客户智能是商务智能技术在客户关系管理的重要应用领域。本书首先从客户生命周期的角度阐明客户智能的发展和主要功能，然后介绍了多维分析、数据挖掘在银行、烟草、电力、证券等公司销售、营销和服务等业务分析与优化项目中的应用案例。此外，还讨论了客户智能在目前新出现的电子推荐、社区化网络分析等领域的热点应用。为增强实战性，本书最后还设计几个实验，使用目前市场主流的客户智能管理软件IBM Cognos 10、IBM SPSS Statistics、IBM SPSS Modeler以及IBM SPSS Text Analytics for Surveys分析客户的相关数据。

本书内容新颖，案例丰富，重视应用和操作，适合作为计算机应用、软件工程、信息管理、电子商务和管理科学等专业本科生和研究生客户关系管理、商务智能等课程的教材或参考书，也可作为从事客户关系管理、商务智能等领域的信息化人员的参考资料。

前言

在电子商务迅速发展的时代，企业的运营是以客户为中心，客户关系的管理水平在很大程度上决定了企业的竞争力。随着信息化的发展，企业的销售、营销和服务等业务逐步集成化和电子化，客户关系管理系统成为企业客户关系e化的重要工具，大大提高了客户管理的效率和满意度。

随着商务智能技术的发展，客户关系管理系统已不再停留在简单支持销售、营销和服务等部门提高业务效率，客户知识的管理已成为新一代客户关系管理系统的智慧所在。主流的分析型客户关系管理系统能够对销售、营销和服务等业务产生的数据进行多维分析或数据挖掘，从中发现客户分组、交叉销售、风险评估、客户需求预测以及价值评估等相关的客户知识，并应用到客户关系管理生命周期的各个阶段，即对客户识别、客户吸引、客户保留和客户开发等进行有效的管理，提高客户价值，使企业真正以客户为中心运行。这是客户智能（CI）的本质。目前国内外客户关系管理的书籍比较多，也有一些书籍开始关注客户知识管理或者是数据挖掘方法在客户数据分析中的应用，但这些内容所占的比重比较小，且缺少可操作的内容。

随着Web 2.0技术的广泛应用，企业与客户的交流渠道逐步拓展，口碑营销、电子推荐成为影响客户购物决策的重要影响因素。社会化媒体（social media），例如博客、论坛、微博以及社会关系网站成为企业了解客户的重要途径。这为客户关系管理提供了新的渠道和方法，但客户数据急剧增加，非结构化的大数据也递增，客户数据的处理难度增加。尽管也出现了一些非结构数据处理的书籍，但针对客户关系管理背景的应用性书籍比较少。

数据分析技术的发展，尤其是文本挖掘近年来取得的成就，为社会媒体产生的非结构化数据分析提供了有效的工具。例如IBM公司推出的IBM SPSS Text Analytics for Surveys 可以对客户在电子零售网站发表的评论抽取关键词，并进行聚类，找出客户对商品质量、服务等关心的主题。这为企业深入了解客户，开拓营销渠道，促进销售，提升服务质量，甚至改善库存管理水平都提供了依据。客户智能进入了新的阶段。事实证明，实施了客户智能的企业更了解客户，从而在客户关系管理的每个阶段能够表现卓越，进一步优化了客户管理的水平，提高了企业的绩效。尤其是随着最近几年业务分析与优化技术的发展，企业对客户智能的接受度不断提高，应用深度也不断加强。目前市场上还很少出现系统介绍这方面内容的书籍。

总体上来看，目前国内外有关客户关系管理的书籍很多，但其中只有极少数书籍以分析型客户关系管理的内容为主，存在以下明显的不足：大部分客户关系管理的书籍内容滞后实践。有些书籍虽然有应用的案例，但缺少主流工具的应用分析，使读者难以对客户数据分析的方法进行落地。此外，大部分的书籍缺少目前主流客户数据分析工具的实验内容，使得在教学中很难培养学生的动手能力。本书主要针对以上问题展开。

客户智能的基础是商务智能技术的发展和应用。为避免内容的重复，本书不再介绍商务智能核心技术，建议读者先阅读作者编写的《商务智能（第二版）》（清华大学出版社，2011年）再阅读本书。

本书各章节的内容安排如下：

第1章介绍客户智能的产生和发展，涉及客户智能的内涵、客户智能在典型行业的应用等内容。

根据客户关系管理的业务范围，可以把客户智能划分为销售智能、营销智能和服务智能（service intelligence）等领域，分别在第2章、第3章和第4章结合具体项目介绍。

第2章讨论销售智能，对零售和烟草企业的商品销售数据进行多维分析。此外，还介绍网络银行主要业务之间的关联关系分析，应用聚类挖掘网络银行客户特征以及应用时序分析网络银行的交易特性。

第3章讨论营销智能，介绍多维分析在电力营销分析中的应用。此外，还给出了基金业客户细分的聚类分析，并组合决策树分析，获得高端客户的特征。

第4章讨论服务智能，应用IBM Cognos多维分析工具分析证券公司客户以及经纪人业绩。

第5章介绍基于电子推荐的客户智能基本原理以及电子推荐技术在电子商务领域的几个典型应用案例。

第6章基于社会化网络分析，介绍了IBM公司新时代的社会化分析软件IBM Cognos Consumer Insight、IBM InfoSphere BigInsights 、IBM Netezza Customer Intelligence和IBM Customer Experience Suite。

第7章应用IBM Cognos 10进行销售数据的报表、仪表盘设计以及多维分析。

第8章应用IBM SPSS Statistics20进行客户直销分析。

第9章应用Logistic回归分析预测银行贷款的风险。

第10章讨论如何应用IBM SPSS Text Analytics for Surveys挖掘客户评论数据。

第11章介绍如何使用IBM SPSS Modeler14.2对零售客户的数据进行聚类、关联分析和分类分析。

客户智能包含的内容实际非常广，涉及客户关系管理生命的每个阶段知识的管理，本书只关心每个阶段客户知识的挖掘，有关客户知识的收集、共享、传播和应用等已经有很多文献介绍，在此不阐述。

本书是2012年教育部-IBM专业综合改革项目“流程智能”以及2009年教育部-IBM精品课程“商务智能”的参考教材。在本书写作过程中，研究生刘海涛、刘文广、杨柳、赵旭东、吴冉、万六艳、章文泉、郑国禹和陈宇等同学在资料收集和整理方面做了很多工作，特表示感谢。由于作者水平有限，欢迎读者提出批评指正。

                                                      赵卫东

                                                  2012年11月

《客户智能》
作者：赵卫东
出版社：清华大学出版社
ISBN: 9787302317197
出版日期：2013年4月
开本：16开
页数：177
版次：1-1
http://www.tup.tsinghua.edu.cn/sub_press/2/book/Showbook.asp?CPBH=050303-01
http://product.china-pub.com/974852
http://www.amazon.cn/21%E4%B8%96%E7%BA%AA%E9%AB%98%E7%AD%89%E5%AD%A6%E6%A0%A1%E8%A7%84%E5%88%92%E6%95%99%E6%9D%90%E2%80%A2%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E5%BA%94%E7%94%A8-%E5%AE%A2%E6%88%B7%E6%99%BA%E8%83%BD-%E8%B5%B5%E5%8D%AB%E4%B8%9C/dp/B00CW580YO/ref=sr_1_51?s=books&ie=UTF8&qid=1369404666&sr=1-51
http://book.jd.com/11238284.html
http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=23251449#ddclick?act=click&pos=23251449_2_1_q&cat=&key=%BF%CD%BB%A7%D6%C7%C4%DC&qinfo=17_1_48&pinfo=&minfo=&ninfo=&custid=&permid=20130610213426785306365330562149664&ref=http%3A%2F%2Fproduct.dangdang.com%2Fproduct.aspx%3Fproduct_id%3D21054592&rcount=&type=&t=1370871291000