| 客户关系管理系统(CRM)是一种帮助企业优化客户关系管理流程的软件系统,近年来随着云计算、大数据和人工智能技术的发展,其功能和应用范围不断扩大。目前,CRM系统不仅能够帮助企业收集和分析客户数据,还能通过自动化工具提高销售效率、优化市场营销活动、提供优质的客户服务。随着企业数字化转型的深入,CRM系统已成为企业提升竞争力的重要工具之一。 |
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| 未来,CRM系统将更加注重个性化和智能化。一方面,随着人工智能技术的应用,CRM系统将具备更强的数据分析能力,能够提供更加精准的客户洞察和个性化推荐,帮助企业更好地理解客户需求,提高客户满意度。另一方面,随着云计算和物联网技术的发展,CRM系统将更加注重跨平台整合和互联互通,实现无缝的数据共享和业务协同。此外,随着数据隐私和安全法规的加强,CRM系统将更加注重数据保护和合规性,确保企业在合法合规的基础上开展经营活动。 |
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| 《2025-2031年中国客户关系管理系统(CRM)行业现状及趋势预测报告》基于多年客户关系管理系统(CRM)行业研究积累,结合客户关系管理系统(CRM)行业市场现状,通过资深研究团队对客户关系管理系统(CRM)市场资讯的系统整理与分析,依托权威数据资源及长期市场监测数据库,对客户关系管理系统(CRM)行业进行了全面调研。报告详细分析了客户关系管理系统(CRM)市场规模、市场前景、技术现状及未来发展方向,重点评估了客户关系管理系统(CRM)行业内企业的竞争格局及经营表现,并通过SWOT分析揭示了客户关系管理系统(CRM)行业机遇与风险。 |
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| 市场调研网发布的《2025-2031年中国客户关系管理系统(CRM)行业现状及趋势预测报告》为投资者提供了准确的市场现状分析及前景预判,帮助挖掘行业投资价值,并提出投资策略与营销策略建议,是把握客户关系管理系统(CRM)行业动态、优化决策的重要工具。 |
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第一章 客户关系管理系统(CRM)的概念和界定 |
市 |
1.1 客户关系管理和客户关系管理系统(CRM)的概念 |
场 |
| 1.1.1 客户关系管理 |
调 |
| 1.1.2 客户关系管理系统(CRM) |
研 |
1.2 客户关系管理系统原理 |
网 |
1.3 客户关系管理系统作用 |
【 |
| 1.3.1 维护老客户,寻找新客户 |
2 |
| 1.3.2 避免客户资源过于分散引起的客户流失 |
0 |
| 1.3.3 提高客户忠诚度和满意度 |
0 |
| 1.3.4 降低营销成本 |
8 |
| 1.3.5 掌握销售人员工作状态 |
7 |
1.4 客户关系管理系统功能 |
. |
| 阅读全文:https://www.20087.com/2/97/KeHuGuanXiGuanLiXiTong-CRM-FaZhanQuShi.html |
| 1.4.1 客户合作管理系统 |
c |
| 1.4.2 业务操作管理系统 |
o |
| 1.4.3 数据分析管理系统 |
m |
| 1.4.4 信息技术管理系统 |
】 |
1.5 客户关系管理系统价值 |
电 |
| 1.5.1 先进性 |
话 |
| 1.5.2 综合性 |
: |
| 1.5.3 集成性 |
4 |
| 1.5.4 智能化 |
0 |
1.6 客户关系管理系统分类 |
0 |
|
第二章 客户关系管理系统(CRM)设计与实现 |
6 |
2.1 业务需求分析 |
1 |
| 2.1.1 营销管理需求 |
2 |
| 2.1.2 客户管理需求 |
8 |
| 2.1.3 服务管理需求 |
6 |
| 2.1.4 统计报表需求 |
6 |
| 2.1.5 基础数据需求 |
8 |
2.2 系统分析 |
市 |
| 2.2.1 系统简介 |
场 |
| 2.2.2 系统功能设计 |
调 |
| (1)“客户管理”主要功能 |
研 |
| (2)“商业智能”主要功能 |
网 |
2.3 系统功能实现 |
【 |
| 2.3.1 客户管理界面 |
2 |
| 2.3.2 商业基本信息界面 |
0 |
| 2.3.3 商业智能界面 |
0 |
2.4 系统应用 |
8 |
|
第三章 大数据时代客户关系管理系统应用 |
7 |
3.1 大数据时代CRM系统概述 |
. |
3.2 大数据时代企业客户关系管理的作用 |
c |
| 3.2.1 精确对准客户真正需求 |
o |
| 3.2.2 让企业更快契入产业链 |
m |
| 3.2.3 有效降低企业运营风险 |
】 |
| 2025-2031 China Customer Relationship Management System (CRM) industry current situation and trend forecast report |
3.3 大数据时代企业客户关系管理系统的具体应用 |
电 |
| 3.3.1 锁定真正客户 |
话 |
| 3.3.2 开发新客户并控制管理成本 |
: |
| 3.3.3 提高客户价值质量 |
4 |
3.4 影响大数据时代客户关系管理系统应用水平的因素及应对策略 |
0 |
| 3.4.1 人为因素 |
0 |
| 3.4.2 系统因素 |
6 |
| 3.4.3 风险因素 |
1 |
|
第四章 数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用 |
2 |
4.1 客户关系管理(CRM)分析 |
8 |
| 4.1.1 客户关系管理的概念 |
6 |
| 4.1.2 客户关系管理的必要性 |
6 |
| 4.1.3 客户关系管理的主要内容 |
8 |
| 4.1.4 客户关系管理系统的架构模式 |
市 |
| 4.1.5 客户关系管理的重要意义 |
场 |
4.2 数据挖掘技术(DM)分析 |
调 |
| 4.2.1 数据挖掘的概念 |
研 |
| 4.2.2 数据挖掘的主要内容 |
网 |
| 4.2.3 数据挖掘的分析方法和实际应用 |
【 |
| (1)分类分析 |
2 |
| (2)回归分析 |
0 |
| (3)聚类分析 |
0 |
| (4)关联规则分析 |
8 |
| (5)特征分析 |
7 |
| (6)偏差分析 |
. |
| (7)网络挖掘 |
c |
4.3 数据挖掘的常用算法和实际应用 |
o |
| 4.3.1 决策树算法分析 |
m |
| 4.3.2 聚类算法 |
】 |
| 4.3.3 SVM分类算法 |
电 |
| 4.3.4 Apriori算法 |
话 |
| 4.3.5 最大期望(EM)算法 |
: |
| 4.3.6 PR值算法 |
4 |
| 2025-2031年中國客戶關係管理系統(CRM)行業現狀及趨勢預測報告 |
| 4.3.7 集成学习算法 |
0 |
| 4.3.8 KNN邻近算法 |
0 |
| 4.3.9 朴素贝叶斯分类器 |
6 |
| 4.3.10 分类与回归树算法 |
1 |
|
第五章 客户关系管理系统(CRM)产业链分析 |
2 |
5.1 客户关系管理系统(CRM)产业链模型 |
8 |
5.2 客户关系管理系统(CRM)上游——软件及硬件 |
6 |
| 5.2.1 硬件设备制造 |
6 |
| (1)服务器 |
8 |
| (2)存储器 |
市 |
| (3)交换器 |
场 |
| (4)路由器 |
调 |
| 5.2.2 通用软件开发 |
研 |
| (1)操作系统 |
网 |
| (2)数据库 |
【 |
| (3)开发工具 |
2 |
| (4)中间件 |
0 |
5.3 客户关系管理系统(CRM)中游——CRM软件供应商 |
0 |
5.4 客户关系管理系统(CRM)下游——行业应用 |
8 |
| 5.4.1 客户关系管理系统用户端现状:了解及使用程度有限 |
7 |
| 5.4.2 中国信息管理类工业软件下游应用结构 |
. |
| 5.4.3 云CRM成功应用及用户痛点 |
c |
|
第六章 中国客户关系管理系统(CRM)服务商和供应商调查 |
o |
6.1 客户关系管理系统(CRM)硬件设备供应商 |
m |
| 6.1.1 服务器供应商 |
】 |
| 6.1.2 存储器供应商 |
电 |
| 6.1.3 交换器供应商 |
话 |
| 6.1.4 路由器供应商 |
: |
6.2 通用软件开发商 |
4 |
| 6.2.1 操作系统开发商 |
0 |
| 6.2.2 数据库开发商 |
0 |
| 6.2.3 开发工具开发商 |
6 |
| 6.2.4 中间件开发商 |
1 |
| 2025-2031 nián zhōngguó kè hù guān xì guǎn lǐ xì tǒng (CRM) hángyè xiànzhuàng jí qūshì yùcè bàogào |
6.3 客户关系管理系统(CRM)主要供应商 |
2 |
|
第七章 中国客户关系管理系统(CRM)发展现状 |
8 |
7.1 中国客户关系管理系统(CRM)发展背景 |
6 |
| 7.1.1 中国工业软件产业定位 |
6 |
| 7.1.2 中国互联网发展现状 |
8 |
| 7.1.3 2020-2025年中国工业软件市场规模及增速 |
市 |
| 7.1.4 中国SaaS行业现状发展现状 |
场 |
7.2 中国客户关系管理系统(CRM)发展历程 |
调 |
7.3 客户关系管理系统(CRM)分类状况 |
研 |
| 7.3.1 传统本地部署的CRM |
网 |
| 7.3.2 SaaS型CRM(云CRM) |
【 |
7.4 中国客户关系管理系统(CRM)行业政策背景 |
2 |
| 7.4.1 行业监管体制 |
0 |
| 7.4.2 行业主要政策 |
0 |
7.5 SCM、ERP与CRM的关系 |
8 |
7.6 中国客户关系管理系统(CRM)成本分析 |
7 |
7.7 中国客户关系管理系统(CRM)市场现状 |
. |
| 7.7.1 中国CRM市场现状 |
c |
| 7.7.2 中国CRM市场结构 |
o |
| 7.7.3 云CRM市场现状 |
m |
7.8 中国客户关系管理系统(CRM)市场竞争格局 |
】 |
| 7.8.1 中国CRM部署方式(按营收) |
电 |
| 7.8.2 中国CRM厂商构成(按营收) |
话 |
| 7.8.3 中国CRM品牌营收占比(按营收) |
: |
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第八章 中国客户关系管理系统(CRM)需求分析 |
4 |
8.1 中国客户关系管理系统(CRM)需求现状 |
0 |
8.2 企业客户对CRM提出新需求 |
0 |
| 8.2.1 营销获客 |
6 |
| 8.2.2 数据处理 |
1 |
| 8.2.3 个性化需求 |
2 |
8.3 市场对CRM功能的需求变化 |
8 |
| 8.3.1 营销渠道扩展 |
6 |
| 8.3.2 线索数据暴增 |
6 |
| 2025-2031年中国の顧客関係管理システム(CRM)業界現状及び傾向予測レポート |
| 8.3.3 商业模式易变 |
8 |
8.4 SCRM价值分析 |
市 |
| 8.4.1 更有效触达客户,获取潜在商机 |
场 |
| 8.4.2 数据整合,构建私域流量池 |
调 |
| 8.4.3 降低二次开发门槛,满足个性化需求 |
研 |
|
第九章 基于数据挖掘的商场分析客户关系管理系统(CRM)案例分析 |
网 |
9.1 基于数据挖掘技术的商场CRM的设计 |
【 |
| 9.1.1 基于数据挖掘技术的商场CRM的必要性 |
2 |
| 9.1.2 基于数据挖掘技术的商场CRM的模块设计 |
0 |
| 9.1.3 基于数据挖掘技术的商场CRM的功能设计 |
0 |
| 9.1.4 基于数据挖掘技术的商场CRM的重要意义 |
8 |
9.2 基于数据挖掘技术的商场CRM的实现 |
7 |
| 9.2.1 基于数据挖掘技术的商场CRM的整体架构 |
. |
| 9.2.2 商场CRM中数据挖掘的应用流程 |
c |
| 9.2.3 商场CRM中数据挖掘的算法设计 |
o |
| 9.2.4 基于数据挖掘技术的商场CRM与传统企业管理对比 |
m |
9.3 数据挖掘成功应用的经典案例 |
】 |