客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)起源于西方的关系营销,与以产品为中心的商业模式不同,它是一种以客户为中心的商业模式,是一种旨在改善企业与客户之间关系的管理机制。对于服务型行业而言,“顾客就是上帝”,所以物流企业要做好客户关系管理的工作,就要了解自己的客户,做到有的放矢。这就需要CRM与信息挖掘相结合,挖掘客户信息,为企业的营销、销售等与客户有关的工作提供支持。 本论文首先介绍了客户关系管理的3C方法以及方法中的客户金字塔工具,指出物流企业也需要客户细分的工作。在物流企业一般模型基础上采用数据挖掘中的决策树方法来解决客户细分的问题。论文重点介绍了决策树分类方法中的ID3算法的基本理论,指出ID3算法中存在两个方面的不足,即分类过程中对于属性取值多的属性的偏好问题和对连续属性值的处理。针对这两点,作者对算法进行了如下改进: 1.对比较重要的属性增加一个重要度参数,消除对属性取值多的属性的偏好问题。 2.在连续属性值的处理方面,选用一种启发式的分割点选择方法对连续属性进行分类。 根据某物流企业的真实数据测试后证明改进的算法比原有的算法有效。作者希望能通过本论文的研究,为物流企业客户关系管理工作提供一定的参考和帮助。