与模块设计 |
| 6.4 系统实现 |
| 6.4.1 系统管理模块 |
| 6.4.2 客户信息管理模块 |
| 6.4.3 市场营销管理模块 |
| 6.4.4 销售管理模块 |
| 6.4.5 数据库管理模块 |
| 6.4.6 知识集成模块 |
| 6.4.7 知识搜索模块 |
| 6.4.8 知识发现模块 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（7）面向CRM的知识协同体系研究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 理论基础 |
| 1.1 协同论 |
| 1.2 协同客户关系管理 |
| 1.3 协同知识管理 |
| 1.4 三者关系 |
| 2 研究内容 |
| 2.1 面向CRM的知识协同的理念 |
| 2.1.1 对知识协同概念的辨析。 |
| 2.1.2 对面向CRM的知识协同的理解。 |
| 2.1.3 对面向CRM的知识协同的基本原理的研究。 |
| 2.2 面向 |
| 2.2.1 运作要素。 |
| 2.2.2 运作模型。 |
| 2.2.3 运作机制。 |
| 3 研究手段与方法 |
| 4结语 |
（8）IT企业的客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景介绍 |
| 1.2 客户关系管理研究发展现状 |
| 1.3 本文主要的工作思路和方法 |
| 1.4 本文的研究意义 |
| 第2章 客户关系管理基础知识 |
| 2.1 客户关系管理概述 |
| 2.1.1 客户关系管理定义 |
| 2.1.2 客户的分类及管理 |
| 2.2 客户关系管理的核心思想 |
| 2.3 CRM系统基本架构 |
| 第3章 客户关系管理对于IT企业的必要性 |
| 3.1 IT企业的基本特征 |
| 3.1.1 IT企业的定义 |
| 3.1.2 IT企业的特点 |
| 3.2 CRM是IT企业客户生涯价值的增长点 |
| 3.2.1 客户生涯价值的基本理论 |
| 3.2.2 CRM促使IT企业客户生涯价值的提升 |
| 3.3 CRM是IT企业发展的驱动力 |
| 第4章 IT企业CRM应用现状的调研和分析 |
| 4.1 IT企业CRM应用状况的调研 |
| 4.2 IT企业CRM应用的关键因素分析 |
| 4.2.1 企业对CRM的认知度 |
| 4.2.2 CRM与企业之间的融合度 |
| 4.2.3 企业在CRM方面的技术准备度 |
| 4.2.4 有效的CRM项目管理 |
| 第5章 IT企业CRM的实施方法 |
| 5.1 IT企业实施CRM的十个成功经验 |
| 5.2 IT企业实施CRM的过程分析 |
| 5.2.1 战略规划与CRM愿景 |
| 5.2.2 可行性分析与过程设计 |
| 5.2.2.1 项目可行性分析 |
| 5.2.2.2 核心活动设计 |
| 5.2.3 针对CRM实施IT企业所需要的变革 |
| 5.2.3.1 企业文化变革 |
| 5.2.3.2 业务流程变革 |
| 5.2.3.3 组织结构变革 |
| 5.2.4 CRM技术平台的选择 |
| 5.3 CRM项目管理 |
| 5.3.1 CRM项目的特点 |
| 5.3.2 CRM项目管理的核心 |
| 5.4 CRM实施效果评估 |
| 第6章 IT企业知识管理在CRM中的应用 |
| 6.1 什么是知识管理 |
| 6.2 CRM与知识管理的相互关系 |
| 6.2.1 CRM与知识管理相互渗透 |
| 6.2.2 CRM是以知识为基础的 |
| 6.2.3 CRM是KM的实践 |
| 6.3 知识管理如何与CRM结合 |
| 6.3.1 知识的转移促进客户关系的保持 |
| 6.3.2 知识管理促进客户知识的建立与开发 |
| 6.3.3 从知识管理角度看CRM发展 |
| 6.4 知识管理在CRM中的实际应用 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 公司CRM现状访谈问卷 |
| 致谢 |
（9）知识管理和客户关系管理的整合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.2.1 知识管理的意义 |
| 1.2.2 客户关系管理的意义 |
| 1.2.3 知识管理和客户关系管理整合的意义 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 知识管理研究现状 |
| 1.3.2 客户关系管理研究现状 |
| 1.4 本文的基本框架及主要内容 |
| 第二章 知识管理和客户关系管理有关理论概述 |
| 2.1 知识管理概述 |
| 2.1.1 知识管理的定义 |
| 2.1.2 知识管理的内涵 |
| 2.1.3 知识管理系统 |
| 2.1.4 知识管理的过程 |
| 2.2 客户关系管理概述 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的内涵 |
| 2.2.3 客户关系管理系统 |
| 第三章 知识管理和客户关系管理整合的必要性和可行性分析 |
| 3.1 知识管理和客户关系管理整合的必要性分析 |
| 3.1.1 客户关系管理系统失败的原因分析 |
| 3.1.2 知识管理推行缓慢的原因分析 |
| 3.1.3 知识管理和客户关系管理整合的优势 |
| 3.2 知识管理和客户关系管理整合的可行性分析 |
| 3.2.1 KM 完善着 CRM 的技术手段和功能 |
| 3.2.2 CRM 与 KM 具有类似的实施前提 |
| 3.2.3 CRM 以 KM 为基础 |
| 3.2.4 CRM 是 KM 的实践 |
| 第四章 知识管理和客户关系管理的整合 |
| 4.1 整合的内容 |
| 4.1.1 管理思想的整合 |
| 4.1.2 管理对象的整合 |
| 4.1.3 管理应用信息系统的整合 |
| 4.2 KM 和 CRM 整合系统的框架结构 |
| 4.3 KM 和 CRM 整合系统结构的设计 |
| 4.4 KM 和 CRM 整合系统的功能 |
| 4.4.1 KM 和 CRM 整合系统的基本功能 |
| 4.4.2 KM 和 CRM 整合系统的扩展功能 |
| 4.5 KM 和 CRM 整合实施 |
| 4.5.1 实施的原则 |
| 4.5.2 实施的方法与步骤 |
| 4.5.3 实施成功的关键因素分析 |
| 4.6 整合项目的评审、评估与改进 |
| 4.6.1 平衡计分卡 |
| 4.6.2 平衡计分卡理论与整合系统的结合 |
| 4.6.3 整合系统的平衡计分卡评价体系的构建 |
| 第五章 用友企业知识管理和客户关系管理系统整合案例分析 |
| 5.1 用友企业的介绍 |
| 5.2 用友企业系统整合的背景 |
| 5.3 用友企业系统整合的实施 |
| 5.3.1 相关人员的配备 |
| 5.3.2 KM 功能的实现 |
| 5.3.3 知识库 |
| 5.3.4 企业文化建设 |
| 5.3.5 知识共享 |
| 5.3.6 建立学习型关系 |
| 5.4 实施的效益 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 本文的主要创新及贡献 |
| 6.3 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）客户关系管理对企业绩效影响的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 CRM 应用兴起的基础 |
| 1.1.2 CRM 对企业绩效影响的实证分析的意义 |
| 1.2 研究对象和内容 |
| 1.2.1 主要概念的界定 |
| 1.2.2 建立概念模型和理论假设 |
| 1.3 研究路线和研究方法 |
| 第2章 理论与文献回顾 |
| 2.1 CRM 不同研究视角的定义 |
| 2.1.1 从商业哲学的角度定义 CRM |
| 2.1.2 从战略的视角定义 CRM |
| 2.1.3 从流程视角定义 CRM |
| 2.1.4 从信息技术的角度来定义 CRM |
| 2.2 CRM 系统的研究 |
| 2.2.1 系统的特点 |
| 2.2.2 CRM 系统的类型 |
| 2.3 CRM 能力的研究 |
| 2.4 CRM 实施的研究 |
| 2.4.1 CRM 实施框架的研究 |
| 2.4.2 CRM 实施关键因素的研究 |
| 2.5 CRM 绩效测量的研究 |
| 2.5.1 测量 CRM 的意义 |
| 2.5.2 测量 CRM 绩效的方法 |
| 第3章 概念模型与理论假设 |
| 3.1 CRM 与企业绩效研究的理论基础 |
| 3.1.1 CRM 流程 |
| 3.1.2 CRM 技术 |
| 3.1.3 组织匹配 |
| 3.1.4 CRM 绩效的测量 |
| 3.2 概念模型与关系假设 |
| 3.2.1 CRM 与企业绩效理论框架 |
| 3.2.2 CRM 实施与绩效的关系假设 |
| 第4章 研究设计及方法 |
| 4.1 量表设计 |
| 4.1.1 组织匹配的测量 |
| 4.1.2 CRM 技术层面的测量 |
| 4.1.3 CRM 流程的测量 |
| 4.1.4 企业绩效衡量 |
| 4.2 研究方法及数据处理方法 |
| 4.2.1 问卷设计与抽样设计 |
| 4.2.2 研究工具——结构方程 |
| 4.2.3 数据处理方法 |
| 第5章 数据分析及结果 |
| 5.1 样本的描述性统计 |
| 5.1.1 样本的基本信息描述 |
| 5.1.2 测量指标的描述性统计 |
| 5.2 信度与效度检验 |
| 5.2.1 信度分析 |
| 5.2.2 效度分析 |
| 5.3 参数估计及假设检验 |
| 5.3.1 结构方程的模型建立 |
| 5.3.2 结构方程模型分析 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 理论模型的基本分析 |
| 5.4.2 关于理论假设检验结果的说明 |
| 第6章 研究总结及展望 |
| 6.1 研究总结及展望 |
| 6.1.1 研究总结 |
| 6.1.2 研究局限 |
| 6.1.3 研究展望 |
| 6.2 研究的管理意义及建议 |
| 6.2.1 研究的管理意义 |
| 6.2.2 对企业 CRM 实施的意见和建议 |
| 参考文献 |
| 附录：调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文和参与的科研项目 |
四、CRM与知识管理（论文参考文献）
- [1]石化企业多源知识发现与管理方法研究[D]. 王小健. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]基于关系嵌入的客户知识管理绩效影响机制研究[D]. 李志远. 东华大学, 2013(05)
- [3]基于隐性知识的客户关系管理研究[D]. 臧永超. 东北财经大学, 2012(07)
- [4]知识型客户关系管理在湖南大北农的应用研究[D]. 黎明虎. 湘潭大学, 2010(05)
- [5]基于知识挖掘的企业管理集成系统研究[D]. 赖芨宇. 东华大学, 2011(07)
- [6]基于知识的客户关系管理中知识仓库系统研究与应用[D]. 邰丽君. 合肥工业大学, 2010(12)
- [7]面向CRM的知识协同体系研究[J]. 柯青,刘高勇. 情报杂志, 2009(10)
- [8]IT企业的客户关系管理研究[D]. 邢志刚. 大连海事大学, 2009(10)
- [9]知识管理和客户关系管理的整合研究[D]. 杨登强. 南京航空航天大学, 2009(S2)
- [10]客户关系管理对企业绩效影响的实证研究[D]. 王聚光. 上海交通大学, 2009(12)