顾客关系管理的前端工作是收集顾客的人口统计数据和动态行为数据，后端工作是分析这些数据，做出支持业务发展的决策。决策实施过程中还需要在组织结构、企业文化等方面做出相应的调整。本书只涉及顾客关系管理的后端工作部分，即如何分析顾客背景和行为数据。结合企业常见顾客数据的形式和内容，深入解读相关计算模型的核心思想，以样本数据为例说明如何预测顾客行为、形成相应的业务决策。除了常见的计量模型，本书也介绍了相关的机器学习方法，解决对应数据的预测和分类问题。
作者以便于企业管理人员理解的方式行文，轻松而不失深邃。希望有助于读者挖掘现有顾客数据的价值，实现数字化转型，保持与数据时代的同步。
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