Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Fall Semester Year 2025	347312	Customer Relationship Management	1	3.0	3	★	Ching-Wen Chen	4BM4	38	2

Course Plan：

Instructor	Ching-Wen Chen　Office Hours
Email	ccw@ntut.edu.tw
Last Updated	2025-05-29 00:17:00
Course Objective	本課程將採用理論講授與數據實作並行的方式，協助學生建立對顧客關係管理（Customer Relationship Management, CRM）之完整認識與實務操作能力。 首先將針對CRM之核心理念與在企業經營模式中的角色進行說明，說明CRM如何透過有效的顧客資料管理、客戶價值分析、互動溝通與體驗設計，提升企業營運績效與顧客忠誠度。課程初期將聚焦於顧客資料與行為分析，包含市場區隔、目標客群選擇、客戶價值評估與溝通策略等。藉由實際企業案例（如胖東來）來強化理論與應用連結。 中期課程將帶領學生實作問卷調查與Google表單設計，模擬蒐集顧客意見的流程，並進一步導入SPSS進行統計分析與報表產出，包括：交叉分析表、描述統計、t檢定、變異數分析、迴歸分析與相關性分析等技術，以協助學生從數據中發掘有意義的行銷洞察。 後段課程將實作顧客區隔分析（如RFM模型）、顧客價值預測模型，輔助CRM決策，實踐以數據驅動的精準行銷策略。 本課程將強調實務與資料分析能力的養成，學生將能熟悉從顧客資料蒐集、分析到應用於行銷策略的完整流程，為日後進入精準行銷、顧客關係等領域打下良好基礎。 --- This course combines theoretical lectures with data practice to help students gain a comprehensive understanding of Customer Relationship Management (CRM) and practical skills. It begins by explaining CRM's core concepts and its role in business models, focusing on how CRM enhances operational performance and customer loyalty through effective data management, customer value analysis, interactive communication, and experience design. Early lessons emphasize customer data and behavior analysis, including market segmentation, target audience selection, customer value assessment, and communication strategies, reinforced by real-world cases like Fat Dong Lai. In the mid-term, students will design questionnaires and Google Forms to simulate collecting customer feedback, followed by statistical analysis using SPSS, covering cross-tabulation, descriptive statistics, t-tests, ANOVA, regression, and correlation analysis to uncover marketing insights from data. Later, the course introduces Python’s scipy and sklearn modules for programmatic statistical analysis and machine learning, guiding students through customer segmentation (e.g., RFM model) and value prediction models (e.g., KNN, logistic regression, SVM) to support CRM decisions with AI tools and enable data-driven precision marketing. The course focuses on building practical and analytical skills, equipping students with the full process of collecting, analyzing, and applying customer data to marketing strategies, laying a strong foundation for careers in marketing, data analysis, and customer relations.
Course Schedule	第1週：課程介紹CRM概述 第2週：客戶資料管理，與市場區隔與目標客戶選擇 第3週：客戶價值與忠誠度管理 第4週：客戶互動與溝通管理 第5週：實作：傳統手機客戶數據方法：Google客戶問卷調查表單 第6週：實作：Google客戶問卷調查表單的製作的10種特殊技巧 第7週：實作：SPSS的單一樣本t檢定 第8週：實作：SPSS的成對樣本t檢定 第9週：期中考 第10週：實作：SPSS的單變數卡方檢定 第11週：數位時代的CRM，CRM系統選型與實施 第12週：CRM的績效評估與改進，客戶體驗管理 第13週：實作：SPSS的獨立樣本t檢定 第14週：實作：SPSS的單因子變異數分析，ANOVA 第15週：實作：SPSS的相關性研究：探討2個變數之間的相關性 第16週：實作：SPSS的迴歸分析 第17週：實作：顧客區隔RFM的分群預測，可找出不同的目標客群，然後做差異性行銷 第18週：期末考
Evaluation and grading policy	1.中文授課 2. 735教室不是傳統的電腦教室，是一般教室。要自己帶筆電。 3.上課實作範例加分30%，作業分數10%，期中考30%，期末作業30% 4.本課程不需要寫程式，主要是google問卷表單（10%），spss分析軟體（90%）
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 1.自編教學網站：https://acupun.site/lecture/CRM/ 2.參考書目：《客戶關係管理》，黃俊杰，高等教育出版社 3.參考書目："Customer Relationship Management: Concepts and Technologies"，Author: Francis Buttle, Stan Maklan，Publisher: Routledge
The access to curricular consultation	1.可以在office hours時段來諮詢(科研大樓537室) 2.老師的email：ccw@ntut.edu.tw，可以用email諮詢問題
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure） SDG12：負責任的消費與生產（Responsible Consumption and Production）
Does the course incorporate AI	● 使用生成式AI作為教學過程的輔助工具（Use generative AI tools as an aid to the teaching process） ● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 使用生成式AI進行課堂即時互動（Use generative AI for real-time classroom interaction）
Note	建議同學們上課要繫帶筆記本電腦 因應疫情發展，本學期教學及授課方式請依照學校網頁所公布之訊息為準： (https://oaa.ntut.edu.tw/p/404-1008-98622.php?Lang=zh-tw) 若因疫情而暫停實體上課時，將使用學校的Microsoft Teams 課程名稱: 大數據分析