基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘模型及其商务智能决策支持系统研究_王斌著_9787519201692

　　《基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘模型及其商务智能决策支持系统研究》通过对国内汽车售后服务行业现状的分析，并结合汽车售后服务行业的特点，提出了适合国内汽车售后服务企业的经营策略。同时，对服务挖掘的相关理论进行了研究并建立了基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘框架。然后，构建了客户行为指标体系，通过对客户行为本体和售后服务本体的研究，实现了基于CBR的服务匹配。在此基础上，建立了基于集成CBR的商务智能决策支持系统，用于协助汽车售后企业实现差异化服务和主动服务。《基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘模型及其商务智能决策支持系统研究》的主要工作如下：
　　对汽车售后服务的概念进行了界定，分析了汽车售后服务行业的特点，比较研究了常见的汽车售后服务经营模式，分析了国内汽车售后服务行业的现状，指出了存在的主要问题，并结合汽车售后服务行业发展前景分析，提出了国内汽车售后服务企业的经营策略。
　　在对服务挖掘相关理论进行综述的基础上，厘清了服务挖掘、数据挖掘和客户关系管理的关系，界定了服务挖掘的概念、内容及适用条件，设计了基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘框架。
　　通过对人类行为模式的分析，提出了影响客户行为的因素体系，在此基础上对影响客户行为的生理因素、心理因素、自然环境因素和社会环境因素的构成及其与汽车售后服务的关系进行了研究，借助结构方程模型构建了客户行为指标体系，用于分析诸多因素间及行为因素与汽车售后服务间的影响机制，并通过样本数据进行了模型验证。
　　将本体论（Ontology）和案例推理（CBR）引入服务挖掘研究，利用本体描述语言OWL和本体建模工具protege构建了生理因素本体（PFO）、心理因素本体（POFO）、自然环境因素本体（NFO）、社会环境因素本体（SFO）、汽车领域本体（ADO）和汽车售后服务本体（AASO），并结合上述本体间的关联，构造了客户行为一服务本体（CBSO）模型，根据此模型提出了基于相似度案例推理的汽车售后服务方案匹配方法，并给出了计算实例。
　　讨论了商务智能决策支持系统的实现及其相关技术，研究了基于集成案例推理的综合推理技术，提出了一个基于集成案例推理技术的推理系统，对其框架进行设计和分析，并对系统推理过程给出了算法描述，给出了基于集成案例推理的汽车售后服务商务智能决策支持系统框架，并对其组成结构进行了具体分析和介绍。

　　服务挖掘是指基于客户服务数据库，利用各种分析与统计工具，获取每个客户对某一特定产品的消费或使用偏好特征，结合给定的专家知识以及生产商提供的服务指南，挖掘出客户行为特征对每项服务所产生的影响因子，并将其作为制定客户服务计划的主要知识保存于知识库中，这一系列的因子将随着客户接受服务的不断延续而被持续刷新。结合预测模型、标准服务指南和知识库，预测出每个客户下一次最有可能接受服务的项目以及最有可能接受此项服务的时间，从而为服务商开展差异化的主动服务提供技术上的支持。
　　当前，随着中国汽车行业的迅速发展，汽车售后服务也日益备受关注。但是我国汽车服务市场起步较晚，服务措施不完善，人员素质不高，专业人才匮乏，技术和管理不能跟上汽车市场发展的需求，问题比较突出。售后服务基本上依赖于汽车制造商的指导和要求，缺乏主动对市场的研究，不适应市场的变化，服务缺乏特色，服务项目单一，缺乏个性化的服务，未能实现服务差异化。而且，针对汽车售后服务业的研究还存在很多不足，也没有针对客户行为差异和售后服务之间关系的研究。
　　针对以前研究存在的不足，本书通过对国内汽车售后服务行业现状的分析，并结合汽车售后服务行业的特点，提出了适合国内汽车售后服务企业的经营策略。同时，对服务挖掘的相关理论进行了研究并建立了基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘框架。然后，构建了客户行为指标体系，通过对客户行为本体和售后服务本体的研究，实现了基于CBR的服务匹配。在此基础上，建立了基于集成CBR的商务智能决策支持系统，用于协助汽车售后企业实现差异化服务和主动服务。本书的主要工作如下：
　　对汽车售后服务的概念进行了界定，分析了汽车售后服务行业的特点，比较研究了常见的汽车售后服务经营模式，分析了国内汽车售后服务行业的现状，指出了存在的主要问题，并结合汽车售后服务行业发展前景分析，提出了国内汽车售后服务企业的经营策略。
　　在对服务挖掘相关理论进行综述的基础上，厘清了服务挖掘、数据挖掘和客户关系管理的关系，界定了服务挖掘的概念、内容及适用条件，设计了基于客户行为差异的汽车售后服务挖掘框架。
　　通过对人类行为模式的分析，提出了影响客户行为的因素体系，在此基础上对影响客户行为的生理因素、心理因素、自然环境因素和社会环境因素的构成及其与汽车售后服务的关系进行了研究，借助结构方程模型构建了客户行为指标体系，用于分析诸多因素间及行为因素与汽车售后服务间的影响机制，并通过样本数据进行了模型验证。
　　将本体论（Ontology）和案例推理（CBR）引入服务挖掘研究，利用本体描述语言OWL和本体建模工具protege构建了生理因素本体（PFO）、心理因素本体（POFO）、自然环境因素本体（NFO）、社会环境因素本体（SFO）、汽车领域本体（ADO）和汽车售后服务本体（AASO），并结合上述本体间的关联，构造了客户行为一服务本体（CBSO）模型，根据此模型提出了基于相似度案例推理的汽车售后服务方案匹配方法，并给出了计算实例。
　　讨论了商务智能决策支持系统的实现及其相关技术，研究了基于集成案例推理的综合推理技术，提出了一个基于集成案例推理技术的推理系统，对其框架进行设计和分析，并对系统推理过程给出了算法描述，给出了基于集成案例推理的汽车售后服务商务智能决策支持系统框架，并对其组成结构进行了具体分析和介绍。
　　本书最后对研究工作的创新点进行了总结，并提出了有待于进一步研究的问题和方向。

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