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.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理既是一种管理理念,也需要相应的支持,本文从分析数据挖掘在客户关系管理中的作用入手,叙述了数据挖掘的概念、常用方法、数据挖掘的流程,并在此基础上研究了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用。     

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。     

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。     

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.     

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.     

数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）系统中的应用

利用数据仓库与数据挖掘技术实施企业CRM系统正逐渐成为企业管理中的热点。文章通过介绍数据仓库与数据挖掘技术的概念,对数据仓库与数据挖掘技术在企业CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

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.     

客户关系管理的内涵、驱动因素及成长维度

20世纪90年代后期以来,客户关系管理已成为一个时髦的商业术语。遗憾的是,目前各界就客户关系管理的内涵和定义尚无达成共识。本文在文献回顾的基础上,对客户关系管理的定义进行了总结、归纳和重新界定,并从顾客价值、关系价值和信息技术等三个方面探索了客户关系管理的合理内涵。此外,本文还探讨客户关系管理的主要驱动因素,即市场因素、技术因素和经济因素。最后,本文提出了关系成长三个维度的思想,将客户关系管理归纳为实现关系在宽、远、深三个维度上的成长,精辟而形象地反应了客户关系管理的目标。     

基于3G的CRM系统研究

为提高客户关系管理水平,研究了基于3G(GIS、GPS、GSM)空间技术的CRM(CustomerRelationManagement)系统,提出利用空间信息将客户关系管理与物流配送相结合,实现对客户服务的闭环控制。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

因能从海量数据中发现潜在的、有价值的知识,数据挖掘成为人们非常感兴趣的热点技术。水利工程管理面临的是海量的非空间数据和空间数据,对这些数据的挖掘,能够提炼出有价值的知识,从而提高水利工程管理的科学化水平和决策水平。在水利工程管理中利用空间数据挖掘技术。需要解决数据仓库建设、数据挖掘与GIS集成和数据挖掘系统模型等3个方面的关键问题。数据仓库是建设水利工程数据挖掘系统的基础。数据挖掘与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种。紧密耦合式是两者集成的最好方式。水利工程系统的数据挖掘适合采用基于OLAP和0LAM的探查性数据挖掘模型。     

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。     

客户关系管理与数据挖掘

当前，应用CRM技术的公司通常只是倾听客户的心声，并不能做到真正了解客户，因为他们关心的是CRM系统的操作和整合。在本文中，我们简要介绍了CRM与数据控制的发展，结合四个实例讨论了数据挖掘如何帮助公司在客户生命周期的三个阶段优化他们的客户关系。     

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。     

数据挖掘在现代企业CRM中的应用研究

笔者在探讨CRM的基础上,将数据挖掘技术应用于现代CRM领域。基于描述式数据挖掘和预测式数据挖掘,构建了描述模型和预测模型,对客户进行描述分析和分类预测,实现客户全生命周期管理,为企业经营、决策支持和商业智能发挥重要作用。     

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.