数据挖掘技术在电信CRM中的应用

在介绍数据挖掘技术和客户关系管理概念的基础上,以电信行业为背景,介绍了将数据挖掘技术应用到客户关系管理中的流程和方法,最后以一个案例说明了数据挖掘技术是如何在企业的经营分析中发挥作用的.     

基于数据挖掘的客户关系管理系统

本文设计实现了一个超市CRM管理的验证系统。在系统的实现中贯穿了客户关系管理的思想,实现了客户对数据仓库的访问,运用数据挖掘技术实现了对现有数据的预测,解决了当前企业中普遍存在的问题,验证了优化策略的正确性,为数据挖掘技术在客户关系管理中的应用做出了有益的尝试,为提高客户关系管理的实时性和可用性提供了有效可行的技术途径。     

数据挖掘技术在CRM中应用的过程研究

本文介绍了客户关系管理的概念,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了在客户关系管理中应用数据挖掘技术的过程。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信企业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，探讨了数据挖掘的应用过程。     

数据挖掘技术在客户分类管理中的应用

本文从数据挖掘技术在客户关系管理中的应用入手,分析了客户分类的必要性,研究了客户分类的数据挖掘系统架构。通过对客户进行分类,获取有助于企业营销决策的大量有价值的信息,使企业能及时、准确掌握客户资源及变化趋势,有效地对客户资源进行管理,赢得更多客户,从而获得竞争优势。     

数据挖掘技术在金融行业中的应用研究

数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。     

电子商务环境下iCRM体系结构分析

智能客户关系管理是电子商务时代客户关系管理发展的新方向.本文首先描述了iCRM和客户智能,并对iCRM的数据挖掘结构模型进行分析,最后详细剖析了基于客户智能的iCRM的体系结构.     

客户利润贡献度评价的数据挖掘方法

讨论了客户关系管理中的客户利润贡献度评价这一关键问题. 为了提高客户利润贡献度评 估的可操作性,本研究在评价方法中引入数据挖掘技术,给出了这一方法的步骤和基于判定树的分 类模型. 最后结合实例对该方法的应用进行了说明.     

现代商场客户关系管理的方法

本文根据大型商场的销售部门工作实际情况,从面向客户的角度出发,针对现代商场在客户关系管理中存在的问题进行阐述同时提出解决办法。并探讨现代商场如何有效运用客户关系管理的先进理念以及数据挖掘方法,了解客户价值,区分不同类型客户,提高客户满意度、忠诚度,制定个性化营销方案,增加稳定长远收益。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是数据挖掘技术的重要应用领域,也正是因为具有数据挖掘技术的支持才使CRM具有越来越广泛的市场价值和研究价值。本篇论文综述了面向CRM的数据挖掘应用的总体研究情况。包括面向CRM数据挖掘的体系结构;从客户生命周期的角度和行业应用角度分析了CRM中数据挖掘的应用状况;最后结合当前数据挖掘技术的发展指出了CRM中数据挖掘应用的进一步发展趋势以及我国在该领域的研究方向。     

商业银行客户关系价值管理模型研究

客户关系管理的核心是对价值的管理.在归纳客户关系管理中的价值体系基础上建立了客户关系价值管理的互动模型,描述了重要价值属性之间的关系,并介绍了该模型在商业银行个人业务中的具体体现,从价值管理角度探索我国商业银行客户关系管理过程的"关键路径".     

面向客户的项目管理过程

客户关系作为项目管理过程中的重要方面需要引起项目实施团队的高度重视,面向客户的项目管理过程是在项目实施中管理客户关系的有效方法。本文探讨了客户关系在项目过程中的重要性,根据客户在项目实施过程中的角色及项目过程中项目团队与客户间的常见冲突,结合项目实施的五大管理过程提出在项目实施过程中进行客户关系管理的主要工作。     

浅谈基于数据挖掘的客户关系管理

基于数据挖掘的客户关系管理提供了一个利用各种方式收集和分析客户数据的智能系统,可以帮助企业有效地制定客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力.     

基于复杂适应系统的客户关系管理研究

针对客户关系管理的复杂特性,本文从复杂适应系统(CAS)的角度对客户关系管理进行分析,并建立了基于CAS的客户关系管理企业层次模型和基于CAS的客户关系管理市场层次模型,为企业和客户在交易过程中的互相联系、互相学习,从而选择最优行动的过程提供了理论基础,并为利用Swarm等平台对该过程进行仿真实现提供了依据.     

智能代理在电子商务客户关系管理中的应用

随着电子商务的发展,企业的营销模式和管理理念在不断发生变革。为了适应全球市场经济的竞争,企业目前最为关切的问题已经变成如何吸引客户、获得客户和保持客户,客户关系管理在企业中的地位越来越重要。本文分析了基于电子商务的客户关系管理,介绍了智能代理在电子商务客户关系管理中的应用,力图为我国电子商务的发展提供一些借鉴经验。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

随着网络的普及以及数据库技术的迅速发展,电子商务已经成为现代企业进行商务活动的重要形式。挖掘这些激增数据背后隐藏的重要商业信息已成为当前电子商务领域研究的热点：充分利用数据挖掘技术,快速有效地聚集有价值的商业信息,调整销售策略,优化资源配置,提供个性化服务,以便获取最大化的商业利润。文章介绍了数据挖掘技术及工作流程,深入分析了数据挖掘技术在电子商务中的应用,特别是网络营销和企业客户关系管理方面的应用。     

汽车企业客户关系管理的现状探析

目前,客户关系管理在汽车企业中的应用虽得到广大汽车企业的认可和推崇,但是,由于客户关系管理在我国的应用尚处于起步阶段,仍然存在种种问题。本文以汽车企业客户关系管理的现状分析为主要立足点,对当前存在的主要问题进行分析,并在此基础上提出改善这些问题,完善客户关系管理的可行性建议,希望对客户关系管理在汽车企业中的应用起到一定的推动作用。     

云时代下客户关系管理研究

云时代的客户关系管理让使用客户关系管理的企业变得更加轻松自在.云计算模式带给客户关系管理新的变革,也带来了新的发展机遇.本文通过对客户关系管理研究,提出了在云时代下,客户关系管理发展面临的机遇及存在的问题,为云计算模式客户关系管理的发展起到了推波助澜的作用.     

浅谈新营销时代的客户关系

市场竞争的加剧，迫使企业不断进步。客户是市场营销的基础。获得稳定的客户资源和高忠诚度的客户是企业不断追求的目标。在本文中，作者首先阐述了新营销时代客户关系管理的基本含义，同时，分析了当前市场营销中的客户关系管理现状，最后提出了加强客户关系管理的有效途径。