《2024-2030年中国客户关系管理系统（CRM）行业市场现状分析及发展趋向研判报告》共十二章，包含客户关系管理系统（CRM）行业数字化重点企业推荐，中国客户关系管理系统（CRM）行业发展前景和市场空间预测，客户关系管理系统（CRM）行业研究总结与发展建议等内容。
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1.1 客户关系管理和客户关系管理系统（CRM）的概念
1.1.1 客户关系管理
1.1.2 客户关系管理系统（CRM）
1.2 客户关系管理系统原理
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
1.3.2 避免客户资源过于分散引起的客户流失
1.3.3 提高客户忠诚度和满意度
1.3.4 降低营销成本
1.3.5 掌握销售人员工作状态
1.4 客户关系管理系统功能
1.4.1 客户合作管理系统
1.4.2 业务操作管理系统
1.4.3 数据分析管理系统
1.4.4 信息技术管理系统
1.5 客户关系管理系统价值
1.5.1 先进性
1.5.2 综合性
1.5.3 集成性
1.5.4 智能化
1.6 客户关系管理系统分类
2.1 业务需求分析
2.1.1 营销管理需求
2.1.2 客户管理需求
2.1.3 服务管理需求
2.1.4 统计报表需求
2.1.5 基础数据需求
2.2 系统分析
2.2.1 系统简介
2.2.2 系统功能设计
(1)“客户管理”主要功能
(2)“商业智能”主要功能
2.3 系统功能实现
2.3.1 客户管理界面
2.3.2 商业基本信息界面
2.3.3 商业智能界面
2.4 系统应用
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
3.2.1 精确对准客户真正需求
3.2.2 让企业更快契入产业链
3.2.3 有效降低企业运营风险
3.3 大数据时代企业客户关系管理系统的具体应用
3.3.1 锁定真正客户
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
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
3.4.1 人为因素
3.4.2 系统因素
3.4.3 风险因素
4.1 客户关系管理(CRM)分析
4.1.1 客户关系管理的概念
4.1.2 客户关系管理的必要性
4.1.3 客户关系管理的主要内容
4.1.4 客户关系管理系统的架构模式
4.1.5 客户关系管理的重要意义
4.2 数据挖掘技术(DM)分析
4.2.1 数据挖掘的概念
4.2.2 数据挖掘的主要内容
4.2.3 数据挖掘的分析方法和实际应用
（1）分类分析
（2）回归分析
（3）聚类分析
（4）关联规则分析
（5）特征分析
（6）偏差分析
（7）网络挖掘
4.3 数据挖掘的常用算法和实际应用
4.3.1 决策树算法分析
4.3.2 聚类算法
4.3.3 SVM分类算法
4.3.4 Apriori算法
4.3.5 最大期望(EM)算法
4.3.6 PR值算法
4.3.7 集成学习算法
4.3.8 KNN邻近算法
4.3.9 朴素贝叶斯分类器
4.3.10 分类与回归树算法
5.1 客户关系管理系统（CRM）产业链模型
5.2 客户关系管理系统（CRM）上游——软件及硬件
5.2.1 硬件设备制造
（1）服务器
（2）存储器
（3）交换器
（4）路由器
5.2.2 通用软件开发
（1）操作系统
（2）数据库
（3）开发工具
（4）中间件
5.3 客户关系管理系统（CRM）中游——CRM软件供应商
5.4 客户关系管理系统（CRM）下游——行业应用
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
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
6.1 客户关系管理系统（CRM）硬件设备供应商
6.1.1 服务器供应商
6.1.2 存储器供应商
6.1.3 交换器供应商
6.1.4 路由器供应商
6.2 通用软件开发商
6.2.1 操作系统开发商
6.2.2 数据库开发商
6.2.3 开发工具开发商
6.2.4 中间件开发商
6.3 客户关系管理系统（CRM）主要供应商
7.1 中国客户关系管理系统（CRM）发展背景
7.1.1 中国工业软件产业定位
7.1.2 中国互联网发展现状
7.1.3 2019-2023年中国工业软件市场规模及增速
7.1.4 中国SaaS行业现状发展现状
7.2 中国客户关系管理系统（CRM）发展历程
7.3 客户关系管理系统（CRM）分类状况
7.3.1 传统本地部署的CRM
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
7.4.1 行业监管体制
7.4.2 行业主要政策
7.5 SCM、ERP与CRM的关系
7.6 中国客户关系管理系统（CRM）成本分析
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
7.7.2 中国CRM市场结构
7.7.3 云CRM市场现状
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）
7.8.2 中国CRM厂商构成（按营收）
7.8.3 中国CRM品牌营收占比（按营收）
8.1 中国客户关系管理系统（CRM）需求现状
8.2 企业客户对CRM提出新需求
8.2.1 营销获客
8.2.2 数据处理
8.2.3 个性化需求
8.3 市场对CRM功能的需求变化
8.3.1 营销渠道扩展
8.3.2 线索数据暴增
8.3.3 商业模式易变
8.4 SCRM价值分析
8.4.1 更有效触达客户，获取潜在商机
8.4.2 数据整合，构建私域流量池
8.4.3 降低二次开发门槛，满足个性化需求
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
9.1.2 基于数据挖掘技术的商场CRM的模块设计
9.1.3 基于数据挖掘技术的商场CRM的功能设计
9.1.4 基于数据挖掘技术的商场CRM的重要意义
9.2 基于数据挖掘技术的商场CRM的实现
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
9.2.3 商场CRM中数据挖掘的算法设计
9.2.4 基于数据挖掘技术的商场CRM与传统企业管理对比
9.3 数据挖掘成功应用的经典案例
9.3.1 沃尔玛“啤酒加尿布”营销
9.3.2 戴尔公司客户分类的成功
10.1 泛微网络科技股份有限公司
10.1.1 企业发展基本情况
10.1.2 企业经营状况分析
10.1.3 企业数字化转型产品概况
10.1.4 企业核心竞争力分析
10.1.5 企业发展战略分析
10.2 用友网络科技股份有限公司
10.2.1 企业发展基本情况
10.2.2 企业经营状况分析
10.2.3 企业数字化转型产品概况
10.2.4 企业核心竞争力分析
10.2.5 企业发展战略分析
10.3 北京神州云动科技股份有限公司
10.3.1 企业发展基本情况
10.3.2 企业经营状况分析
10.3.3 企业数字化转型产品概况
10.3.4 企业核心竞争力分析
10.3.5 企业发展战略分析
10.4 和创（北京）科技股份有限公司
10.4.1 企业发展基本情况
10.4.2 企业经营状况分析
10.4.3 企业数字化转型产品概况
10.4.4 企业核心竞争力分析
10.4.5 企业发展战略分析
10.5 赛富时公司
10.5.1 企业发展基本情况
10.5.2 企业经营状况分析
10.5.3 企业数字化转型产品概况
10.5.4 企业融资情况分析
10.5.5 企业发展战略分析
10.6 北京易动纷享科技有限责任公司
10.6.1 企业发展基本情况
10.6.2 企业经营状况分析
10.6.3 企业数字化转型产品概况
10.6.4 企业核心竞争力分析
10.6.5 企业发展战略分析
10.7 北京仁科互动网络技术有限公司
10.7.1 企业发展基本情况
10.7.2 企业经营状况分析
10.7.3 企业数字化转型产品概况
10.7.4 企业核心竞争力分析
10.7.5 企业发展战略分析
10.8 杭州逍邦网络科技有限公司
10.8.1 企业发展基本情况
10.8.2 企业经营状况分析
10.8.3 企业数字化转型产品概况
10.8.4 企业融资情况分析
10.8.5 企业发展战略分析
10.9 ZOHO Corporation
10.9.1 企业发展基本情况
10.9.2 企业经营状况分析
10.9.3 企业数字化转型产品概况
10.9.4 企业融资情况分析
10.9.5 企业发展战略分析
10.10 SAP思爱普
10.10.1 企业发展基本情况
10.10.2 企业经营状况分析
10.10.3 企业数字化转型产品概况
10.10.4 企业融资情况分析
10.10.5 企业发展战略分析
11.1 客户关系管理系统（CRM）行业发展趋势
11.1.1 移动化、社交化
11.1.2 智能化、SaaS化
11.1.3 平台化、体系化
11.2 客户关系管理系统（CRM）行业发展驱动因素
11.2.1 政策驱动
11.2.2 社会驱动
11.2.3 技术驱动
11.3 客户关系管理系统（CRM）投资风险
11.2.1 政策风险
11.3.2 技术风险
11.2.3 竞争风险
11.3 客户关系管理系统（CRM）行业投资机会透视
11.3.1 产业链机会
11.3.2 细分领域机会
11.3.3 重点区域机会
11.3 2024-2030年中国客户关系管理系统（CRM）行业市场空间预测
12.1 客户关系管理系统（CRM）行业研究总结
12.2 客户关系管理系统（CRM）行业痛点
12.2.1 价值痛点
12.2.2 成本痛点
12.2.3 应用痛点
12.3 客户关系管理系统（CRM）行业发展建议
12.3.1 客户关系管理系统（CRM）行业发展策略
12.3.2 客户关系管理系统（CRM）行业投资方向
12.3.3 客户关系管理系统（CRM）行业投资方式
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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