论文应符合专业培养目标和教学要求，以学生所学专业课的内容为主，不应脱离专业范围，要有一定的综合性，以下就是由编辑老师为您提供的客户管理论文3500字。
1客户价值和客户细分理论
客户价值包括客户对企业的现有价值和客户对企业的未来价值两方面。客户未来价值即客户潜在价值。对客户的现有价值和未来价值进行量化分析，可为证券公司实行针对性的客户关系管理和客户细分提供决策依据和参考。客户细分是指企业在明确的策略、业务模式及专注的市场条件下，根据客户价值、客户需求和偏好等综合因素对客户进行分类，同一类别的客户具有一定程度的相似性，不同类别的客户间存在有明显差异性[1]。客户细分包括聚类和预测性细分，聚类是在没有明确细分目的的情况下，将客户划分成若干类，同一类客户具有一定的共性，使用无监督学习的方式;而预测性细分是在已知各客户子群体的特征定义的基础上，有目的地寻找细分特征值以区分客户群体，通过有监督学习进行[2]。对客户进行细分的目的就是针对不同客户类别提供差异化的服务和产品[3]，争取使客户满意度最大化。市场因素的变化，用户数据不断丰富，都会引起客户细分的变化。因此，客户细分需定期根据市场及客户情况的动态变化进行相应调整，正确的客户细分能为企业有效降低成本，同时为企业获得更强、更有利可图的市场渗透。
2客户关系管理与数据挖掘
客户关系管理是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程，通过提高客户的忠诚度而最终提高企业利润率。证券公司通过实施客户关系管理，提供快速、周到的优质服务，可吸引和保持更多客户，从而提高核心竞争力。要实施客户关系管理，证券公司必须对客户资料进行深入分析，根据“一对一”营销原则，满足客户个性化需求，提高客户的忠诚度和保有率。当然，做到完全“一对一”是非常困难的，需要对客户进行细分，同一类别的客户使用同样的营销规则。数据挖掘也称数据库知识发现，就是从大量的、有噪声的、不完全的、随机的、模糊的数据中，提取隐含于其中的有用的、有潜在价值的信息和知识的过程[4]。当然，这些知识必须是可以被理解的、能用于决策判断的。数据挖掘任务有多种，常见的有监督学习(分类)、无监督学习(聚类)、关联规则挖掘和序列模式挖掘。数据挖掘的数据量丰富，能有针对性地进行数据分析和处理，为决策者提供相关信息和内容。
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