下面是小编为大家整理的浅析CRM中的市场管理系统数据分析，本文共10篇，欢迎阅读与收藏。
篇1：浅析CRM中的市场管理系统数据分析
客户关系管理系统既是一种应用软件，也是一种新兴的企业管理模式或经营机制，CRM体现了两个重要的管理趋势的转变：首先，企业的经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”转移;其次，管理的视角从着眼于内部要素管理“内视型”模式向以信息技术为基础来整合自己的资源的“外视型”模式转换。CRM系统主要由市场管理系统、销售管理系统和服务管理系统3部分组成。市场管理是CRM的前序系统，主要是根据市场情报信息，通过市场活动的开展，开拓新的销售市场，争取更多的新客户并保留老客户，实现销售线索的进一步挖掘，形成增值销售或交叉销售等。在构建市场管理系统时必须首先对数据的建立、存储、加工、流转进行有效分析，以便形成新系统的逻辑模型，既为系统设计奠定基础，也为系统的使用和维护提供技术支持。
一、数据流程分析
市场管理系统的主要功能包括市场计划管理、营销活动管理和市场资源管理等3个部分。根据公司业务发展相关的一些行业政策、通用标准、相关规范等，以及本公司或者竞争对手或者合作伙伴相关的市场活动、媒体宣传、动态信息、签约信息等市场情报信息，考虑竞争对手和合作伙伴的实际情况，对小型简单的市场活动可以通过市场计划直接管理，而大型复杂的市场活动就要通过营销活动进行管理，形成有效的市场反馈，从而对销售提供帮助，
市场管理系统的数据流程是通过分类、汇总、整理市场情报信息数据，根据企业的经营需要，有计划地开展市场活动，用营销活动文件将市场活动的情况进行存储。在市场营销活动计划的执行中，应从目标客户群文件选取和定义参加此次营销活动的具体客户，这些具体客户群是市场活动具体针对的对象，以便能进行市场细分，提高市场活动的目标性和有效性。对于不存在于系统中而从别的途径获得的能够参加此次营销活动的新客户资源，可以新增将其锁定为目标客户，它们都应单独存储于具体客户文件之中。目标的具体客户确定好后，就应编制市场计划，对于小型简单的市场活动可以直接通过制订市场计划来实现，形成市场计划文件的数据。市场计划的执行，就是要对市场计划进行分工和任务的指派，用以确定市场计划的执行人员。市场计划完成后，最重要的是能形成市场反馈，也就是为销售提供线索。最后对营销活动、目标具体客户和市场计划进行图表分析，为决策者提供客户管理的有效信息。市场管理系统的数据流程如图1所示。
图1 市场管理系统的数据流程通过图1可以看出，系统数据源于有关市场情报信息和目标客户群文件，对这些数据进一步挖掘并根据企业营销的需要，构成营销活动文件的数据，它是市场管理系统的主文件，它的关闭代表市场营销活动的结束。营销活动产生的目标具体客户是下一步工作的对象，形成了存储筛选和确认具体客户的文件。为了提供销售线索，编制市场计划，对营销人员进行分工建立了市场计划文件，最终为销售管理系统提供销售线索数据，这也体现了系统间的接口。通过图示还可以看出，系统应提供营销活动的建立和老客户群文件的导入，以及选定目标具体客户的管理;市场计划的编制和审批，以及营销人员任务的指派和分工的管理;市场情报管理和图表分析等功能。
篇2：分析：数据准确方能体现CRM系统价值
数据质量参差不齐是CRM系统实施失败率高企不下的一大常见原因，所幸的是，这一问题不难避免。定义使用规则方能确保CRM实施的成功。
只有包含正确的信息内容，一套CRM软件才能体现其价值。老程序员都知道这么一句话，“垃圾进、垃圾出”。
那么，你该如何避免不完整、不正确、不相关，或过期的数据被录入到CRM系统中呢?
首先，你需要了解哪些人是CRM的主要用户，然后制定一套数据录入制度，并定义使用规则。比如：哪些用户有系统访问权限;哪些用户能创建、添加、修改或删除记录?然后将此信息转交给系统管理员来采取相应的措施。
其次，建立一套制度，在创建记录之前先检查有没有重复数据。在录入数据时是否允许采用缩写方式?比如IBM或I.B.M或International Business Machines Inc等，
确保输入的一致性能帮助你降低重复的几率。
你的记录及数据多久被创建或备份一次?你的客户地址第一栏是统一填写邮政地址，还是公司实际地址?
进行拼写检查。当有疑问时，及时向客户确认。确认公司名的类型，比如LLC、Inc、PTY Ltd等。使用规则来创建新的档案或用户定义栏(UDF)。每当需要建立新的UDF时，先要经过许可。否则重复数据将会渗透到你的系统中。
确保email地址输入正确。这是一个简单，但却常见的错误。如果你的软件不支持，那就建立一套关于如何从邮件中创建记录的制度。
谁负责备份数据库?如果他缺勤或不在办公室，谁来接替他的工作?多久做一次备份?用何种方式进行备份?备份储存在哪里?储存位置或媒介是否安全?
一旦你建立了相应的数据录入制度，确保每名相关人员都了解并遵守该制度。如果有需要的话，每隔三个月或一定时期，就对制度进行一次修订。它能帮助你的员工了解公司想从数据中获得哪些信息来进行更为有效的市场活动，生成更加精确的报表。
不要因为数据质量的问题，而导致CRM系统无法发挥应有的价值。
篇3：CRM中的销售管理子系统数据分析
CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机例，它实施子企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域，通过向企业的市场、销咨和客户服务部门的专业人员提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户和合作伙伴之间卓有成效的“一对一关系”，从而使企业可以提供更快捷和周到的优质服务，提高客户满意度，吸引和保持更多的客户，从而增加营业额。
销售管理子系统主要是从市场管理子系统获取销售线索信息，形成商机，对协商价格、签订合同、组织发货、收取货款等一系列的工作直至销售目标实现全过程管理。在以客户为中心的CRM系统中，企业对客户的管理和关怀十分重要。在掌握大量的客户数据的基础上，对客户资源进行集中全面的管理，帮助企业建立客户全方位视图，从而能够延长客户生命周期，更深人地挖掘客户潜力，对提升客户价值有着重要的意义。销售管理子系统根据市场管理子系统所提供的销售线索，随着营销人员分派任务的进一步完成，将一些有现实需求的客户转入商机管理，更好地跟踪服务后提出审批的报价单，以便实现销售合同的签订，达到预期的销售目标。
一、数据流程分析
按照销售管理各阶段对容户进行全过程跟踪服务，最终取得销售的实现，
销售管理子系统的处理过程是：线索→商机→报价 →合同→订单→收款→分析。即从市场管理子系统中将客户资料形成销售线索;对这些销售线索经过全方位细致的分析，可以进一步转入商机;把握住商机并根据客户需求提出经过审批的商品报价单;协商商品价格使客户满意，双方签订销售合同，确立购销关系;开始组织订货，按客户的要求签订销售订单;根据销售合同的要求按期提供保质保量的商品，及时组织发货并开出销售发票，产生应收账款;考虑销售订单，根据销售任务等资料编制销售计划;利用各种分析方法，分析销售计划的完成情况。销售管理子系统的数据流程如图1所示。
图1 销售管理子系统的数据流程通过图1可以看出，从市场管理子系统获取的销售线索信息是通过具体客户文件进行传递而形成的。销售线索信息是企业的重要资源，是销售管理子系统主要的数据来源，还有一部分销售线索信息是本系统新增的客户资源，可以通过直接输入取得，这些数据都存储于线索文件中。除此之外就是编制销售计划所需要的销售任务等资料，这些数据就构成了销售管理子系统的全部数据来源。销售线索可分为个人线索和部门线索：个人线索是已分配的线索;部门线索是未分配的线索，通过订单分析和分配将部门线索形成个人线索，从而生成个人线索文件。销售员个人对有效线索的跟踪服务使其转为商机，建立商机文件的数据。对商机进一步进行需求跟踪，将商机成功关闭，进入销售报价阶段。根据不同的报价策略，编制商品报价单，形成报价单文件，经过企业领导审批，对客户的商品报价才有效。
篇4：CRM发展趋势:客户营销 分析型系统 数据集中
目前，CRM在银行、电信、保险等行业越来越多地得到应用，纵观国际CRM市场的发展趋势，结合近几年国内CRM的应用的状况，以下几点值得深思和探讨。
1.业务需求方面，企业将关注点越来越多地从“CRM前台”的建设转向“CRM后台”。众所周知，CRM系统主要涉及企业在销售、营销和客户服务等三个关键方面。其中，客户服务/销售流程的管理可以称之为CRM的“前台”系统，而客户营销则可以看作为“后台”系统。在前几年，国内企业CRM系统的建设主要从客户服务和销售方面入手，大力建设企业的客户服务系统、销售自动化系统等，来规范企业内部的服务/销售流程，提高效率，
之所以选取这两个方面，主要是由于这两个方面是企业急需改善的环节，实施起来相对容易，而且见效快。经过几年的建设，企业越来越多地关注客户个性化体验，主动的“一对一”营销等功能。
2.从采用的技术而言，操作型CRM系统建设高潮逐渐回落，企业对分析型CRM系统的实施日趋重视，尤其在电信、银行业。前几年，国内企业CRM系统建设以采用CTI、Web等核心技术为主来建设Call Center、Web门户系统。随着呼叫中心、网上自助服务系统的建立和完善，企业与客户之间沟通的渠道得到了极大的扩展，但如何利用业务系统以及渠道系统收集的客户信息进行深层次的分析和挖掘，提升操作型CRM系统的业务价值，以便更好地服务于企业业务发展目标，成为企业的当务之急。以数据仓库技术、数据挖掘等为基础的分析型CRM技术越来越多地被企业所采用。
3.大型企业越来越关注数据集中和渠道整合。经过几年的CRM建设，企业的各种渠道系统已经比较完备，接下来如何整合所有相关渠道一致性服务于客户是企业越来越关注的议题。数据集中是最终实现渠道整合的基础。只有实现数据集中和相关渠道的整合，CRM的效益才能达到最大化。因此，基于数据仓库的CRM系统将是今后几年CRM的发展趋势。
篇5：关于CRM中的服务管理系统的总体分析
CRM，即客户关系管理系统，它是通过信息技术将以客户为中心的管理理念集成在软件上，在企业和客户之间搭建起来的一种实时交互的管理系统，以达到企业整体收益最大化，其目的是在“以客户为中心”的管理思想指导下，建立一个系统，使企业的市场管理、销售管理、服务管理形成相互协调的全新的关系实体，为企业带来长久的竞争优势。服务管理在CRM系统中处于非常重要的地位，它通过对客户的服务和关怀，以达到留住老客户、吸引新客户，提高客户利润贡献度的目的。
服务管理系统是通过Call Center系统作为客户服务请求的入口，接到客户服务请求后，按照销售合同的承诺，分派产品的售后维修服务任务，根据维修的需要领取配件实施维修，通过维修找出产品的缺陷，分析故障的原因以便改进产品设计。下面对服务管理系统的数据流程、数据文件和功能结构进行分析，以便于了解和掌握该系统的原理和结构，有利于CRM中服务管理系统的维护和使用。
一、系统数据流程分析
服务管理系统的数据主要来源于呼叫中心，将呼叫中心获取的信息，通过系统的录入或交换，参照销售商品文件的销售商品代码和名称，形成服务请求文件的数据。再根据销售管理系统提供的销售合同文件对客户的服务请求进行校验，符合要求后接受客户的服务请求。对客户的服务请求应及时进行分派，对需要维修的产品生成产品维修文件。通过产品维修找出产品缺陷，形成产品缺陷文件数据。根据服务请求的分派和产品的维修，生成装箱单文件。在维修过程中，对维修项目内容和更换配件情况生成维修项目文件和更换配件文件。从接受客户的服务请求到任务的分派、产品的维修都要进行系统分析，形成各种分析表。服务管理系统数据处理流程如图1所示。
图1 服务管理系统数据处理流程从图1中可以看出服务管理系统数据文件之间的关系，以及客户的服务请求通过销售合同的校验体现销售管理系统和服务管理系统间的接口关系。也可以看出服务管理系统设置的主要功能包括：服务请求的接受、服务任务的分派、客户产品的维修、商品配件的装箱与更换、产品缺陷的查找、维修项目的管理以及系统分析等。
二、系统数据文件分析
服务管理系统需建立的主要数据文件有：服务请求、产品维修、装箱单、产品缺陷、维修项目和更换配件等6个文件。此外，销售合同文件应由销售管理系统提供，销售商品文件应由服务基础模块设置完成。
1.服务请求文件是存储产品销售后客户所提出的需要服务的有关信息的文件，详细记载客户的服务请求及为客户服务的时间和责任人情况。按服务请求项目设置记录。按服务请求编号、内容、来源、范围、类型、优先级、状态、时间、联系方式、责任部门和人员，以及服务请求对应销售合同等内容设置字段。
2.产品维修文件是反映客户服务请求需要产品维修情况的文件。按每一个产品维修单设置记录。按产品维修的时间、内容、状态、故障诊断、产品缺陷、解决方案、产品维修部门和责任人，以及产品维修费用;与装箱单文件相关联反映是否装箱情况;与服务请求文件相关联的服务请求内容和相关商品产品等内容设置字段。
3.维修项目明细文件是根据产品维修文件的要求，对需要产品维修的项目设置维修项目明细文件，用以存储维修项目所需的商品、配件，以及维修情况的文件。按维修项目设置记录。根据与产品维修文件相关联的维修单编号、所需商品组件和配件、维修级别、故障原因、维修项目内容和工种、维修车间和人员、是否更换、替代品、维修状态，以及需要结算的费用等内容设置字段。
4.更换配件明细文件反映维修项目中确定需要更换配件明细情况的文件。按维修项目所更换配件设置记录。通过维修项目文件中维修商品的关联，按维修商品编号和名称、更换配件的编号和名称、是否更换、是否替代，配件的数量、单价、折扣、费用，以及更换配件的确认状态，配件是否装箱等内容设置字段。
5.装箱单文件是在产品维修文件和更换配件明细文件中反映需要装箱配件的主要情况的文件，
按每一装箱单设置记录。在装箱单主文件中按反映装箱单各种配件的编号、状态、日期，发送、接收的部门和人员，以及责任人等内容设置字段。
6.产品缺陷文件是记录和反映已销售完成产品在维修过程中，所发现的产品存在某种缺陷的文件。按产品缺陷的内容设置记录。按产品缺陷编号、内容描述，产品名称、缺陷等级、缺陷类型、缺陷来源、严重程度、缺陷记录和关闭时间，以及报告人等内容设置字段。
上述服务管理系统数据文件之间的关系是：服务请求文件是服务管理系统的主文件，是数据的源头，是通过获取呼叫中心的服务请求信息，再根据销售商品文件对服务商品的确认和销售管理系统所提供的销售合同文件对销售合同的校验而建立的。通过产品维修任务的分派生成相应的产品维修文件和装箱单文件。产品维修文件是服务管理系统的执行文件，用以更新产品缺陷文件，并与服务请求文件共同生成装箱单文件。在产品维修过程中生成维修项目文件和更换配件文件。
三、系统功能分析
服务管理系统是通过呼叫中心接受客户服务请求信息，在校验销售合同后，对需要维修的产品或项目提供产品或项目维修服务，对于需要装箱的配件进行装箱处理，对需要安装的项目还要进行项目服务的管理，以及产品缺陷的管理。服务管理系统应设置的功能有：服务请求、产品维修、装箱单、项目服务、产品缺陷等功能。具体功能如图2所示。
图2 服务管理系统功能设置1.服务请求是客户获得服务的入口，是将接到的客户服务请求信息完整地录入到系统中，特别对服务请求的描述、客户、联系人、客户反馈以及服务请求类型等信息录入更应全面清楚，以便为客户提供更好的服务。系统自动生成服务请求编号，并比较确认销售合同。控制客户、商品、合同、时间等内容，确保数据的准确性。同时应完成服务请求的分配，跟踪服务请求的服务过程和服务质量，只有收到客户反馈信息后服务请求才能关闭。服务请求模块应设置服务请求的新增、删除、修改、分配、处理、升级、关闭等功能。
2.产品维修功能主要完成产品维修单的录入和派工，记录维修过程中产品的缺陷，以便确定解决方案、故障原因、所更换的配件。根据需要记录维修费用、配件费用等情况。系统应准确反映产品信息、故障描述信息和故障诊断信息。产品维修模块应设置产品维修单的新增、删除、修改、派工、关闭等功能。
3.装箱单功能主要是记录产品发出过程中的产品明细，并进行售后服务的物流控制，明确装箱的责任部门和人员及时间等;装箱单可以直接生成，也可以从服务请求、维修服务单生成。在维修服务的主体和配件中，对需要装箱的那部分生成装箱单。如果维修服务的主体和配件不需要装箱，则不能生成装箱单。一般来说，装箱单是由服务请求驱动。装箱单模块应设置装箱单的新增、修改、删除、发送、打印、关闭等功能。
4.项目服务是指合同或订单生效后进入合同或订单的执行过程，也就是对需要提供安装调试的项目型产品售后实施服务过程。项目服务主要适用于项目型的产品销售，如软件项目、系统集成、大型机械电子设备等。在合同执行进程中生成项目服务记录，从项目状态中“未开始、执行中、暂停、完成、取消”中选取“未开始”，系统自动生成编号，填写项目名称，选择当前阶段，确定负责人。然后分配工作，实施项目服务。项目服务模块应设置项目的新增、修改、删除、分配、退出等功能。
5.产品缺陷管理主要为了反映在产品维修过程中发现的产品缺陷情况而设置的模块。产品缺陷编号由系统自动生成，选择产品名称，录入产品缺陷摘要，选择产品缺陷的严重程度和优先等级等内容。产品缺陷管理模块应设置产品缺陷的增加、删除、修改、查询等功能。
总之，CRM中的服务管理系统是通过运用多种信息技术，搜集、整理、分析、获取各种有效信息，准确把握并快速响应客户的个性化需求，不断提高客户服务质量。 CRM的实施和应用可以为企业新的管理模式提供技术支持，也可以改进企业管理，使企业和客户之间形成长期的、相互信任的密切关系，实现客户的终身价值最大化，提高企业竞争能力。
篇6：数据仓库与数据挖掘在CRM系统中的应用
1 引 言
随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，然而，如何有效地使用这些数据却成为一个问题，因为往往是数据丰富而知识缺乏，人们目前所使用的数据库技术无法将隐藏在数据背后的重要信息挖掘出来利用，所以如何迅速、准确、有效且适量地提供用户所需的信息，发现信息之间潜在的联系，支持管理决策就是数据挖掘和数据仓库要解决的课题，同时也是CRM系统产生的必要条件和最终目的。
2 数据仓库与数据挖掘的概念
2.1 数据仓库
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次加以理解：首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库;其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。整个数据仓库系统是一个包含4个层次的体系结构，具体如下：
数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心，数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析，针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
OLAP 服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和 HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于 RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
2.2 数据挖掘技术
数据挖掘是从海量的数据中提取或挖掘知识，是指从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的高级处理过程。数据挖掘可分为有向和无向两大类。有向数据挖掘的任务是用一个或几个数据项来解释、估计或预测某个特定的数据项，即目标数据项，这类似于从自变量来得到因变量。无向数据挖掘并不定义目标数据项，它只是试图在数据中找到有用的规律、关系或模式。通常做法是用无向数据挖掘来识别数据中的规律，然后用有向数据挖掘来解释这些规律。
3 数据仓库与数据挖掘技术在CRM系统中的应用
3.1 数据仓库——企业实施CRM的基础
数据仓库是企业CRM的中央存储系统。数据仓库体系结构属于基础设施的建设，只有稳固的数据仓库基础设施才能支撑灵活多样的数据仓库应用。
客户关系管理是指企业用CRM软件提供的科学的分析工具和方法来分析企业销售市场与客户之间的关系。CRM软件是选择在企业销售市场中有价值客户及其关系的一种商业策略，分析这些客户的销售动态。CRM要求以“客户为中心”、“一切为客户着想”的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销与服务流程。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM应用将为企业实现有效的客户关系管理，
企业在长期的运营过程中，积累了大量的数据。但这些分散在各个业务系统中的数据是面向业务的，不是面向决策的。因此，首先必须对这些分散的数据进行抽取、清洁、转换和加载，形成企业数据仓库，并根据不同的主题，产生相应的数据集市，如一般客户分析数据集市，大客户分析数据集市等，这种多数据集市的建设有利于分析不同客户的行为特点。近年来，各企业客户需求逐渐趋向多元化，如果不对客户信息进行收集、整理、分析和归类，客户经理就无法知道谁是能为企业创造利润的高、中端优质客户，竞争的关键就在于怎样发现优质客户和如何避免优质客户的流失;其次，通过OLAP、数据挖掘方法对这些数据进行深入分析，并以企业管理人员容易理解的方式展示出来。[next]
在CRM系统中，系统结构采用B/S框架结构，数据库集中，客户端采用浏览器访问，访问的浏览器采用IE6以上。通过CRM系统将数据仓库中客户每天的销售记录作为数据源，运用科学的分析方法可以对客户进行分析。单体分析：分析某一客户的相关信息，分析的内容为该客户的销售数量、金额、收益，并与企业的平均销售数量、金额、收益作比较。群体分析：客户某一群体的销售数量、金额、收益。市场分析;便于领导及时、直观、准确地了解市场的发展及变化情况，以便宏观调控。通过将客户记录作为数据仓库中的数据源，经营决策者利用CRM提供的模块功能，就能够分析市场，以及抓住客户销售心理，从而正确指导销售，提升企业市场竞争力，最终赢得客户和市场，“与客户共创成功”。
3.2 数据挖掘——企业CRM系统的核心
随着市场体制改革的日益深入，各企业为了保持较高的客户获取和保持率，并维持可赢利性，需要经常扩展和现有客户的关系、降低行销费用。这就需要对基于数据仓库的CRM系统进行更深入的挖掘，这时数据挖掘技术的使用便成为企业CRM系统制胜的关键。以下给出几种应用：
客户获得
对大多数行业来说，企业的增长需要不断地获得新的客户。新的客户包括以前没有听说过企业产品的人、以前不需要产品的人和竞争对手的客户。数据挖掘能够辨别潜在客户群，并提高市场活动的响应率。
交叉销售
现在企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或者一个公司成为企业的客户，企业就要尽力保持这种客户关系。客户关系的最佳境界体现在3个方面：①最长时间地保持这种关系;②最多次数地和客户交易;③保证每次交易的利润最大化。因此，企业需要对已有的客户进行交叉销售。交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程。交叉销售是建立在双赢的基础之上的，客户因得到更多符合其需求的服务而获益，企业也因销售增长而获益。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定下一次购买行为的关键因素。数据挖掘可以帮助企业寻找影响客户购买行为的因素。
客户保持
现在各个行业的竞争都越来越激烈，企业获得新客户的成本正不断地上升，因此保持原有客户就显得越来越重要。
客户分为3类：第一类是无价值或低价值的客户;第二类是不会轻易走掉的有价值的客户;第三类是不断地寻找更优惠的价格和更好服务的有价值的客户。传统的市场活动是针对前两类客户的，而现代客户关系管理认为，特别需要用市场手段来维护的客户是第三类客户，这样做会降低企业运营成本。数据挖掘可以发现易流失的客户，企业就可以针对客户的需求，采取相应措施。
一对一营销
一对一营销不只是每逢客户生日或纪念日时给他寄一张贺卡。在科技发展的今天，每个人都可以拥有一些自己独特的商品或服务，比如按照自己的尺寸做一套很合身的衣服，但实际上市场营销不是裁衣服，你可以知道什么样的衣服合适顾客，但你永远不会知道什么股票适合你的顾客。CRM系统可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。最简单的分类方法即把所有客户分成两类：男性和女性。企业可以做到给这两类客户提供完全不同的服务来提高客户的满意度。
4 结束语
“谁拥有客户信息，谁就拥有未来”。在企业管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术。数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。通过数据挖掘，可以发现购买某一商品的客户的特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有购买的客户推销这个商品;若找到流失的客户的特征，就可以在那些具有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施。在企业CRM中有效利用数据仓库和数据挖掘技术，可以为企业高层决策者提供准确的客户分类、忠诚度、赢利能力及潜在用户等有用信息，指导他们制订最优的企业营销策略、降低银行运营成本、增加利润，加速企业的发展。
篇7：会计论文中的数据分析
会计财务教学的传统目标是使学生能够利用会计与财务的基本理论与基本方法对企业的生产经营交易事项进行记录，根据相应的恒等式对企业的相关账户进行整理与汇总，编制相应的财务报表。然而随着计算机水平，会计电算化已经得到了相当大的普及，人工智能已经能够替代人实现会计的传统目标，那么会计财务的传统目标理应有所改变，顺应时代的潮流。所以在传统目标的基础上，我们应该在教学过程中，应该培养学生的分析能力，加强理论与实践的融合。那么如何培养学生的分析与创新能力将是急需解决的目标。数据分析能力的培养将是在会计财务教学中提出的一个新要求。面对数以万计的财务报表，以及财务报表中的数字，如何从数字中提取价值将是摆在学生面前的难题。所以，本文将以Stata软件为例介绍关于会计财务的数据分析。Stata软件拥有强大的数据分析能力，包括统计分析、回归分析、数据管理等功能。本文将从回归分析、盈余管理度量与事件研究法三个角度介绍Stata软件在会计财务中的应用。
一、Stata在会计财务教学中的应用案例
（一）回归分析方法
回归分析方法是统计学上的一种方法，目的在于检验两个变量之间的因果关系。然而，随着大数据分析技术的普及，回归分析方法越来越被用来检验两个变量之间的'相关关系。尽管如此，他们的基本思路都是通过建立相关模型，利用相关数据，采用最小二乘法对变量的系数进行估计，得到变量的系数与相关统计量，并依据统计学知识，对变量的显著性进行分析，从而得到两个变量之间的关系。回归方法经常被用于会计财务的研究中。比如，著名的MM理论认为公司的价值与企业资本结构无关，然而相关研究利用企业数据回归分析发现资本结构与企业价值之间可能存在二次函数关系。另外企业绩效与企业借贷成本之间的关系也得到了数据证实，即企业绩效越好，借贷成本越小。相关的Stata命令如下：reg y x x1 x2 x3...，r /*reg是stata的回归命令，y是因变量，x时自变量，其他x是控制变量，表示模型进行了异方差调整.
（二）盈余管理的度量
许多文献已经证实了企业存在盈余管理（刘慧龙等，），盈余管理往往是管理层自利行为的工具。所以如何识别企业的盈余管理程度，对于投资者与监管者相当关键。对于盈余管理的度量，目前较多采用修正的Jones模型按照用行业同年度进行回归（Dechow et al.，1995），得到模型的残差，以此度量出企业的盈余管理水平。其中，当残差为正时，代表正向盈余管理，即调高相应的业绩；当残差为负时，代表负向盈余管理，即调低相应的业绩。那么计算相应的残差将显得十分关键。本文拟从Stata软件介绍相关命令来获得相应残差，以此度量企业盈余管理水平。
1.循环命令实现。如何以循环命令实现同年度同行业的回归。首先，产生一个空变量来存储残差；其次，需要构建两个循环，一个是年度循环、一个是行业循环；最后，使用回归命令进行循环。
（三）事件研究法在会计财务中的应用市场效率假说认为市场中所有可能影响股票涨跌的因素都能即时且完全反应在股票涨跌上面。并在此基础上，Fama提出了弱势效率、半强势效率及强势效率市场的概念，以此来分析相关信息对于股票价格的影响。现阶段，事件研究法是分析市场有效性的一个工具，其原理是检验某一事件发生前后，股票价格是否存在剧烈波动，从而产生异常报酬率。从而达到检验该事件是否存在信息含量。通过事件法的研究，能够了解投资者对于该事件的认知。在会计财务教学中，可以使用的事件很多，比如公司并购行为、定向增发股票行为、回购行为、诉讼风险行为等。
二、结论
通过上述对Stata在会计财务中的应用案例分析可知，会计计量分析在会计财务中有着很强的应用价值。会计人员能够有效的利用财务报表相关数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。因此，我们有必要在会计财务教学中提高学生的实际操作能力与数据处理能力。鉴于此，我们应该在教学中引入相关数据分析课程，使得理论分析与实际相结合，提高学生自主学习的积极性，同时也能够适应时代的要求以及使得教学效果的提升。
篇8：模糊数据挖掘在CRM中的应用
1 CRM概述
客户关系管理(CRM)就其功能来看，就是借助先进的信息技术、网络技术和管理思想，通过对企业业务流程的重组来整合客户信息资源，并在企业内部实现客户信息和资源的共享，为客户提供更经济、更快捷更满意的产品和服务，提高客户价值、忠诚度和满意度，保持和吸引更多的客户，从而增强企业的赢利能力，最终实现企业利润的最大化，
为实现这样的目标，企业可通过建立完整的客户数据、量身订制的产品及服务、有效的管理来建立以客户为中心的组织，去了解客户生命周期、掌握最有价值的客户及其需求、发展以个人财务需求为导向的销售模式，最终达到提高客户满意度，并提升企业的竞争力与获利率。
客户划分是 CRM中的首要问题，一个企业在经营策划时要非常明确以下问题:销售对象是哪个客户层，哪些客户需要这样的产品，是否考虑了客户生命周期，是否建立了以客户需求为导向的客户关系，谁是公司最有价值的客户。要回答和解决以上问题，首要任务就是综合各种数据，从不同角度对客户进行分群、分组划分。
2 数据挖掘技术概述
数据挖掘是一种知识发现的过程，它主要基于统计学、人工智能、机器学习等技术，从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，并对未来情况进行预测，以辅助决策者评估风险，做出正确的决策。对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果，提高市场决策能力。其演化过程如图 1所示。
然而单纯的数据挖掘可能会导致“尖锐边界”等问题，因此考虑将模糊逻辑和数据挖掘结合起来的模糊数据挖掘技术引人到客户关系管理系统中。
3 模糊数据挖掘方法
3.1 确定模糊集
建立样本特性指标矩阵，设聚类的对象的全体集合X={x1，x2，…，xn}，为了使分类效果科学合理，首先要选取具有实际意义且有较强分辨性和代表性的统计指标。现假设X中每一个元素Xj(j=1,2,…,n。)有m个统计指标Xij=(x1j，x2j，…，xnj)，其中，分量Xij表示第j个元素的第i项统计指标值(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)。本步骤的关键是统计指标值的求法。统计指标值反映实际的精确程度，是取得最优聚类的先决条件，由于各企业的实际情况不一样，所选取的统计指标也应各不相同。因此，统计指标值的求法因实际问题而定。
3.2 对样本特性指标矩阵进行数据规格化
在实际问题中，通常不同的数据有不同的量纲。因此，需要根据模糊矩阵的要求，进行标准化处理。一般可通过以下变换来实现。
3.2.1平移/标准差变换
3.3 标定― 建立模糊相似矩阵所谓标定，是指根据实际情况，选用一定的方法对对象进行比较得出模糊相似矩阵。根据上述已建立的指标体系Xj(j=1，2，…n)，求出相似系数rij表示Xi与Xj按m个特征相似的程度，得到模糊相似矩阵R=(rij)mxn本步骤的关键是如何合理地求出相似系数rij，由于求相似系数的方法很多，而且需要因实际情况不同而选用不同的方法。
求相似系数的方法很多，主要有最大最小法、算术平均值最小法、几何平均值最小法、相关系数法、夹角余弦法、距离法、数量积法、绝对值指数法、绝对值倒数法、绝对值减数法等方法。
对于一些实际问题，很难用解析表达式来刻画事务间的相关程度，这时只有请有经验者或专家进行评分，用〔0，1〕上的数表示。选取什么样的方法描述两个元素之间的相似程度，将直接影响分类的效果。通常是同时选三四种，最后看分类与实际吻合的情况，择优选取。
3.4 求传递闭包― 构造模糊等价矩阵
用传递闭包法求R的模糊等价矩阵，
传递闭包是包含R的最小传递矩阵，设 t(R)是R的传递闭包，通常采用平方法求R的传递闭包，即R→R2→R4 →Rg →…→R2k经有限次运算后，一定有R2k=R2k+1，于是t(R)=R2k。
3.5 聚类结果
利用各个需求对该次分类的相对隶属度数据应用相对类别(级别)特征公式，得到各个部件归属各类的相对类别特征值H(r)表，从而获得了该分类数目下的部件类别划分结果。
根据择近原则，判断该样本接近哪个模式，从这个模式的整体情况预测其发展结果。
4 应用模糊数据挖掘实现客户分类
假定每一个客户对一类产品的外观、使用环境功能、可靠性都有各自的要求，那么，对于产品簇建模过程来说，要将这些不同客户的不同需求转化为产品的工程指标，并最终转化为产品的零部件，工作量是非常大的，也是不科学的。所以要对不同客户的需求进行必要的聚类，通过聚类将产品需求分为不同的簇，同一簇中的产品需求视为相同，不同簇中的产品需求视为相异。这样就可以减少产品模型的种类，并且使形成的产品种类最大限度地满足不同客户的需求。
4.1构造模糊集
选取样本为5x5阶矩阵。设从外观、使用环境、产品功能、可靠性、忠诚度5个方面描述对产品的需求，构建模糊集 R如表1所示。
4.2 关联矩阵规格化
首先根据各个产品需求在产品中的地位给出其相应的权重(相当于指标对聚类作用的权重)。应用式(1)和式(2)实现规格化，结果如表2所示。
4.3 求传递闭包― 构造模糊等价矩阵
用传递闭包法求R的模糊等价矩阵。传递闭包是包含R的最小传递矩阵，设 t(R)是 R的传递闭包，通常采用平方法求R的传递闭包，即R→R2→R4 →Rg →…→R2k经有限次运算后，一定有R2k=R2k+1，于是t(R)=R2k。求得最优模糊矩阵。最优模糊矩阵表述的内容是每一个需求对各类别(共有m个)的相对隶属度。
4.4聚类结果
利用各个需求对该次分类的相对隶属度数据，应用相对类别(级别)特征公式，得到各个部件归属各类的相对类别特征值H(r)表，从而获得了该分类数目下的部件类别划分结果。应用下述的公式对最优模糊矩阵进行处理。
设分类状态为1~m，某部件对某正态的相对隶属度表示为RA1(r)~ RAc(r)，即表达了上文的最优模糊矩阵。首先，相对隶属度满足归一化条件:
设状态变量i以对应的相对隶属度为权重，其总和 称为相对状态特征值或级别特征值。表示了i与H(r)分布列的整体相对特征，因此，H(r)可以作为样本R对模糊概念或指标Ai归属状态判断的相对指标，它利用了状态变量i对全部相对隶属度信息，使样本 R的归属更为全面和客观。改变分类的数目m，重复上述步骤，产生新的分类，最终得到针对不同m分类的产品需求聚类结果。当m=3时，最优模糊矩阵如表3所示。通过对m=3时产品需求聚类分析结果的观察，可以容易地发现各个需求指标的聚分程度:{R5}，{R1，R3}，{R2，R4}。这说明，在考虑客户需求时，对于忠诚度高的客户群体，可以将他们的需求作为一类产品类型来重点构建;对于第二种分类，说明应该着重针对产品外观和产品功能来构建一类产品模型;同理，另外一种产品模型的构建应着重考虑产品的使用环境和产品的可靠性。可以看出，通过这样的聚类，产品模型的种类减少了，但产品模型覆盖的客户需求是完备的。
5 结束语
模糊数据挖掘能够自动地从数据库中发掘出新的知识，经过检验和验证，然后返回对用户有用的结果，而不是根据用户对事物的假设去检验和验证。它与传统的数据分析本质的区别是:它是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘系统已成功地用于超大型数据库的知识挖掘。
在信息时代，要充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用模糊数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。
篇9：数据挖掘在CRM中的应用论文
数据挖掘在CRM中的应用论文
摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2CRM中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中CRM的应用
(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
[1]王一鸿.体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究[D].华东理工大学.
[2]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学.2011
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在CRM中的应用[J].中国商贸.(02)
[4]王芳,杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用[J].现代商贸工业.(01)
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在CRM中的应用[J].中国电力教育.(S3)
篇10：区工商局投诉系统数据分析报告
一、基本情况
2018年，**区12315投诉举报系统（以下简称“12315系统”）处理消费者诉求共计925件。其中咨询375件、投诉484件、举报66件，分别占总量的40.5%、52.3％和7.2％。投诉和举报的法定时限办结率为100%，尚有5件投诉举报案件正在处理之中，为消费者挽回经济损失62.49万元。
二、咨询情况分析
2018年全区12315系统共接受消费者咨询375件，与去年同期有所增长。咨询内容主要集中在两个方面：一是工商业务类咨询286件，占咨询受理总量的76%，主要涉及咨询热点为商品质量咨询、投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询89件，占咨询受理总量的24%，主要涉及咨询热点为物价、质监等相关问题。
三、投诉情况分析
2018年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件，占投诉总量的`57.4%；服务类投诉206件，占投诉总量的42.6%。
本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件，安全类投诉22件，广告类投诉11件，合同类投诉118件，计量类投诉1件，售后服务类投诉41件，人格尊严类投诉2件，其他类投诉147件，具体比例见下图：
（一）商品类投诉热点分析
商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他（房屋、金银珠宝）等方面。
交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题，商家承诺无理由退还定（订）金却不兑现；汽车合格证不予发放致使无法上牌照；维修售后服务的投诉比较突出，主要集中在维修、保养纠纷上，售后服务（维修、保养）收费过高，尤其是4S店维修收费无标准可循，夸大故障、过度维修现象比较普遍，汽车出现问题，检测鉴定难让消费者无力维权。
日用百货类投诉主要问题有：服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题，包括鞋开胶断底等质量问题，商家拒绝履行三包义务，就维修或退换货存在争议；消费者购买反季鞋，过几个月后穿用发现质量问题，但超过三包期导致维权困难；服装标识不符合规定，服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。
家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面，一是经销商不认真履行“三包”规定，在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿，不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务，但又不给消费者出具检测书面证明；二是售后服务差，主要表现在：修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录；不提供维修或维修不及时；假日期间多收费用或服务不到位；该退换、维修的不予退换、维修，并以各种借口搪塞、敷衍消费者，使消费者蒙受损失。
（二）服务类投诉热点分析
服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务（美容美发服务）、住宿服务等方面。
通讯服务类投诉逐年上升，已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上，手机电话资费不透明，退订业务难；“靓号”保底消费问题：通讯运营商未经消费者同意，擅自为消费者定制增值业务；手机话费分月返还明细不清；泄露消费者个人信息问题等。
互联网服务类投诉是热点，互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题：办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。
居民服务涉及人们日常生活的各个方面，导致投诉总量很大，其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数，主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主，难再享受服务等；干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物，洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。
四、举报情况分析
2018年全年共受理消费者举报66件。其中违反消费者权益保护法规17件、违反产品质量管理法规10件、违反食品安全法规1件、违反反不正当竞争法规2件、违反企业、个体登记管理法规10件、违反商标管理法规2件、违反广告管理法规14件、传销及违法直销3件、其他举报7件。从问题类型看,主要以举报无照经营、制假售假为主。
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