顧客關系管理的前端工作是收集顧客的人口統(tǒng)計數據和動態(tài)行為數據,后端工作是分析這些數據,做出支持業(yè)務發(fā)展的決策。決策實施過程中還需要在組織結構、企業(yè)文化等方面做出相應的調整。本書只涉及顧客關系管理的后端工作部分,即如何分析顧客背景和行為數據。結合企業(yè)常見顧客數據的形式和內容,深入解讀相關計算模型的核心思想,以樣本數據為例說明如何預測顧客行為、形成相應的業(yè)務決策。除了常見的計量模型,本書也介紹了相關的機器學習方法,解決對應數據的預測和分類問題。作者以便于企業(yè)管理人員理解的方式行文,輕松而不失深邃。希望有助于讀者挖掘現(xiàn)有顧客數據的價值,實現(xiàn)數字化轉型,保持與數據時代的同步。