內容簡介

  本書的內容包括:企業的資料挖礦、行銷和銷售自動化、企業資源規劃、資料挖礦的個案研究、工業和應用程式、技術和工具、資料倉儲、資料挖礦、OLAP、Web隱密性和安全性、建立商業個案以及完全開發。

  本書作者的寫作風格明快清晰,讀者可以清楚的知道要如何:

  • 了解資料挖礦可以派上用場的地方,取得最大的利潤
  • 從真實世界的例子學習
  • 做出明智的抉擇,讓組織預先做好使用資料挖礦和資料倉儲的準備
  • 規劃成功的專案計畫,找出合乎成本效益和時效的商業解決方案
  • 製作商業個案,以建立商業解決方案

      特別是打算在企業中實施資料管理的顧問、CIO和IS管理者,將會發現本書是一大妙方,可以幫助他們選擇正確的系統,獲得最大的利潤。

      本書適合自修,內容有:與客戶關係管理和資料挖礦有關的商業問題;介紹資料倉儲和資料挖礦的技術公報;資料挖礦和CRM應用程式方面的討論,包括客戶追蹤、銷售自動化、客戶服務、活動管理、客戶盈利、跨類行銷、客戶招攬和市場區隔;概略介紹資料挖礦和CRM工具市場。

      本書加入了大量的圖表、圖形、範例和說明,盡量以簡單的形式來說明複雜的觀念。資料倉儲、資料挖礦和CRM是複雜的,牽涉到通常都被誤解的物件,因此本書是以實際的例子來解說理論。例如,本書的作者們就花了很大的力氣,以簡單的範例和理論討論來介紹複雜的資料挖礦。

      對於理論感到興趣的讀者,本書對於人工智慧和預測模式的理論也有完整的介紹。

      這本書介紹的是一個相當動態的主題。本書所有的內容在本書撰寫之際都是最熱門的。

 

目錄

  • 第一章、客戶關係
  • 介紹1-2
  • 什麼是資料挖礦?1-3
  • 範例1-4
  • 商業流程的關聯1-5
  • 資料挖礦和客戶關係管理1-7
  • 第二章、資料挖礦和資料倉儲--連結觀點
  • 介紹2-2
  • 資料挖礦和資料倉儲--連結2-2
  • 資料倉儲概觀2-4
  • 資料挖礦2-17
  • 第三章、客戶關係管理
  • 介紹3-2
  • 最有利潤的客戶3-2
  • 客戶關係管理3-3
  • 行銷的發展3-8
  • 封閉迴路行銷3-9
  • CRM架構3-9
  • 下一代CRM3-10
  • 第四章、資料倉儲的元件
  • 介紹4-2
  • 整體架構4-2
  • 資料倉儲資料庫4-3
  • 溯源、獲取、清倉和轉變工具4-4
  • 媒介資料4-5
  • 存取工具4-8
  • 資料市場4-16
  • 資料倉儲的經營和管理4-18
  • 網路的影響4-19
  • 使用網路的方法4-20
  • 設計的取捨和訴求4-21
  • 第五章、資料挖礦
  • 什麼是資料挖礦?5-2
  • 什麼不是資料挖礦5-3
  • 資料挖礦的時代已經來臨5-4
  • 資料挖礦的魅力凡人無法擋5-5
  • 從錯誤中學習5-6
  • 資料挖礦?我不需要--我已經有統計工具了5-7
  • 評估資料挖礦的效率--準確、速度、成本5-8
  • 將資料挖礦嵌入商業流程5-10
  • 改變的越多,相同的越多5-11
  • 發掘vs.預測5-12
  • 原始出處5-14
  • 業界的現況5-14
  • 資料挖礦方法學5-16
  • 資料挖礦應用程式的種類5-27
  • 第六章、古典技術:統計學、鄰近區域、聚類
  • 古典6-2
  • 統計學6-2
  • 最近鄰居6-11
  • 聚類6-16
  • 選擇類別6-28
  • 第七章、次世代技術:樹形、網路、規則
  • 次世代7-2
  • 決策樹7-2
  • 神經網路7-11
  • 歸納法7-25
  • 第八章、使用資料挖礦的時機
  • 介紹8-2
  • 使用正確的技術8-2
  • 商業程序中資料挖礦8-7
  • 嵌入式資料挖礦8-13
  • 如何測量準確性、說明性、整合性8-22
  • 第九章、客戶利潤
  • 介紹9-2
  • 為什麼計算客戶利潤?9-3
  • 忠誠度對客戶利潤的影響9-3
  • 客戶忠誠和複合效應法則9-4
  • 什麼是客戶關係管理?9-4
  • 透過資料挖礦將客戶利潤最佳化9-5
  • 預測未來的利潤9-5
  • 預測客戶利潤變化9-6
  • 使用客戶利潤來引導行銷9-7
  • 收入為什麼不夠9-9
  • 遞增的客戶利潤9-9
  • 什麼是遞增客戶利潤?9-10
  • 告訴銷售力量停止銷售9-11
  • 如何有組織的買入?9-12
  • 替代通常比什麼都沒有要糟9-13
  • 聖杯9-14
  • 如何測量資料挖礦的價值?9-15
  • 第十章、客戶招攬
  • 介紹10-2
  • 資料挖礦和統計模型如何變更事物10-3
  • 定義一些關鍵的招攬觀念10-3
  • 一切都是從資料開始10-5
  • 測試活動10-6
  • 評估測試活動的反應10-7
  • 使用反應行為建立資料挖礦模型10-8
  • 第十一章、跨類行銷
  • 介紹11-2
  • 跨類行銷如何作用11-2
  • 過程的步驟11-4
  • 開始分析11-5
  • 多重供貨11-12
  • 第十二章、客戶挽留
  • 介紹12-2
  • 行動電話業的客戶流失12-2
  • 用到的資料挖礦技術12-5
  • 個案研讀-行動電話業的客戶挽留12-6
  • 商業實作12-11
  • 結果12-12
  • 經驗談12-15
  • 其他行業的客戶挽留12-17
  • 第十三章、客戶區隔
  • 介紹13-2
  • 什麼是區隔?13-2
  • 區隔的價值何在?13-3
  • 跟一對一行銷如何不同?13-3
  • 什麼是資料導向區隔?13-4
  • 資料導向區隔要如何執行?13-4
  • 區隔有哪些不同用途?13-6
  • 如何執行區隔?13-7
  • 資料挖礦如何用來區隔?13-9
  • 整合資料導向區隔13-10
  • 介紹和移除區隔計畫13-11
  • 個案研讀:製藥業13-12
  • 參考資料13-14
  • 第十四章、建立商業案例
  • 介紹14-2
  • 揭開你的公司對於資料挖礦的需求14-4
  • 定義商業價值14-5
  • 成本14-8
  • 建立商業案例14-12
  • 第十五章、部屬CRM資料採礦
  • 介紹15-2
  • 執行資料挖礦應用程式的10個步驟15-2
  • 定義問題15-3
  • 定義使用者15-6
  • 定義資料15-9
  • 現在,真正的定義資料15-13
  • 界定專案的範圍15-14
  • 試驗15-17
  • 品質控管15-18
  • 教育15-20
  • 啟動15-21
  • 後續15-22
  • 結論-讓資料挖礦成為商業流程的一部份15-23
  • 第十六章、收集客戶資料
  • 介紹16-2
  • 三種客戶資料16-2
  • 收集客戶資料16-5
  • 連結客戶資料16-7
  • 客戶資料和隱私16-10
  • 隱私和資料挖礦16-11
  • 隱私守則16-13
  • 資料挖礦的立法訴求16-16
  • 第十七章、客戶計分技術
  • 介紹17-2
  • 程序17-3
  • 計分架構和組態17-5
  • 準備資料17-7
  • 整合計分和其他應用程式17-9
  • 第十八章、CRM程序的最佳化
  • 介紹18-2
  • 透過最佳化改進客戶利潤18-2
  • 為什麼不最佳化客戶關係?18-5
  • 先行控制方能最佳化18-5
  • 為什麼是現在?18-6
  • 最佳化的CRM18-8
  • 完整的迴圈18-9
  • CRM最佳化程序:測量、預測、行動18-9
  • 什麼不是行銷最佳化18-11
  • 使用資料挖礦來最佳化你的CRM18-11
  • 最佳化技術18-12
  • 第十九章、資料挖礦和CRM工具市場
  • 介紹19-2
  • 資料挖礦超級市場19-2
  • 資料挖礦工具的分類學19-3
  • 工具評估:屬性和方法學19-4
  • 工具評估19-6
  • 其他的資料挖礦工具19-31
  • CRM工具19-32
  • 第二十章、結論:下一代有效客戶關係管理的資訊挖礦和知識發現
  • 商業智慧和資訊挖礦20-2
  • 文本挖礦和知識管理20-3
  • 文本挖礦的益處20-5
  • 文本挖礦技術20-5
  • 文本挖礦產品20-9
  • 利用人腦的威力20-14
  • 結論20-18
  • 附錄A、專有名詞
  • 專有名詞A-2
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