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本书首次从客户知识的角度系统地定义和研究了客户智能，突破了很多咨询公司和IT公司视角的局限性，对基于客户知识的客户智能体系的部署和实施进行了详细阐述。全书共分10章，分别讲解了客户智能的产生背景、客户智能关联的领域、客户智能体系框架、客户智能的管理思想、客户智能系统框架的实现，并以在金融机构、对公银行、零售银行、零售商、整车销售等企业中的应用为例，详细介绍了客户智能在客户分类、获取、精准营销、客户体验提升等方面的实施与落地。
目录 V
第 1章 定义客户智能 10
1.1 引言 10
1.2 客户智能的意义 11
1.2.1 客户智能提出的时代背景 11
1.2.2 客户智能提出的市场背景 12
1.2.2.1 经营模式的转变 12
1.2.2.2 营销模式的变革 13
1.2.2.3 竞争策略的重新定位 14
1.2.2.3.1 竞争范围影响着竞争策略 14
1.2.2.3.2 竞争方式影响着竞争策略 15
1.2.3 客户智能提出的企业管理背景 15
1.2.3.1 数字化转型的趋势 15
1.2.3.2 客户资本 17
1.2.3.3 基于知识的竞争优势 17
1.3 客户智能研究现状 19
1.3.1 围绕客户智能的作用、内容和实质的研究 19
1.3.2 围绕客户智能的实现的研究 20
1.3.3 其它与客户智能关联的研究 20
1.4 客户智能的定义 21
1.5 客户智能的内容 22
1.6 本章小结 23
第 2章 客户智能体系框架 26
2.1 客户智能体系框架 26
2.2 客户智能体系框架内容 29
2.2.1 客户知识 29
2.2.1.1 从社会学视角看知识 30
2.2.1.2 从工程学视角看知识 30
2.2.1.3 知识与数据、信息 31
2.2.1.4 知识和智能 33
2.2.1.5 知识与学习 33
2.2.1.6 客户知识 35
2.2.1.6.1 客户知识的概念 36
2.2.1.6.2 客户知识的来源 37
2.2.1.6.3 客户知识指导客户决策 39
2.2.2 客户知识管理 40
2.2.2.1 知识管理概念 40
2.2.2.2 客户知识管理 41
2.2.2.3 客户知识管理过程 42
2.2.2.3.1 知识管理过程 42
2.2.2.3.2 客户知识管理过程 43
2.2.2.3.3 客户知识管理需关注的问题 44
2.2.3 CRM 44
2.2.3.1 CRM概念 45
2.2.3.2 CRM理论基础 46
2.2.3.3 CRM系统和应用 47
2.2.3.4 CRM的商业价值 48
2.2.4 商业智能及关键技术 48
2.2.4.1 数据仓库系统 49
2.2.4.2 知识发现 51
2.3 客户智能的本质 52
2.3.1 客户让渡价值（Customer Delivered Value，CDV） 54
2.3.2 客户关系价值 55
2.4 客户智能的功能 56
2.4.1 客户智能具有的功能 57
2.4.2 客户智能对企业的作用 58
2.5 客户智能的实现 59
2.5.1 生成客户知识 59
2.5.2 实现客户智能 61
2.6 本章小结 63
第3章 客户智能中的管理思想 67
3.1 客户智能理论基础 67
3.2 客户发展战略 68
3.2.1 客户导向 68
3.2.2 客户发展战略地位与作用 70
3.3 客户生命周期 72
3.4 客户忠诚建模 74
3.4.1 收入细分原则的启示 74
3.4.2 界定客户忠诚 75
3.4.3 客户忠诚的产生机理分析 77
3.4.4 客户忠诚创造竞争优势 80
3.4.4.1 客户忠诚意味着企业经济效益的持续增长 80
3.4.4.2 客户忠诚创造基于知识的竞争优势 83
3.4.4.3 客户忠诚与客户满意、客户保留的关系 83
3.4.5 基于客户价值的客户忠诚建模 84
3.4.5.1 客户忠诚模型研究现状 84
3.4.5.2 基于客户价值的客户忠诚模型 85
3.4.6 客户忠诚模型的几点启示 91
3.4.6.1 战略层 91
3.4.6.2 管理层和操作层 92
3.5 本章小结 93
第4章 客户智能系统及实现 97
4.1 CIS框架 97
4.1.1 系统框架 97
4.1.2 CIS中的商业对象 100
4.1.3 CIS的研究内容 102
4.1.4 CIS的发展趋势 103
4.1.5 CIS与DSS、EIS、IDSS 104
4.1.5.1 CIS与DSS、EIS 104
4.1.5.2 CIS与IDSS 105
4.1.6 CIS注意事项 107
4.2 CIS实现 108
4.2.1 统一的客户视图 108
4.2.2 客户知识发现 111
4.2.2.1 客户知识发现的概念 111
4.2.2.2 客户知识分类 113
4.2.2.3 客户知识发现过程 114
4.2.2.4 客户知识发现系统 115
4.2.3 CIS中的客户知识管理 116
4.3 客户画像 120
4.4 基于客户智能的CRM-I-CRM 122
4.4.1 CRM理论研究和应用的局限性 122
4.4.2 I-CRM定义 123
4.4.3 I-CRM系统架构 125
4.4.4 I-CRM中的客户智能 127
4.4.5 以I-CRM为核心的企业集成 128
4.5 本章小结 129
第5章 客户分类：客户智能在金融机构的应用 134
5.1 业务背景 134
5.2 客户分类目标 135
5.3 客户分类指标 135
5.4 客户分类算法 136
5.5 客户数据处理 137
5.5.1 客户数据准备 137
5.5.2 指标内容及计算 138
5.6 分类模型参数 140
5.6.1 输入、输出节点数 141
5.6.2 隐含层节点数 141
5.7 客户分类过程 141
5.8 客户数据挖掘 143
5.9 客户分类知识的表达 143
5.10 本章小结 144
第6章 智能获客：客户智能在对公银行的应用 147
6.1 业务背景 147
6.2 对公银行CRM方案 148
6.2.1 对公银行CRM功能 148
6.2.1.1 我的工作 149
6.2.1.2 客户管理 149
6.2.1.3 营销管理 149
6.2.1.4 销售管理 150
6.2.1.5 绩效考核 150
6.2.1.6 风险管理 150
6.2.2 对公银行CRM实施规划 150
6.3 智能获客方案 151
6.3.1 智能获客目标 151
6.3.2 智能获客应用架构 152
6.3.3 智能获客模型建设 153
6.3.3.1 概念模型设计 153
6.3.3.2 数据处理 156
6.3.3.3 特征工程 156
6.3.3.4 算法建模 156
6.3.3.5 线索挖掘 157
6.3.3.6 营销过程反馈 157
6.4 本章小结 158
第7章 精准营销：客户智能在零售业的应用 159
7.1 业务背景 159
7.2 零售CRM方案 160
7.3 零售CRM的客户智能方案 162
7.3.1 客户旅程驱动的客户智能方案 162
7.3.2 客户智能方案示例 163
7.3.2.1 业务需求场景 163
7.3.2.2 客户旅程设计 164
7.3.2.3 效果分析 171
7.4 本章小结 173
第8章 精准财富规划：客户智能在零售银行的应用 174
8.1 业务背景 174
8.2 零售银行CRM方案概览 174
8.2.1 业务目标 174
8.2.2 业务功能 175
8.2.2.1 客户统一视图 176
8.2.2.2 营销管理 177
8.2.2.3 销售自动化 179
8.2.2.4 服务自动化 179
8.2.3 功能权限 181
8.3 客户智能助力精准财富规划 185
8.3.1 产品树和产品组合 186
8.3.2 客户分类和客户分析 186
8.3.3 财富规划 186
8.3.4 产品推荐 187
8.3.5 产品推荐转营销过程 187
8.4 本章小结 187
第9章 打造精致客户体验：客户智能在整车销售的应用 190
9.1 业务背景： 190
9.2 客户智能中心（CIC）+客户体验中心（CEC） 190
9.2.1 客户智能中心（CIC） 190
9.2.2 客户体验中心（CEC） 191
9.2.3 CIC+CEC直销模式 192
9.2.3.1 客户旅程定义 192
9.2.3.2 CIC+CEC数字化平台全景图 193
9.2.3.3 客户旅程业务场景（示例） 195
9.3 本章小结 201
附录1 基于客户价值的客户分类影响指标量化标准 203
附录2 样本集 206
附录3 分类模式 208
总结与展望 210
