基于数据挖掘的分析型CRM应用研究

在对数据挖掘技术和应用模型进行分析的基础上,提出了将数据挖掘技术应用于分析型CRM系统,以及应该在CRM系统中如何进行数据挖掘工具的选择,在企业中构建分析型CRM系统应遵循的步骤,最后阐述在所收集的客户数据的基础上,如何进行客户的细分、如何获取客户、企业如何避免大客户的流失以及交叉营销等.     

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CRM中的应用分析

客户资源是企业最重要的战略资源之一,企业必须对此高度重视。CRM是以客户的资源价值管理为核心的管理软件,广大用户越来越注重CRM的实用价值。在CRM中只有有效利用数据挖掘,才可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展。     

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。     

浅析现代电信行业的财务管理

深化财务管理是提高中国电信综合实力,拓宽发展空间,获得可持续发展的关键。当前,我国电信行业财务管理的存在财务管理缺乏统一性、财务管理呈现静态性、财务管理缺失制约性等问题,而要解决以上问题,需要采取以网络财务为主的财务管理方式,将风险投资管理纳入财务管理,创新财务评价体系以及高度重视资本管理等措施,以期实现我国现代电信行业的财务管理创新,使我国的电信行业早日走向辉煌。     

数据挖掘技术在电信增值服务行业中的应用

数据挖掘技术在企业市场营销领域得到了越来越广泛的应用,它能有效地帮助营销人员发现数据之间的内在有意义的联系,制定有效的营销计划,最终为企业带来更多的利润.本文运用聚类、logistic回归、决策树等数据挖掘技术对一家电信增值服务公司的客户数据进行分析,说明公司要以客户为导向,分析目标市场的需求特征,在成本领先和差异化战略的指引下,才能在短信增值市场上站稳脚跟.     

浅议如何提高电信行业会计信息的质量

我国针对会计信息质量问题从会计准则、会计制度等方面作了多次的改革，一定程度上提高了会计工作质量，但会计信息的真实性仍然有待提高。低质量的信息量必然对资本市场的完善与发展产生不良影响。电信业是基础性、先导性和战略性行业，不但在经济发展中发挥着不可替代的作用，而且在国家安全中扮演者举足轻重的角色。因此，提高电信行业会计信息的质量对电信行业快速而稳健的发展具有非常重要的作用。     

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。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

由于现在各行业业务操作流程的自动化,企业内产生了大量的业务数据,这些数据不是为了分析的目的而收集的,而是由于商业运作而产生的。分析这些数据也不是为了研究的需要,而是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是:信息数据量非常大,而其中真正有价值的信息是哪些,这些信息之间有哪些关联。因此需要从大量的数据中经过深层分析,从而获得有利于商业运作、提高竞争力的信息,而数据挖掘就是从海量数据中挖掘出更有价值的信息。本文从整个客户生命周期的角度分析了数据挖掘在CRM中的应用。     

电信行业员工流失模型构建

中国电信业近年来发展迅速,电信企业的高福利、高收入一度成为海内外学子们热衷的话题。但是,高薪的吸引并没能阻止员工流失的发生。本文结合电信行业的现实情况以及该行业的员工特点,构建针对该行业的员工流失新模型,力求为电信业这样一个蓬勃发展的高新技术行业的员工流失问题提供解决方法上的借鉴。     

我国电信企业客户关系管理(CRM)

随着通信技术的飞速进步和电信市场的不断开放,中国电信业已完成了由卖方市场向买方市场转变的历程。国外市场大量研究表明’,客户忠诚度每提高5％,企业的利润就增加25％。而维系并提升客户价值,除了业务、质量、服务、价格等因素外,还需要电信企业根据客户价值的不同,优化营销资源配     

客户体验维度识别的实证研究--以电信行业为例

客户体验管理是体验经济环境下提升客户价值、建立和保持客户忠诚的有力工具,而识别客户的体验需求是客户体验管理的先决条件.在分析客户体验管理概念多层次性的基础上,从企业战略实施层面提出客户体验需求可以归纳为多个维度,建立了客户体验维度层次模型.在此基础上以中国电信行业为背景,利用样本调查来获取客户的体验感受与重要性评价数据,由此识别出信任、尊重、便利、效率、知识、掌控、身份7个维度,并得出客户对各体验维度的需求呈现出层次性与阶段性的特征、客户对于各体验维度的感受水平普遍低于其期望水平、客户体验维度的感受水平与客户满意度之间具有一定的正相关性等结论,借助客户体验需求分析矩阵从实际操作层面为电信行业客户体验管理的实施提供了可行的建议.     

基于数据挖掘技术的员工绩效考核系统研究

本文针对员工绩效考核问题,给出了绩效考核数据挖掘模型。根据影响员工绩效考核因素的特点,应用C4.5决策树算法对员工绩效考核评价信息进行了数据挖掘,并抽取规则知识,从而得出解决问题能力,专业能力和沟通能力是影响员工绩效高低的主要因素。     

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。     

数据挖掘与决策支持系统

文中论述了数据仓库和决策支持系统是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案.随着电信行业运营竞争的日趋激烈,电信行业决策支持系统的地位举足轻重,已经成为电信运营企业的必然.本文从管理学角度叙述了决策支持系统的概念,分析了电信行业决策支持系统的建设,并在此基础上阐述了决策支持系统在电信行业中的实际效用.     

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。     

数据挖掘与决策支持系统

文中论述了数据仓库和决策支持系统是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案。随着电信行业运营竞争的日趋激烈,电信行业决策支持系统的地位举足轻重,已经成为电信运营企业的必然。本文从管理学角度叙述了决策支持系统的概念,分析了电信行业决策支持系统的建设,并在此基础上阐述了决策支持系统在电信行业中的实际效用。     

电信行业改革和发展的经验分析

该文分析了中外各国电信改革的特点,由于各国在监管体制和微观经济基础方面存在较大差异,各国电信改革路径也各不相同.美国作为电信改革的先行者,在改革前就已制定了较为完善的规制法律体系,而且其规制对象均为私人企业,因此,其电信业改革的重点在于随着电信业自然垄断性的减弱而逐渐放松对私人企业的规制.而很多发展中国家电信业规制的对象基本为国有控股的电信公司,而且存在规制机构不独立、规制法律不健全等问题,因此电信改革具有一定的复杂性.各国应根据自己的国情选择合适的电信改革的模式和路径.     

基于数据挖掘技术的交叉销售分析

本文介绍了交叉销售的概念和优点,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做交叉销售分析。