数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM),利用数据仓库与数据挖掘技术构建的CRM系统正逐渐成为企业界的一个研究热门。通过对数据仓库与数据挖掘技术的描述,并以实例列举其在银行CRM系统中具体应用的方式,及数据挖掘技术的良性循环相关内容。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用。介绍了客户关系管理的理念及用于客户关系管理的数据挖掘方法,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,提出了应用中应注意的问题。     

基于数据挖掘的客户关系管理体系结构研究

通过对客户关系管理(CRM)核心思想的剖析和对CRM中应用数据挖掘必要性的分析,以及对当前CRM体系结构的分类探讨,构建了一套基于数据挖掘的CRM体系结构.该体系结构蕴含了CRM"以客户为中心"的核心思想,体现了数据挖掘在CRM中的基础辅助性作用,对企业成功应用CRM具有很强的指导意义,也为进一步研究基于数据挖掘的CRM打下了基础.     

数据挖掘与数据仓库在CRM中的应用

介绍了客户关系管理的思想、功能组成，以及数据挖掘和数据仓库技术在客户关系管理中的应用。     

浅析数据仓库在客户关系管理(CRM)系统中的应用

目前CRM是企业管理研究的一个热点,也是企业增加利润的重要手段.而数据仓库则是CRM的技术核心.基于此,主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念,并描述了数据仓库在CRM系统中的重要作用.     

数据挖掘与数据仓库在CRM中的应用

介绍了客户关系管理的思想、功能组成 ,以及数据挖掘和数据仓库技术在客户关系管理中的应用     

主动式数据挖掘技术在客户管理中的研究与应用

本文首先阐述了当今计算机应用与研究领域的热门问题即客户关系管理与数据挖掘技术的关系,同时提出了主动式数据挖掘的过程模型;在此研究的基础之上,结合实际应用,采用聚类分析的算法进行模式发现,为客户关系管理提供决策依据。     

分析型客户关系管理(CRM)的数据仓库模型

随着Internet的飞速发展,CRM已经成为企业在竞争中获胜的重要资源。而CRM的设计与实现又是以数据仓库为核心技术的。在主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念的基础上,并进一步阐述了数据仓库在CRM系统中的重要作用。     

客户关系管理在企业营销管理中的应用

随着科技的高速发展,产品之间的差异性越来越小,客户对企业发展的重要性日益突出.客户资源是企业重要的资源,企业能否生存,取决于客户是否购买企业的产品或服务,建立稳定、良好的客户关系,是保证企业生存和发展的关键.为了使企业能够提高客户的满意度,从而保持和吸引更多的客户,对客户关系管理的内涵进行了说明,分析了实施客户关系管理的必要性,并对企业中如何实施客户关系管理及实施客户关系管理中可能遇到的障碍进行了阐述.     

数据挖掘技术在管理中的应用

数据挖掘与现代管理与决策有很好的结合点。本文概述了数据挖掘技术的概念、挖掘系统典型结构、挖掘对象、挖掘方法,并探讨了数据挖掘技术在营销管理、客户关系管理、证券分析、金融分析以及政府管理与决策等典型领域的应用。     

数据挖掘在金融业CRM中的应用

金融行业的业务特点决定了它必然要处理海量的数据,激烈的行业竞争决定了它对信息化领域有着更为迫切的要求。数据挖掘技术可以帮助金融企业公司获取最有价值的客户,然后针对客户特点采取独特的产品或市场营销战略,以求获得最佳收益。     

企业客户关系管理的战略研究

新的市场经济竞争格局 ,使客户资源将成为企业参与竞争的核心资源之一。针对目前国内外较为关注的应用信息系统———客户关系管理 (CRM) ,本文从营销战略构架的视角出发 ,介绍了CRM战略构架的模型 ,对此进行了系统的论述和分析 ,为企业的长远规划提出了一个可供发展和完善的CRM战略构思 ,并论述了企业成功实施客户关系管理战略的要素。     

论企业客户关系管理与顾客忠诚度

客户关系管理(CRM)的核心是客户的资源价值管理:通过对用户信息资源的整合在企业内部达到资源共享,为客户提供更快速周到的优质服务,吸引和保持更多的客户;通过对业务流程的重新设计,更有效地管理客户关系,降低企业成本,CRM使实现企业与客户利益关系共同体成为可能。提高顾客忠诚度,一个执行良好的CRM实施方案的关键是按照细分目标顾客、确定目标顾客、满足目标顾客需求以及目标顾客达成利益共同体等步骤来进行。     

数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用

客户关系管理正逐渐成为现代企业的焦点,同时也是计算机科学中的一个活跃的研究领域.该文介绍了CRM的概念、体系结构.对CRM的核心技术数据挖掘的概念和它所用的主要分析方法进行了简要说明,以保险客户获得和客户流失分析为例,利用面向属性归纳法,说明了数据挖掘技术在保险客户关系管理中的应用.     

数据挖掘在CRM中的应用研究

信息社会中数据的爆炸性增长,使决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。客户关系管理（CRM）是现代电子商务活动的核心部分,为取得好的客户保持和满意度,挖掘潜在客户,就需要运用数据挖掘技术使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动,从而增强企业竞争力。本文讨论了数据挖掘技术在电子商务活动CRM中的应用。     

数据仓库、数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

随着电子商务的兴起 ,数据仓库和数据挖掘技术越来越受到人们的重视 .本文对数据仓库和数据挖掘技术作了简要介绍 ,并对两者在 2 1世纪电子商务中的应用前景作了分析和预测     

客户关系管理(CRM)与企业文化变革

随着客户关系管理(CRM)的兴起，现代企业迎来了一个全新的生存和发展环境。企业文化作为企业在特定的经济环境和背景下形成的价值观念和行为规范，与CRM之间形成了紧密的互动关系。CRM企业文化变革不仅有着其特定的基本目标和实施路径，还需要一定的支持系统。     

客户关系管理思想在电子政务中的应用

该文主要阐述了客户关系管理(CRM)思想在电子政务中的应用,分析了CRM与电子政务的适用性,电子政务中的客户关系管理水平指标,指出电子政务不能机械地套用CRM,但可以在规划、建设和运营中借用CRM概念和理念,并提出了若干体现CRM思想的电子政务建设指导原则。     

基于数据挖掘的客户关系分析评价系统

分析功能的深化是客户关系管理(CRM)的一大发展趋势,应用数据挖掘技术建立的CRM分析评价系统,可以对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析,为企业的各种决策提供定性和定量的依据。该系统主要模块包括:客户细分模块、客户行为分析模块和市场趋势分析模块。以上各个模块涉及了企业关心的各种客户行为及市场行为,通过各个模块的分析,企业可以辨认出高端客户,理解各种客户行为模式,并掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。