1.问题的提出
（一）研究背景
我国经济增长主要靠消费、投资和出口来拉动。但是，近两年经济发展中一些矛盾和问题非常突出。其中出口形势异常严峻，09年进出口总额较08年下降16.0%；靠投资拉动带来部分行业产能过剩，结构调整难度加大；内需方面，居民消费占GDP的比重持续明显下滑，2009年为37％，经济增长内生动力不足。而本质上，“三驾马车”中的出口和投资都与消费密切相关。因此，解决目前经济问题的关键仍然是促消费。2010年3月，温家宝总理在政府工作报告中明确指出：必须坚持统筹国内国际两个大局，把扩大内需作为长期战略方针，加快形成内需外需协调拉动经济增长的格局。
然而要促进消费，首先要了解消费者，才能更好地引导消费，促进经济发展。对企业而言，产能过剩和消费不足加剧了企业的竞争。越来越多的实践证明，企业成功的关键在于重视客户的需求，提升客户的满意度和忠诚度，通过维持长期的良好的客户关系来获取持续竞争优势。客户关系管理（CRM: Customer Relationship Management）正成为学术界和产业界研究的重点。
（二）研究现状
综观国内外对CRM的研究状况，无论是对CRM理论领域的研究，还是对CRM应用领域的研究，都取得一定的进展，特别是应用领域研究取得的成绩更为明显一些。
自从CRM概念提出后，它作为一种先进理念，人们一直都在探讨它所包括的管理思想，至今虽对其含义的争议仍未停止，甚至不同的厂商在开发CRM或应用CRM时，都赋予了自己的理解，但总体来看，CRM的基本内涵及其概念的层次体系已经形成了共识。人们普遍认为在新经济形势下，CRM既是一种新管理思想，更是一套基于IT技术的商业运作方法体系，是新型的商业驱动器，信息社会中厂商首选的竞争利器，有着广阔的应用前景。
目前CRM理论研究的重要成果之一，就是提出了客户分类的判别标准和运用它进行客户细分。在这些理论中，客户价值被认为是客户在全生命周期中给企业带来的利益(即全生命周期利润CLP)，而不是与客户的交易额，从而纠正了实践中的一些错误偏向。同时基于对CLP的预测，选择客户的当前价值、客户的增值潜力两个维度指标，依次按两个指标的“大”和“小”进行排列组合，从而将客户分为白金客户(Ⅳ)、黄金客户(Ⅲ)、铁质客户(Ⅱ)及铅质客户(Ⅰ)四种类型，这就是目前最流行的客户细分理论。基于客户细分和Pareto原理，可以对客户数量、客户利润和企业的资源投放进行研究。
营销大师Philip Kotler对客户让渡价值的描述，使得人们对客户让渡价值有了更确切的认识。理论界有人运用这一概念对消费者的购买行为(市场现象)进行了经济学意义上的解释，从而对客户让渡价值概念进行了简单应用。
CRM对企业组织理论也进行了一些研究，例如分析怎样重构企业(指构架调整、业务机制重构等)才能符合CRM的要求，同时也要符合其它企业运作理论(如SCM、ERP、大批量定制等)的要求，进而提升企业的核心竞争力。但总体来讲，这一领域的研究还停留在“面上”，有待深入。
CRM作为一种管理软件，与其相关的具体软件工程问题，是CRM应用研究取得突出成绩的领域之一。在这一领域，研究主要围绕软件的功能、实施方案、与企业其它前后台系统及电子商务的融合等问题进行。关于CRM软件的功能，富有代表性的CRM功能结构图，很多文献对这一成果进行了介绍，它一般包括分析层次的CRM和操作层次的CRM，集中了10个功能，即现场服务、移动销售、竞争情报、营销活动管理、呼叫中心、电话交流、网上交流、电子邮件、传真信件和与客户接触(不同CRM系统可能只包含其中的部分功能)。
以上综述表明，国内外在CRM的理论研究和应用研究方面取得了一定成绩。但总体看，存在的问题与不足也是非常明显的，主要表现在：
第一，CRM的理论研究缺乏深度，内容不成体系。如理论上只是限于对客户价值/客户让渡价值概念的研究和传播上，只能提出一些实用性并不强的定性理论。
第二，CRM的研究现状是理论落后于实践，特别是基础理论研究落后于应用问题研究。这个问题如果不解决，将使得CRM的应用成为无源之水，缺乏必要理论的支撑，CRM先进的管理思想和经营理念终将落空。
第三，CRM在研究方法上，要么只研究企业的利益，要么只研究客户的利益。很少从企业与客户利益平衡的角度去研究客户价值与客户让渡价值的关系。
（三）亟待解决的问题
以上综述表明，国内外在CRM的理论研究和应用研究方面取得了一定成绩。但总体看，以下问题亟待解决：
（1）客户关系管理的前提和核心是有效管理客户价值
客户价值包含两个方面：一是客户对于企业的价值，是企业根据客户消费行为和消费特征等变量所测度出的客户能够为企业创造出的价值，它是企业进行客户细分的重要标准。二是企业为客户所提供的价值，是对于企业提供的产品和服务，客户基于自身的价值评价标准而识别出的价值，又称为客户让渡价值。客户价值管理是对生命周期的各种变化形态、处于周期内不同阶段的客户特征及企业策略、客户价值生命周期的测算与预测方法进行的研究。为企业持续发掘客户价值，准确预测新的商机提供强有力的理论指导
（2）客户角色的转变需要科学有效的客户价值管理理论
随着企业战略从“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，客户已由传统的单一消费者，转变成为消费者、共同经营者、价值共同创造者。必须正视客户角色的变化，重新审视客户价值的内涵，从企业和客户的利益平衡角度，分别研究各种形态和信息条件下，企业与客户实现“双赢”的博弈模型或(非)线形规划模型(运筹学模型)，识别产品和服务相关特性与客户价值的互动关系，以有效实施客户价值驱动的CRM战略。
（3）实现客户价值最大化的基础是客户分类和客户保持
企业为客户创造、提供优质而有特色的产品和服务，客户回报企业以利润和发展潜力，客户关系管理最终目的是最大化客户价值。实现客户价值最大化，需要发现那些最有价值的客户，按客户价值对客户进行分类，进而根据不同类型的客户调整营销方案，有针对性地实施特别而有效的促销活动，提供更为个性化的产品和服务，设法保持高价值客户，同时不降低那些低价值客户的满意度，使企业资源得到有效利用。
（4）客户价值管理需要数据挖掘、数据仓库、OLAP等商业智能技术
事实证明，没有好的分析工具的支持，对客户价值进行有效管理几乎不可能。特别是随着市场的日益丰富及企业信息化建设的不断推进，客户的信息和产品的信息越来越多，巨大的数据量使传统的方法己经难以胜任。如何挖掘这座无价的数据金矿？如何让信息系统随时随地为管理者提供关键的经营决策数据？商业智能(BI: Business Intelligence)已成为企业信息化发展到一定阶段的必然选择。商业智能是企业利用数据仓库、在线分析处理OLAP(Online Analytical Processing)、数据挖掘等现代信息技术，对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策、全面提升商务绩效的工具、方法和技术。
因此，采用商业智能的技术手段，从客户价值管理这一企业客户关系管理核心问题着手，分析客户价值管理的基本理论框架，研究如何对客户进行分类识别不同价值客户、并相应的提出客户保持的实施对策和措施，这对于建立与完善客户关系管理运行机制，促进客户关系管理与技术创新的融合，提高企业其经营管理水平及市场竞争能力，促进经济增长有着重要的理论和现实意义。
2. 研究内容
针对上述亟待解决的几个问题，本项目主要研究以下内容：
（1）界定客户价值的内涵，建立一套相对全面的客户价值评价体系
对企业而言，要洞察“究竟哪些客户才是最有价值的客户？”、“这些客户在哪些方面的价值最大？”并不容易。当前多数企业的管理方式还停留在根据某一项或两项单一指标（如销售额或利润）的客户排行，如SWOT方法、波特5力分析方法、波斯顿矩阵分析方法以及各种财务分析手段，无法进行多方位的综合的客户价值分析、管理。而要实现“以客户为中心”的CRM理念，首先要界定客户价值的合理内涵，建立一套全面的客户价值评价体系，运用客户价值金字塔模型，展现价值客户构成情况、客户价值分布状况分析以及价值区间的客户构成特征等。
（2）研究以“客户价值挖掘”和“客户价值实现”为基础的客户价值管理理论框架
客户价值挖掘理论涉及挖掘客户的增量价值。促进客户交叉购买、吸引推荐新客户等内容，目的足尽量开发现有客户的价值。客户价值实现，主要研究客户价值与客户让渡价值的关系形态。是从企业和客户的利益平衡角度，分别研究各种形态和信息条件下，企业与客户实现“双赢”的博弈模型或(非)线形规划模型(运筹学模型)。形成基本的客户价值管理理论框架。
（3）研究客户分类与保持的数据挖掘技术，重点是决策树及关联规则的改进算法
根据著名的帕雷托分布理论，企业80%的利润往往来自20%的客户。将企业客户划分为不同的类型，然后针对不同类型客户的特点制定并实施相应的客户服务策略。客户保持是企业通过实施合适的客户保持策略，不断强化客户的关系保持意愿，提高客户忠诚度，从而实现长期稳定的客户重复购买，降低客户流失率。
客户分类和客户保持有赖于高效的数据挖掘技术。数据挖掘系统包括大量数据分析和知识发现任务，如：分类、关联规则、时间序列、回归分析和聚类等。
本研究重点对跟客户分类、客户保持有关的决策树、关联规则及其改进算法作深入分析。
（4）在线分析处理OLAP中查询优化、查询展现以及多维数据建模
在线分析处理OLAP是数据仓库提供的重要服务之一，可以对多维数据采用切片、切块、上钻、下钻、旋转等各种分析动作，从多个角度观察经营数据，从而深入地了解包含在数据中的信息和内涵。
OLAP是用户进行决策分析最重要的工具。目前OLAP应用的最大障碍是OLAP的查询性能。OLAP查询通常需在海量数据上进行即席复杂查询，用户往往要等很长时间才能看到查询结果。对OLAP查询性能进行优化，提高OLAP分析效率是BI应用中的关键问题。此外，OLAP研究的重点还包括多维数据分析的操作方式、数据仓库中多维模型构建、数据的提取、转换和加载等。
3. 预期目标
本项目主要运用商业智能中的数据挖掘、在线分析处理OLAP等相关技术来研究CRM中的客户价值评价、客户分类及客户保持，希望在管理、技术、系统及应用方面取得一定成果，初步建立一个高性能、可靠、可用的客户价值分析管理系统。
（1）在客户价值管理方面
构建比较完整的客户价值评估管理体系，使用客户金字塔模型对客户价值作图形化展现；全面分析RFM模型，基于用友ERP、TurboCRM系统的不同行业某些大型企业客户的数据库，确立客户分类和客户保持的有效方法；
（2）在支持客户分类和客户保持的数据挖掘技术方面
对现有决策树、关联规则数据挖掘算法进行一定程度的优化，提高海量数据处理的算法效率；并通过与企业应用的紧密结合来验证算法的有效性；
（3）在OLAP多维分析方面
对OLAP中的查询优化方法作更深入分析，针对ORACLE、MS SQL Server、DB2三大主流数据库管理系统提出不同的优化方案。另外在多维查询展现以及多维数据建模方面要开发出可用、通用的软件。