关系数据库范文第1篇
摘 要：大数据是个很热门的概念，但其实质无非是数字革命的深入化体现而已。由于前所未有庞大的数据尤其是有用与无用混杂的信息蜂拥而至，大数据时代对中小企业的客户关系管理提出了巨大的挑战，但这同时也为中小企业客户关系管理的发展提供了便利之广阔平台。
关键词：大数据;中小企业;客户关系管理
1 大数据时代的来临
由于交通和通信技术的发展，现代社会已经成为一个地球村。特别是信息技术的进步与发达，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便。
这其中最有代表性的就是物联网（Internet of things）。物联网，顾名思义就是物与物信息相联的互联网，她的基础与核心还是互联网，实际上就是在互联网的基础上进行的扩展与延伸。
因此物联网与其说是网络，还不如说是业务和应用。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算（Pervasive Computing or Ubiquitous Computing）等网络融合技术，使得互联网的用户端由线上虚拟网络延伸和扩展到了线下的实体网络，各种物品之间进行各种信息通信与交换，实现物与物之间的无缝联络与信息交流。故物联网以应用创新为发展核心，而以用户体验为发展灵魂。
大数据就是这个物联网时代的产物，物联网产生用传统方法没有办法处理的庞大的信息和数据。大数据无非就是，以云计算（Cloud Computing）为代表的创新技术，把这些以前没有物联网而很难收集和使用之数据利用起来而已。大数据就是互联网发展到现今物联网阶段的一种表象或特征而已，故没有必要去神化甚至敬畏它。
故大数据的第一个特征是数据量前所未有的大[1]：至少是P（1000个T）以上的数量级;其次的特征是数据种类繁多：有地理位置信息、视频、图片、网络日志和音频等等，这要求人们有更高的数据处理能力;再次的特征为数据价值含量比较低：由于物联网的广泛应用，信息数据感知无孔不入，形成海量的信息数据，这自然其价值的密度相对较低;最后的特征是大数据的时效性很高：这是大数据挖掘最突出的特征和表现。
由此可见，大数据时代的来临，对人们对数据的驾驭能力提出了更高的要求与全新的挑战，也为人类获得更加全面与深刻的洞察力提供了从未有过的空间与潜力[2]。大数据的处理可以比喻为煤矿的挖掘。煤矿的挖掘收益有很大的区别：煤炭根据煤化程度，可分为无烟煤、烟煤和褐煤三大类，又可再细分为无烟煤、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤等诸多小类;而这些煤矿的挖掘成本又大为不一样：按埋藏种类可分为露天开采、地下开采、海底开采三类。故与此类似，大数据的利用也是一种挖掘过程，其处理过程在于“有用”而不是在于“大”， 挖掘成本与价值含量因素比数量的庞大更为重要。
可以毫不夸张地说，如何利用这些大规模数据成为绝大多数行业赢得竞争的关键。如面临互联网压力之下的传统企业，需要与时俱进充分利用大数据之时机实现转型;又如大众消费的企业利用大数据平台进行客户的精准营销;再如做小而美的中小型企业运用大数据平台进行服务转型，等等。
2 中小企业客户关系管理的压力
现在全国的企业公司之中，中小企业占据绝大部分，是中国经济建设中举足轻重的力量，因此对中小企业管理的研究具有重要的意义。一般而言，中小企业不重视客户关系管理，因为客户关系管理从一出现就发生在跨国大公司。客户关系管理（CRM： Customer Relationship Management）， 是以“客户为中心”的跨部门统一业务管理平台，核心是有机地整合企业公司的市场营销、销售与客户服务等业务流程。
而对于中小企业而言，由于成本的原因，管理人员往往身兼數职，数量不可能太多，而企业公司的负责人一般对客户关系管理项目是不够重视的，因为主要的精力要放在对外业务和内部财务上;而对于运作的基层，绝大多数的销售人员往往只考虑怎样促成交易， 不会也不可能对售后服务有较多的关注， 这样的结果就使得客户没有忠诚感，产生大量的客户逃离;再加上中小企业用人环境一般吸引力不强， 人员尤其销售流失率非常的高，这样就经常出现一名前台销售人员的流失同时带走一大批熟客的现象， 给企业发展造成重大中断和挫折。
由于大数据时代的到来，信息渠道越加开放，导致技术手段与营销手段差别的日益缩小，甚至出现服务与产品日益同质化的趋势。这样，当前市场的竞争必然由“以产品为中心的竞争”过渡到“以客户为中心的竞争”，竞争的层面也从产品质量和价格向服务演变，良好的客户关系管理事实上已经成为增强企业核心竞争力的关键。
这对于中小企业而言， 无疑是一威胁但同时也是一机遇。假若中小企业能够建立良好的客户关系管理，达至快速地获取市场信息，实现自动化的工作流程以及个性客户服务，从而建立与客户长久、和谐、忠诚的共生共容关系，那么就可以顺应社会信息化的发展，以实现企业的长期稳定发展。
3 大数据成为中小企业客户关系管理的发展大平台
客户关系管理从诞生开始就是为大型跨国公司服务的，所以与之配套的CRM软件，十有八九是大而全的系统，包含销售、营销和服务等等各种业务。这些CRM系统必然需要较高计算机应用水平的信息操作人员，在不同时段进行实时业务跟踪，并及时把信息输入到系统中去，这样系统才能实现平稳的自动化流程，精准的个性化分析和服务，从而实现准确的客户挖掘和客户跟踪。对于中小型企业就显得系统庞大与功能繁杂，造成功能的浪费与闲置。
与大型企业相比，中小型企业技术、人才等缺乏，加上中小企业本身的运营资金相对不多，又要实现快速发展，因而资金需要多方分配，那些动辄数十万甚至数几百万元的CRM系统，对中小企业来讲就只能是望梅止渴式的奢望。
这个难题到当前有了解决的可能，因为大数据时代有一个根本的特点，那就是开放性。即以前原本很难收集和使用的数据，在创新的信息技术面前变得随手可得。这就使得傻瓜化的中小企业CRM成为可能，实现实用、易用，不神秘、不复杂，以及维护方便，功能尽可能简单。
比如当前兴起的“软件即服务”（SaaS： Software-as-a-Service）应用模式，其实是一种通过互联网提供软件，流行的如云计算、QQ、微信等。
对于一般的中小企业，要实现这种CRM分析功能其实很简单，如组建一个工作QQ群，把所有员工的手机变成移动的工作终端。通过QQ群的历史纪录，对客户信息进行合并与分析，可以帮助企业记住任何一个客户之相关资讯。这样简单的操作，就可以把客户每一次的信息加以整合，从而实现企业在为客户服务时表现得非常的人性化：在客户生日时，记事本会提醒企业不要忘了给客户寄张生日贺卡，又或者手机日程会提醒办事人员，这是一个极其重要的客户。
又如通过QQ群安排工作日程，之前发生了什么问题，用什么措施去解决的，进行到了哪一步，QQ日程里的顾客资料库记得一清二楚。每当后续的维护人员在接手的时候，这样就不会有顾客抱怨，对之前发生了什么都要从头说起。这样可帮助后续维护人员熟悉工作情况，尽快地解决客户的问题，也使得公司的服务业务在维护人员变动的情况下，能够保持长久流畅的连续性。
还可以在企业网站设立VIP系统，客户在购买第一件产品的时候，就拥有一个长期的VIP账号。第二次只需登录系统，就可以实时选购该企业的产品或者相应的服务，企业也可以根据用户情况，为用户提出更合理化的建议，并且针对性地为客户开发相关产品和增值服务。这样就可以使得客户能一站式购买全部产品，自然不会再考虑其它厂商，对企业的忠诚自然就形成。
4 结束语
大数据时代是一个开放的社会，这为中小企业获得更为深刻而又全面的洞察分析能力提供了前所未有的空间与潜能。这样，中小企业也可以像跨国大公司一样，真正做到以客户为中心， 使自己的客户关系管理系统善解人意，为客户提供称心如意的服务， 进而提升企业的服务软实力。
参考文献：
[1][英]维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013年1月.
[2][美]林那夫&贝里.数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版）[M].清华大学出版社，2013年3月.
作者简介：
王瑜（1978-），女，主要从事企业管理学的教学和研究。
关系数据库范文第2篇
1 E-R模型概念
构成成分是实体集、属性和联系集, 其表示方法如下。
(1) 实体集用矩形框表示, 矩形框内写上实体名。
(2) 实体的属性用椭圆框表示, 框内写上属性名, 并用无向边与其实体集相连。
(3) 实体间的联系用菱形框表示, 联系以适当的含义命名, 名字写在菱形框中, 用无向连线将参加联系的实体矩形框分别与菱形框相连, 并在连线上标明联系的类型即1—1、1—M或M—M。因此, E-R模型也称为E-R图。
2 关系数据模型概念
行与列交叉的二维表称为关系, 关系的每一行称为元组, 关系的每一列称为属性, 关系中唯一标识一个元组的属性或属性组称为候选码, 简称码。如果候选码有多个, 则选定中一个作为主码。
如果关系R中的属性或属性组X并非R的码, 但X是另一个关系的码, 则称X是R的外码。
3 作E-R模型图的方法
(1) 确定实体和实体的属性。
(2) 确定实体之间的联系及联系的类型。
(3) 给实体和联系加上属性。
如何划分实体及其属性有两个原则可作参考:一是作为实体属性的事物本身没有再需要刻画的特征而且和其它实体没有联系。二是属性的一个值可以和多个实体对应, 而不是相反。尽管E-R模型中的属性可以是单值属性也可以是多值属性, 为简单计算, 多值属性常常被作为多个属性或作为一个实体。
例如:职工和部门, 一般情况下, 一个部门有多个职工, 而一个职工仅属于一个部门。所以职工应作为实体, 而部门既可作为职工的属性—部门本身仅有一个名称也可以作为实体—部门具有部门号、部门名称及电话等。再如, 职工和工种, 一个工种有多个职工, 而一个职工仅属于一个工种, 所以职工应作为实体, 而工种既可作为职工的属性—工种本身仅有一个名称;也可以作为实体—工种和其它实体。
如何划分实体和联系也有一个原则可作参考:当描述发生在实体集之间的行为时, 最好采用联系集。例如, 读者和图书之间的借、还书行为, 顾客和商品之间的购买行为, 均应该作为联系集。
如何划分联系的属性:一是发生联系的实体的标识属性应作为联系的缺省属性, 二是和联系中的所有实体都有关的属性。例如:学生和课程的选课联系中的成绩属性, 顾客、商品和雇员之间的销售联系中的商品的数量等。
4 E-R模型与关系数据模型转换的规律
规律1:将每个实体转换为一个关系。实体的属性就是关系的属性, 实体的码就是关系的码。如果该实体是弱实体, 则弱实体的属性及其父实体的主码作为关系的属性, 而码为弱实体的码与父实体的主码的组合。
规律2:所有主码必须定义为非空 (NOT NULL) 。
规律3:一个1∶1的联系可以转换为一个独立的关系, 也可以与任意一端对应的关系合并。如果转换为一个独立的关系, 则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性都转换为关系的属性。每个实体的码都是该关系的候选码。如果与某一端的实体对应的关系合并, 则需要在该关系的属性中加人另一个关系的码和联系本身的属性。另一关系的码作为该关系的外码。
规律4:一个l∶n的联系可以转换为一个独立的关系, 也可以与n端对应的关系合并。如果转换为一个独立的关系, 则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性都转换为关系的属性, 而关系的码为n端实体的码。如果与n端对应的关系合并, 则需要在该关系的属性中加人另一端实体的码和联系本身的属性, 而码仍为n端实体的码。另一端实体的码在该关系中作为外码。
规律5:一个m∶n联系转换为一个关系。与一该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性都转换为关系的属性, 而关系的码为各实体码的组合。各实体的码分别是该关系的外码。
规律6:三个或三个以上实体间的一个多元联系可以转换为一个关系。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性都转换为关系的属性, 而关系的码为各实体码的组合。各实体码分别是该关系的外码。
规律7:将超类和子类分别转换为一个关系, 称超类转换的关系为父表, 子类转换的关系为子表, 然后将父表的主码作为子表的外码, 实现父表与子表的联系。
5 结语
E-R模型向关系模型的转换规律是清晰、简洁的。但是对于具体的问题, 在运用转换规律的同时, 依然要考查转换结果是否符合关系数据理论的基本概念和定义。
摘要：关系型数据库是当前广泛应用的数据库类型, 关系数据库设计是指对于一个给定的应用环境, 构造最优的数据库模式, 建立数及其应用系统, 使之能够有效地存储数据, 满足不同用户的应用需求。而数据库设计的核心部分就是设计数据库逻辑结构, 要更好地进行库逻辑结构设计, 就必须准确地将概念结构设计的E-R模型转换为关系模型。本文就举例谈谈它们之间转换的规律。
关键词：E-R模型,关系数据模型
参考文献
[1] 萨师煊, 王珊.数据库系数概论[M].北京:高等教育出版社, 2000.
[2] 施伯乐, 丁宝康.数据库技术[M].北京:科学出版社, 2002.
关系数据库范文第3篇
一、大数据
（一）大数据概念
新兴信息技术与应用模式的涌现，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长。在进入“大数据时代到来”后，大数据及应用便得到了深入且大量的研究，其所具备的变革性“4V”特性得到普遍认可。(1)Volume即海量数据。从字节到KB、MB、GB、TB…大数据的边界仍在不断扩大;(2)Variety即多样性，包括结构化数据、半结构化和非结构化数据如音、视频数据;(3)Velocity即实时处理。大数据应用需具备实时处理能力;(4)Value即低密度高价值。“大数据”背后隐藏着极高的经济意义和价值，其单位价值因其数据体量巨大而显得较低，因此，需要对其进行特殊处理才能被有效利用。
（二）大数据应用能力
大数据及其价值创造、应用已经在众多领域得到长足发展和落地应用，已对企业商业模式、营销模式产生了划时代的创新影响，大数据应用能力是指企业通过对已拥有和掌握的海量数据，通过计算机技术对巨量的数据进行分析，并从中挖掘对企业产生直接或间接的有用价值的能力，主要体现在商业模式、技术研发、市场营销等多领域。李文莲等指出，大数据在多个维度上对企业商业、营销模式创新具有驱动效应，能引发企业内部不断创新，加速行业间的连接、融合的创新。冯芷艳等指出大数据带给企业发展机遇和创新机会，并赋能产业创新。学者程刚提出，企业拥有大数据能力已经成为影响企业竞争优势最重要的因素，是企业在竞争取胜的法宝。成明惠等将大数据能力划分为资源整合能力、深度分析能力和实时洞察与预测能力并对其进行分析。Akter等研究认为大数据能力包含管理能力、技术能力及人才能力，并基于信息技术能力及资源基础理论，分析了大数据与精准营销之间相互关系。
二、精准营销
（一）精准营销概念
精准营销借助信息技术尤其是互联网和新兴技术优势实现了自身特点的多元化，也促进了营销手段和产品应用更深入地融入市场机制。20世纪初，精准营销概念被首次提出。其后，营销大师菲利普·科特勒、学者Jeff Zabin在前人研究基础上将精准营销定义为在4个正确的作用点上(即正确的时间点、正确的渠道、正确的客户、正确的信息)影响目标客户的购买决策，有效促成营销目标的实现。学者徐海亮提出“精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。”研究者伍青生、余颖等认为，精准营销就是对细分和目标消费者，根据各自差异的行为方式、消费心理，应用定量与定性结合的营销方法，借助技术手段、方法及策略进行有效的沟通，进而实现投资回报的营销目的。
科技及信息技术的发展导致消费者的消费需求、个性化需要及消费习惯的改变，基于消费者消费习惯、购买力、购买偏好等数据分析及挖掘的“用户画像”，正逐步的改变着企业的营销思路，强调营销传播的有效性及新兴技术手段作为辅助性的新营销方式如网络营销、VIP营销等正被越来越多应用。同时，企业也通过自身的变革和完善，逐步建立起个性化的精准营销，实现低成本可持续发展目标下更注重顾客的服务体验，突破传统营销的定位和局限的思维，降低营销成本，给予消费者最直接、准确的产品与服务展示。
（二）精准营销特征
总体来说，精准营销特征可归纳为5个方面：(1)细分的目标人群：精准营销需要针对特定的目标人群，这是营销能否成功的关键要素之一，通过对目标人群的细分，应用现代新兴技术手段予以辅助，进而达到精准营销的高效率和精确化。(2)性价比的营销成本：精准营销要求用更低成本来实现更高收益，体现通过更高效的服务手段来优化提供服务的时间和效率，从而尽可能的实现成本的降低。(3)高效的技术辅助手段：通过紧跟前沿科技，不断升级技术应用手段，应用高效科技力量如大数据分析挖掘技术、用户画像等技术手段提升服务效率;(4)可量化的营销效果：通过信息技术手段对营销活动的效果与成本进行跟踪监控，降低营销活动的不合理性;(5)互动的营销过程：精准营销是一个动态过程，交互行为受地点、形式、时间、信息等多方面的限制，互动沟通需要营销者实现角色的转变，即由传统的单纯信息传递者向传递者和接受者双面角色的转变，实现信息双向的把控，提升沟通的效率。
三、大数据能力与精准营销的关系
在大数据的精准营销的过程中，营销者往往利用自己掌握的海量数据，通过技术手段予以辅助，从巨量的有用数据中通过数据分析和挖掘，输出各种直接或间接的有用信息，并结合自身的营销特点，进行针对性的客户识别和细分，利用更高性价比和更低的营销成本和差异化及优质的服务质量，与消费者建立良好的互动关系，带给消费者更优的用户体验和价值感受，实现营销过程利益的最大化，并尽可能的实现双方的双赢。在此过程中，大数据作为营销方的核心资源之一，一方面其拥有的数量和质量以及应用能力的强弱，决定了大数据使用者在同行业中竞争能力的大小，进而推动整个行业大数据营销的水平，促进精准营销水平的提升;另一方面，由于精准营销采用了新技术支撑的大数据分析技术，带来了营销过程中消费者精准定位和细分，同时，大数据技术将消费者“用户画像”的刻画，让消费者的信息非常详尽的展示在营销方的面前，消费者的相关信息“一览无余”，为营销者带来营销结果的最优化，同时也带来利益的最大化;最后，作为营销的目标客户消费者，由于大数据技术带来了营销成本的降低以及用户体验度上升、双方互动信息的加强，使得在整个过程，用户方也获得质优价美的物品或服务而感到心满意足。因此，大数据能力促进了精准营销的实施，对精准营销是一个正向的影响作用。
然而，由于企业或者营销方对大数据能力的应用能力有高有低，甚至对大数据能力的理解也不尽相同，导致部分企业或营销方盲目的跟进大数据概念，缺少对顾客市场的精确定位和产品属性的正确把握及对市场的细分不够或存在盲区，出现不合理现象，进而对消费者的感受造成一定的影响。同时，大数据应用在精准营销的落地中，为透彻分析用户所形成的“用户画像”，导致用户隐私信息泄露，成为大数据应用在企业进行精准营销过程中不可忽视问题。因此也需要相应的措施或者制度去考虑和化解由此带来的弊端。
结束语：
大数据及大数据应用能力作为企业资源，是核心竞争力的表现形式，是企业竞争制胜的法宝之一，在科技的深入影响下，企业应该注重对大数据及大数据应用能力的把握，确保在市场竞争中处于有利地位。而作为营销的高阶阶段，精准营销应该是企业或营销者追求的目标，不断的应用信息技术和科技手段，应用大数据及价值创造武装自身，从而实现利益的最大化，同时也带来消费者物美价廉和优质服务，实现在大数据能力下精准营销的各方互惠互利和共赢。
摘要：“大数据”、“用户画像”、“精准营销”等热词在近年来引起了学术界以及企业界的高度关注。围绕着大数据应用、数据挖掘的时代正在开启企业快速发展及营销全新的篇章。同时，商业模式的不断探索及花样创新层出不穷，以数据驱动商业变革并引导市场营销作为主流的路径被越来越多的市场营销人接受及采纳。本文关注于大数据、大数据应用与企业精准营销的关系。
关键词：大数据,大数据应用,企业,精准营销
参考文献
[1] 冯芷艳，郭迅华，曾大军，等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013,16(1):1-9.
[2] 李文莲，夏健明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013(05):83-95.
[3] 成明慧.基于管理者认知视角的大数据驱动商业模式创新路径研究[D].广东工业大学，2015.
[4] Jeff Zabin&Gresh Brebach.Precision marketing:the new rules for attracting,retaining, and leveragingprofitable customers[M].John Wiley&Sons Inc,2008.
[5] 王芳莉.精准营销模式新探索:6R传播[J].今传媒，2013(01):66-67.
[6] 沈荷.大数据下电商精准营销现状分析[J].现代商贸工业，2019,40(35):65-66.
关系数据库范文第4篇
1 支柱初撑力、支护系统刚度与支柱载荷的关系
根据理论计算, 支柱活柱下缩10mm左右就应达到工作阻力, 但有的支柱顶底板移近量高达200mm以上还上升不到额定工作阻力, 从支到回都处在增阻过程。活柱缩量只是顶底板移近量的一部分, 除活柱缩量外还与顶底板岩性及其垫层有关。这些都是由支护系统的刚度决定的。
支柱初撑力提高后, 可减少支柱的增阻量, 使支柱阻力分布均匀, 提高支护的整体强度。使支柱支撑能力得以充分发挥。初撑力是支柱实际工作阻力的主要组成部分。刚度对增阻量起决定作用。因此, 提高初撑力和刚度, 支柱实际工作阻力必然随着增大, 支撑能力得以充分发挥。式 (1) 是国内矿井单体支柱工作面支柱初撑力、刚度与支柱载荷的关系。从表1中看出, 各工作面初撑力约占支柱载荷的一半, 绝对增阻量随刚度的增大而增加。
2 鹤煤公司十矿1307工作面设定初撑力、实测抗压刚度与标准顶板下沉量的关系
下式是对国内30个单体支柱工作面的观测数据的回归分析得出的公式:
式中:S为标准顶板下沉量, mm/m*m;
P。为支柱初撑力, kN;
Km为支柱刚度, k N/m m, 取实测值0.387。
依据测定抗压入刚度以及设定初撑力, 按照式 (1) , 计算1307工作面的顶板标准下沉量。表2是1307工作面设定初撑力与容许抗压入刚度所对应的顶板标准下沉量。
表中按照测定的不同抗压入刚度, 取不同的初撑力设定值可以看出:当初撑力的值确定后, 影响顶板下沉量的主要因素是支护系统的刚度, 因此促进初撑力的提高, 必须保持高质量的支护系统刚度。
3 1307工作面实测支柱载荷、实测抗压刚度与初期压入底板量的关系
依据本课题测定的底板极限比压和抗压入刚度, 可以按照下式测算和预计1307工作面的支柱初期压入底板量。表3为1307工作面实测支柱载荷与容许抗压入刚度所对应的初期压入底板量 (mm) 是测算的结果。
上式中:H为预计的支柱初期压入底板量, m m;
W为实测支柱载荷, MPa;
Km为实测的抗压入刚度;
Si为标准差, MPa/mm, 未计。
4 设定初撑力、实测抗压刚度、顶板下沉量与1307工作面实测数据的关系
把表2的数据与表3中支柱初设时, 对应的初期压入底板量的最大值 (85mm) 相加, 得到理论条件下的测算和预计结果, 见表4, 即, 设定初撑力与容许抗压入刚度所对应的顶板下沉量。这只是理论条件下的测算和预计。
配置300mm柱鞋并有足够强度时, 1307工作面实测支柱载荷, 最大读数平均的最大值259kN/根, 所对应的初期压入底板量最大值 (9, 9, 59) mm列入表4。
与工作面实测的顶底板移近量 (mm) 相比较也列于表4中。把表4最下边两栏数据比较可见, 十分接近实测的顶底板移近量最小值112mm。因为在实测过程中, 柱鞋发挥作用的支柱其初撑力都比较高, 并且钻底量也小, 因此, 实测最小值112mm是有代表性的。
支柱初撑力在5 0 k N以上, 并配置300mm柱鞋时, 预计1307工作面设定初撑力与容许抗压入刚度所对应的顶板下沉量应当在108mm~1 8 5 m m。
5 结语
因此促进初撑力的提高, 必须保持高质量的支护系统刚度。支柱初撑力提高后, 可减少支柱的增阻量, 使支柱阻力分布均匀, 提高支护的整体强度。使支柱支撑能力得以充分发挥。初撑力是支柱实际工作阻力的主要组成部分。刚度对增阻量起决定作用。因此, 提高初撑力和刚度, 支柱实际工作阻力必然随着增大, 支撑能力得以充分发挥。
摘要：通过国内大量的统计资料, 分析初撑力与顶板下沉量之间的关系, 分析支护刚度与顶板下沉量之间的关系。把这些统计数据与鹤煤十矿1307工作面实测的数据相结合, 进一步测算在设定初撑力情况下, 顶板的下沉量, 进一步研究支护参数的合理性, 指导和加强回采工作面顶板管理工作。
关系数据库范文第5篇
美国经济学家钱纳里和斯特劳特于20世纪60年代提出的双缺口模型, 从总需求和总供给的恒等条件得到的储蓄缺口和外汇缺口表明, 如果国内储蓄不能满足国内的投资需求, 需要进出口贸易有一个数量相等的赤字予以平衡。一国可在不增加国内储蓄的同时, 借助于外资流入来增加投资, 从而摆脱投资水平受制于较低的国内储蓄水平的被动局面。该理论为发展中国家制订外资政策提供了理论依据, 这也是中国在20世纪80年代大规模吸收外国资本的理论基础。
中国改革开放30年来, 外资对中国经济发展起到了十分重要的推动作用。外资给东道国带来的最大利益就是技术转移与技术扩散 (UNCTAD, 1999) 。研究表明, 外国投资者会给东道国企业带来新的或者经过改善的管理技术 (Allard&Lundborg, 1998:45) 。不仅如此, 外资的进入打破了当地市场已有的均衡因而迫使当地企业为保护它们的市场份额和利润而进行创新;许多跨国公司使用的技术和其它技术诀窍 (know-how) 不能通过市场获得, 尤其是新的、高技术知识。
1 模型与计算
在一个包含四个经济部门的社会中, 可以用吸收法来核算国民收入。从收入的角度看, 国民收入构成的公式可以写成Y=C+S+TX, 其中, TX表示政府收入 (主要是向企业和居民征税) 从支出的角度看, 国民收入的构成可以写成:Y=C+I+G+ (X-M) 其中, G表示政府支出 (包括政府对商品和劳务的购买, 以及政府给居民的转移支付) 在均衡时, 总收入与总支出相等, 由此可以得到:C+S+TX=C+I+G+ (X-M) , 两边消去C后整理可以得到:X-M= (S-I) + (TX-G) 。在上式中, X-M反映了经常账户的差额, (S-I) 反映了储蓄和投资的差额, TX-G反映了政府收支差额。
本文涉及到的变量包括出口额 (X) 、进口额 (M) 、资本形成总额 (I) 、居民储蓄存款 (S) 、财政收入 (TX) 和财政支出 (G) 。所有数据来自于《中国统计年鉴2003》。
运用SPSS软件, 可以得到回归结果和模型检验, 见表1表2。
调整的拟合优度为0.712, 可见模型拟合的效果较好;该模型可以写作:X-M=44.137+0.161 (S-I) +1.866 (TX-G) , 回归系数的标准差分别为0.035和0.448, 且t检验值大于2, 所以回归系数显著不为零。但是, 我们看到, 由于S-I的系数和TX-G的系数不为1, 可见, 上述X-M= (S-I) + (TX-G) 在中国经济条件下是不成立的。
2 分析
在美国经济学家钱纳里 (H.B.Chenery) 和斯特劳特 (A.M Strout) 于20世纪60年代提出了双缺口模型中, M-X称为“外汇缺口”, I-S称为“储蓄缺口”, 该模型将投资、储蓄和进出口同引进外资联系起来, 成为各国分析国内国际经济关系的重要工具。认为:如果一国出现“外汇缺口”、“储蓄缺口”, 即国内建设资金匮乏时, 可采用引进外资的方法填补这两个“缺口”, 保证本国建设资金的需求促进经济发展和生产技术、管理水平的提高。根据宏观经济学的基本原理, 任何一种经济要持续稳定地发展, 必须保持社会总供给和社会总需求的平衡。从总供给看, 国民总收入等于消费、储蓄和进口之和, 即GDP=C+S+M;从总需求看, 国民总支出等于消费、投资和出口之和, 即GDP=C+I+X。因此, 从理论上讲, 国民总收入应等于国民总支出, 即C+S+M=C+I+X, 简化后得出I-S=M-X。但实际上, 一国经济起飞的准备阶段, 通常是难以平衡的, 一方面表现为社会总投资大于国内总储蓄, 即I-S>0, 于是出现“储蓄缺口”另一方面, 表现为进口大于出口, 即M-X>0, 于是出现“外汇缺口”。对引言中的公式稍作变形, 可以得到:-+-=-TXGSIXM) () (, 以下的分析将围绕这这三个部分的“缺口”进行。
2.1 外汇缺口分析 (M-X)
利用公式贸易差额=X-M和外汇缺口=M-X, 计算中国1994-2002年的贸易差额 (以美元计) , 并根据当年进行人民币对美元的年均汇率进行计算贸易差额 (以人民币元计) , 以人民币元计贸易差额=以美元计贸易差额×外汇年均汇率。从见表1可以得出结论:中国1994-2002年期间进出口贸易均存在贸易顺差 (X>M) , 不存在外汇缺口。
2.2 储蓄缺口分析 (I-S)
储蓄缺口=I-S, 对一个国家来说, 可获得的储蓄的总供给就是国内储蓄和国外储蓄之和。国外储蓄主要是指国外资本的流入, 而国内储蓄则由两个部分构成:政府储蓄和私人储蓄。政府储蓄主要包括预算储蓄, 它来自政府税收用于政府消费后的余额。而私人储蓄主要包括公司储蓄和家庭储蓄。本文可供选择的储蓄数据为选取居民储蓄存款, 因为我国城乡储蓄存款占储蓄的绝大部分份额;而投资数据则选取了“支出法GDP”中的资本形成项目。从表2可以看出, 中国1994至2002年期间储蓄大于投资, 即I-S<0, 不存在储蓄缺口。
20世纪90年代以来, 中国的国内储蓄总额超过了国内投资总额, 导致储蓄缺口为负值。分析中国居民储蓄存款的增长情况我们看到, 中国居民储蓄存款由1990年的7034亿人民币增至1997年的46279亿人民币, 年均增长31.8%, 而同期中国名义GDP年均增长率也只有23.7%。与此同时, 除1994年以外, 其余各年金融机构新增存款皆高于新增贷款, 而这一存贷差的规模也在扩大, 1998年储蓄存差则达到23861.6亿人民币。
2.3 中国财政收支缺口 (G-T X)
1994至2002年期间中国财政收支均为正数, 即存在财政缺口。巨大的财政缺口难以实现对经济足额的投资, 因此必须激活民间投资, 发挥民间投资对经济增长的促进作用。
3 结语
然而令人不解的是, 我国在1994至2002年期间并不存在“储蓄缺口”和“外汇缺口”, 出现了“双缺口悖论”但为什么仍有大规模的外资流入?从整个资本流出和资本流入的规模比较来看, 我们的确无法排除在流入中国的整个外国资本中, 有相当比例甚至大部分属于流出的“内资”回流。这种流出的国内资金, 改头换面以外资的身份流回国内, 享受优惠待遇, 从而使得中国的账面利用外资额变大。据报道, 中国的资本外流已达到数百亿美元之巨。每年以外资身份回流的数目相当可观, 形成了源源流入中国的外资的一部分。通常认为, 外资不仅带来资金, 还带来先进的技术、管理经验、经营模式和文化观念, 对于中国保持国际收支平衡、增加就业发挥重要作用。也就是说, 中国虽然不存在储蓄缺口和外汇缺口, 但由于与国外相比, 中国缺乏必须的技术和管理, 无法吸收并有效地使用各种资源, 因而存在一种技术缺口。这种缺口是不能通过国内的储蓄全部或部分地予以实现的, 只得通过以技术为载体的外国资本流入进行, 因此, 这构成了外国资本大规模流入中国的原因。
从理论上讲, 吸引外资在一定程度上可以提高东道国企业的生产能力和技术水平, 但由于外资的技术溢出效应不是自动发生的, 需要依赖于当地企业的吸收能力;而且, 跨国公司投资的目的是获取利润, 而不是扩散自己的私有技术, 东道国政府不能对来自发达国家跨国公司的外国直接投资寄予过高的期望。从政策的角度来看, 政府应当通过大力加强知识产权的保护吸引外资从事高水平的研发发动, 从目前以针对中国市场的适应性、专门性研发活动为主, 变为更多从事供母公司在全球市场应用的创新性研发活动。从企业的角度来看, 需要增强中国企业的吸收能力以有效利用外资的技术溢出效应。通过激励企业提高研发投入占销售收入的比重和创建吸引人才和保留人才的机制, 可以提升企业的吸收能力, 从而能够成功地利用企业外部知识来实现技术创新。
摘要：美国经济学家钱纳里和斯特劳特于20世纪60年代提出的双缺口模型, 从总需求和总供给的恒等条件得到的储蓄缺口和外汇缺口表明, 如果国内储蓄不能满足国内的投资需求, 需要进出口贸易有一个数量相等的赤字予以平衡。本文以中国在1994—2002年的数据进行实证分析后发现, 在1994至2002年期间并不存在“储蓄缺口”和“外汇缺口”, 但仍有大规模的外资流入。本文认为, 中国虽然不存在储蓄缺口和外汇缺口, 但由于与国外相比, 中国缺乏必须的技术和管理, 无法吸收并有效地使用各种资源, 因而存在一种技术缺口。这种缺口只能通过以技术为载体的外国资本流入进行。
关系数据库范文第6篇
摘要：如何提升企业客户关系管理效率是现代企业亟待解决的关键问题。论文构建了顾客关系导向、以顾客为中心的管理系统和关系信息进程之间的概念模型，并运用来自中国银行业的调查数据实证检验了三者之间的关系，实证研究结果表明，顾客关系导向和以顾客为中心的管理系统是关系信息进程的两类关键驱动要素，都对关系信息进程产生显著的积极效应。
关键词：客户关系管理;顾客关系导向;以顾客为中心的管理系统;关系信息进程
文献标识码：A
一、引 言
管理大师彼德·德鲁克强调，“企业经营的真谛是获得并留住顾客”。 知识经济时代，随着企业间竞争的不断加剧，特别是随着客户需求多元化、个性化特征表现得越来越突出，现代企业的经营重心已经逐渐实现由“产品导向”向“客户导向”的转移。客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）就是源于这一特定竞争环境下的卖方策略。客户关系管理理论强调，在市场竞争的压力下，制定与实施客户忠诚管理策略，为客户提供综合性、差异化服务，履行高度的顾客承诺，是企业保持与顾客长期、双向互动关系的重要保障［1］。过去十多年来，客户关系管理实践得到了快速发展，相关研究表明，2006年全球客户关系管理系统及咨询业务市场达到470亿美元［2］。
随着客户关系管理实践的日益风靡，许多学者开始从各个视角对客户关系管理进行了深入研究，也产生了许多有价值的研究成果。截至目前，在营销核心期刊“Journal of Marketing Research”和“Journal of Marketing”上，也形成了以“Customer Relation-ship Management”为关键词的独立研究领域。据统计，2002年到2007年五年间，在营销核心期刊“Journal of Marketing Research”和“Journal of Marketing”两本期刊上就发表了以客户关系管理为主题的论文15篇。但需要指出的是，尽管国际上对客户关系管理进行了大量深入研究，国内学者对这一领域还较少关注［3］。而且由于不同学者研究视角和研究出发点等方面的差异，他们的研究结论并不相似，甚至是相互矛盾［4］。特别是该领域现有研究都集中关注企业客户关系管理实践如何影响企业绩效，即注重对客户关系管理的绩效后果研究；而对于到底哪些因素会影响到企业客户关系管理的效率，即客户关系管理的前因变量则很少关注。显然，要提高企业客户关系管理效率和效果，首先必须明确到底哪些因素会影响到企业的关系信息进程。也就是说，后者的研究成果更有利于指导企业客户关系管理实践，提高客户关系管理效率。
因此，本文将从顾客关系导向和以客户为中心的系统两个方面来探讨企业关系信息进程的影响因素，并运用来自中国银行业的实证数据进行经验验证。实证研究结果表明，企业客户关系管理实践中主要存在两类关键驱动因素，即顾客关系导向和以客户为中心的管理系统；两者均对关系信息进程具有显著的正向影响效应。
二、概念模型与研究假设
客户关系管理的本质在于通过有效的关系信息进程，提升客户服务水平和质量，进而建立并维系与客户之间的长期稳定关系。因此，要提高企业客户关系管理的效果，首先必须明确到底哪些因素影响到企业的关系信息进程。
尽管许多研究已经探讨了市场信息进程，但关系营销中的客户信息进程仍有待进一步探讨。关于组织学习的营销文献表明，主要有四类因素可以被视为组织内信息进程的驱动因素：即组织文化（organizational culture）、组织系统（organizational systems）、任务相关因素（task-related factor）和环境因素（environmental factors）。
已有营销文献认为组织文化会对客户信息进程产生影响。一个组织的文化是根植于组织内部并产生行为规范的价值和信仰。组织文化会影响到组织产出以及实现组织产出的方式选择。越来越多企业将客户视为其最重要资产，并认为客户关系是最值得管理的盈利机会［5］。关系营销导向被视为建立组织竞争优势的重要手段，其对组织绩效会产生显著的积极效应［6］。而在实施管理营销过程中最关键的一步就是客户关系管理的快速发展［7］。根据Zeithaml et al(2001)的相关研究，客户关系管理为关系营销在整个企业内部提供了有效的实施方式，并为企业（更高的客户保持和客户忠诚）和客户（更高的客户价值、与企业更便利的交互）传递关系战略价值。
更多地考虑客户导向的客户关系管理战略具有很重要的现实意义，因为企业需要更好的理解其客户以便实现多元化。Payne和Frow(2005)指出，CRM不仅仅是用于获取和培育客户基础的简单IT技术应用，它还涉及到更深层次的战略视野的整合［8］。能否在组织内部倡导并形成客户导向的文化氛围，激励组织内各部门、各成员以提高服务水平和服务质量为导向的组织内部价值观，对于有效实施客户关系管理、提升企业的顾客服务水平和顾客满意具有很重要的意义。随着企业间竞争的日益加剧以及客户需求的多元、快变等特征日益体现，如何以客户为导向来组织企业的各项流程，提升企业服务水平和顾客满意，引起学者和实业界的广泛关注。许多研究都表明，客户导向的战略定位有利于提升企业的创新能力、服务质量、顾客保持和市场份额等，因此，根植于企业整体文化的顾客关系导向会引导组织对于客户关系管理以及相关进程执行的态度。本质上，顾客关系导向确定了组织将客户关系视为资产并通过多种途径来实现产出的组织信仰［9］。
客户关系管理不仅仅是信息技术在营销领域的简单应用，是一项系统工程，它涉及到组织内部的各个部门。许多研究也表明，实践中客户关系管理之所以没有取得预期的效果，其中一个最关键的原因就是缺乏强有力的实施策略和实施手段。客户关系管理将人、进程和信息沟通技术连接起来以发展顾客和企业间关系［10］。因此，如何构建有效的组织系统，以共同实现客户关系管理的战略目标具有很重要的意义，此外，企业组织内不同部门接触外部客户的频率、深度、信息内容等均存在很大差异，如何协调不同部门之间的客户接触行为、如何实现组织内不同部门客户信息的传递与共享，对于提升客户关系管理效率很有价值。而这一切除了形成客户导向的组织文化氛围和战略定位外，还必须建立起有效的内部组织系统，实现客户关系管理职能定位与分化、协同。
因此，我们提炼出关系信息进程的两类关键驱动因素：即顾客关系导向（customer relationship orientation）和以客户为中心的管理系统（customer-centric management system）。其中，顾客关系导向是组织文化层面的软支持，即在组织内部形成浓厚的以客户为导向的服务型文化价值和战略理念，以此对组织内员工行为形成约束；而以客户为中心的管理系统则是为了确保客户导向战略的顺利实施，需要在组织战略目标集成的基础上形成战略功能分化，根据客户关系管理的不同功能建立有效的客户关系管理职能系统，相互协同。研究概念模型如图1所示。
三、分析方法与数据检验
(一） 数据收集
本实证研究的根本目的就是剖析企业客户关系管理进程及其影响因素，因此我们选择中国银行业企业作为研究样本。之所以选择银行业作为实证研究样本，是基于如下原因：不同于传统产业，金融服务业向客户提供的核心产品就是优质服务，服务营销和关系管理在很大程度上决定着企业的核心竞争能力。据统计，2002年到2006年国内商业银行用于客户关系管理的投资总额已达120亿元，银行业已经成为我国国内开展客户关系管理实践最早、普及最广泛的行业之一。而且有研究指出，金融服务业是一个非常适合研究客户关系管理的情境［1］。
问卷调查于2006年12月份的全国商业银行青年干部培训班上进行，我们选择了济南、青岛、西安、大连、广州、深圳、上海、南京、郑州、武汉、长沙、成都、重庆、杭州、兰州、青海、银川等全国82个城市中包括中国建设银行、中国银行、中国工商银行、中国农业银行、交通银行、东亚银行、花旗银行等国内外银行在内的各分行行长（副行长）作为调研对象，了解他们所在银行在客户关系管理实践及其关系信息进程上面的相关信息。每一家分行行长填写一份调查问卷，反映该分行在客户关系管理实践的相关信息。由于是在银行系统培训班上统一组织发放调查问卷，而且在调查问卷之前通过培训班组织单位出具了相关文件，因此问卷返还率比较高。此次调查，总共发放调查问卷500份，回收问卷492份，回收率为98.4%。剔除少量数据缺失或者回答明显前后矛盾的无效问卷后，最终有效问卷为481份，占回收总数的96.2%。
（二）变量定义
顾客关系导向是指，组织将顾客关系视为一种关键资产，并要求组织内所有部门和员工以建立和维系顾客关系作为重要组织目标的组织文化和战略理念。许多学者对顾客关系导向的内涵及其测量量表进行了深入研究。Deshpande, Farley 和Frederick(1993)指出顾客关系导向是组织看待顾客的一种价值理念。Jaworski 和Kohli(1993)则指出顾客关系导向强调将顾客置为关键位置，并尽可能满足顾客需求。Leo Y M Sin , Alan C B Tse 等（2005）在系统回顾现有文献研究中顾客关系导向概念及其重要维度的基础上，将顾客关系导向划分为包含六个关键要素的一维结构，即信任、联系、沟通、共享价值、换位思考和互惠，在此基础上他们对顾客关系导向进行了结构化和心理变量测量。参考有关文献，论文共设计四个测量题项来测量顾客关系导向，具体题项设计如表1所示。
顾客关系导向是企业将顾客关系视为有价值战略资产的战略定位，而以客户为中心的管理系统则是确保该战略理念得以顺利实施的组织保障。组织管理系统代表了实施关系信息进程的硬约束因素，它包括组织结构和系统，以驱动与组织文化一致的客户关系行为（Slater & Narver,1995）。因此，与顾客关系导向的战略定位相一致，并反映组织结构和激励导向的管理系统可能会对关系信息进程的实施产生重要影响（Day,2002）。管理系统涉及多方面因素，本研究主要考察有利于促进关系信息进程的管理系统特性，因此我们主要从业务流程设计、绩效评价与激励系统、团队构建、协调系统等几个方面来测量各银行的管理系统特性。研究具体题项设计如表2所示。
客户关系管理的根本目标就是通过对客户信息与客户知识的有效把握，实现对客户需求的快速准确响应，进而建立并维系长期稳定的客户关系，为企业构建长期竞争优势和稳定获利能力。关系信息进程就是企业客户关系管理过程中为现上述目标而采取的一系列措施。
（三） 数据分析结果
我们首先通过SPSS11.0软件分析检验了模型中三个变量的结构有效度和可信性，分析结果如表7所示。在社会科学研究中， 一般因子负荷量大于0.4被认为是有效的。从表4可以看出,本文所有指标因子的因子负荷量都大于0.638,这表明各个变量所选择的因子是有效的。对于变量的可信度,Yates等人认为Cronbach>0.6即可认为各指标的一致性程度很强。我们的研究中各变量的α都大于0.863,表明所选取变量的可信度比较令人满意。
在进行信度效度检验后，对各变量进行描述性统计并报告各变量间的相关系数。表6的分析结果表明顾客关系导向与关系信息进程之间存在着显著的相关关系，以顾客为中心的管理系统与关系信息进程之间也存在着显著的相关关系。
相关系数的主要功能在于考察研究当中涉及的两个变量是不是“过于相同”，当两个变量间的相关系数大于0.9 时，一般认为这两个变量过于相似而应合并为一个变量使用。由于相关系数往往反映了两个变量间通过多种途径的综合作用，因此相关系数的正负和显著性仅能作为最后分析结果的一个参考，而没有过多的强制性意义。论文进一步以关系信息进程为因变量，以顾客关系导向和以客户为中心的管理系统作为自变量进行回归分析，分析结果如表7所示。模型1的回归分析结果表明，顾客关系导向对关系信息进程的影响强度达到0.36，p值小于0.05，这表明顾客关系导向对关系信息进程产生显著的促进效应，该回归模型的F值为29.31，解释强度达到38%，这表明回归模型具有较好的解释能力，这也为研究假设1提供了支持。
顾客关系导向仅仅是一种战略理念和组织文化，企业重视顾客关系的战略理念还必须依赖于一系列管理系统来实现。因此在模型1的基础上，进一步将以顾客为中心的管理系统作为自变量进入回归模型，形成回归模型2。结果表明，以顾客为中心的管理系统对关系信息进程具有显著的促进作用，其影响强度为0.32，显著性水平为p值小于0.05，这一回归结果为研究假设2提供了支持。而且，引入以顾客为中心的管理系统这一变量后，回归模型的解释强度由0.38上升到0.46，这表明以顾客为中心的管理系统解释了模型1中顾客关系导向无法解释的部分因素，因此模型得到一定改进。
四、研究结论及其讨论
随着企业间竞争的日益加剧以及客户需求的日益多元化，如何有效实施客户关系管理成为现代企业获取竞争优势的关键所在。尽管实践中许多企业都开始实施客户关系管理，然而却并没有取得预期结果（王永贵，2005）。不同于以往关注客户关系管理绩效后果的研究，本文注重探讨企业客户关系管理的前因变量，即到底哪些因素影响到企业客户关系管理效率？研究结果表明，企业实施客户关系管理过程中的关系信息进程主要受到两类因素驱动，即顾客关系导向和以顾客为中心的管理系统，来自于中国背景下商业银行的实证数据支持了这一研究结论。
这一研究结果表明，企业在实施客户关系管理过程中要注重两个方面的要素，即既要从企业战略理念和组织文化层面强调顾客关系的重要性，在组织内部形成顾客关系导向的价值观，进而有利于促进全员参与。这一观点是对传统认识中狭隘地将顾客关系管理视为简单的营销策略的一种突破。客户关系管理决不仅仅是营销部门和营销人员的工作，而是将顾客关系视为一种战略资产，并通过建立与维系长期顾客关系而实现双方共赢的经营理念。同时，顾客关系导向的战略理念还必须依赖于组织管理系统予以贯彻，也就是企业必须建立以顾客为中心的管理系统，这包括围绕顾客关系管理来构建组织的业务流程、员工绩效评价和激励系统、组织文化系统等。
参考文献：
［1］ Zablah A R, Beuenger D N, Johnston W. Customer relationship management: an explication of its domain and avenues for further inquiry［M］.Berlin: Freie Universitat Berlin, 2003: 115-24.
［2］ Gartner G. CRM success is in strategy and implementation, not in software［EB/OL］.available at http://www.gartner.com, 2003.
［3］ 王永贵，韩顺平，邢金刚．基于顾客权益的价值导向型顾客关系管理-理论框架与实证分析［J］．管理科学学报，2005，8（6）：27-37．
［4］ Jayachandran S, Subhash S, Kaufman P, et al. The role of relational information processes and technology use in customer relationship management［J］. Journal of Marketing, 2005, 69: 177-92.
［5］ Paul B, Ruth N, Bowman D, et al. Marketing actions and the value of customer assets: a framework for customer asset management［J］. Journal of Service Research, 2002, 5 (1): 39-54.
［6］ Sin L Y M, Tse A C B, Yim F H K. CRM: conceptualization and scale development［J］. European Journal of Marketing , 2005, 39( 11/12): 1264-1290.
［7］ De Wulf K, Odekerken-Schrder G, Iacobucci D. Investment in consumer relationship: a cross-country and cross-industry exploration［J］. Journal of Marketing, 2001, 65(4): 35-50.
［8］ Payne A, Frow P. A strategic framework for customer relationship management［J］. Journal of Marketing, 2005, 69: 167-176.
［9］ Day G S, Van den Bulte C. Superiority in customer relationship management: consequences for competitive advantage and performance［EB/OL］. Wharton School of Business, University of Pennsylvania, 2002.
［10］ Rigby D K, Reichheld F F, Schefter P. Avoid the four perils of CRM［J］. Harvard Business Review, 2002, 80 (2): 101-109.
［11］ Verhoef P C. Understanding the effect of customer relationship management efforts on customer retention and customer share development［J］. Journal of Marketing, 2003, 67: 30-45.
责任编辑、校对：李再扬2008年9月