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.     

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。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

市场的激烈竞争导致了面向市场营销和客户服务的数据仓库的建设以及数据挖掘技术的应用,本文在介绍了数据挖掘技术的基础上,重点阐述了数据挖掘平台的建立,以及基于这个平台展开数据挖掘的过程和数据挖掘的主题分析。     

基于数据挖掘技术建立智能型客户联络中心

在买方市场背景下,各个行业逐渐进入微利时代,基于消费者需求和欲望呈现多样化、差异化等特征以及呼叫中心与生俱来的具有信息化和数据化等特征。作者通过借助关联规则、神经网络等数据挖掘技术建立可靠性分析模型、座席绩效评估模型等手段将散落在座席之间的零散信息进行集中、系统地分析,洞悉客户需求的变动趋势,为交叉销售、新产品开发等提供主动的决策支持,真正实现以客户为中心的现代企业管理理念。     

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。     

客户分类在移动套餐推荐中的应用

随着客户资源竞争的加剧,客户分类成为企业管理客户的重要内容。在考虑各种客户分类方法的基础上,详细介绍套餐推荐的具体内容,最后利用数据挖掘的决策树技术,进行客户分类,并通过某手机资费软件公司的数据进行验证,结果表明,客户分类有助于企业运营成果的提高。     

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。     

移动客户价值评价方法研究

评价客户价值是客户关系管理核心基础.传统价值评价方法基于专家评分,过于依赖专家的主观判断.因此,针对移动运营商的客户特点,本文提出一套综合评价移动客户价值的指标体系,并且设计出基于数据挖掘技术的客户价值评价方法.最后应用移动运营商的真实客户数据对该客户评价方法进行检验.     

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。     

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。     

基于数据挖掘技术的客户价值评价方法

本文把数据挖掘技术应用于评价客户价值,给出了这一方法的具体步骤,并利用粗糙集构建多变量决策捌建立分类模型.最后结合实例说明该方法的应用.     

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。     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.     

数据挖掘技术在3G业务扩展中的研究与应用

本文运用数据挖掘技术中的分类决策树算法和快速聚类算法,对某省会城市联通公司的3G业务数据进行深入分析,研究并实现-个准确、实用的3G客户识别和客户细分的模型.在对模型进行评估的基础上,为精确发展优质3G客户提供了-个具体参考,同时对3G的资费策略提出-些参考意见.     

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.     

双因素客户识别模型理论研究

本文从客户价值、客户关系质量的基本概念出发,在回顾和总结相关理论研究的基础上,对基于单因素客户价值和客户关系质量的客户分类进行研究和探讨,从而建立基于两者的双因素客户识别模型,并在此基础上提出差异化营销策略。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。