数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

浅析数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用

伴随电子商务的不断发展,产生于电子商务平台的客户信息量不断增大,如何深入挖掘并有效应用这些客户信息,做好客户关系管理,以为电子商务企业的重要决策提供数据支持,是当下电子商务进一步发展的关键。本文简单阐述了数据挖掘与电子商务客户关系管理的基本概念,分析了电子商务客户关系管理当中的数据挖掘模式,并就电子商务客户关系管理中数据挖掘的实际运用进行了探讨。     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用研究

本文对基于数据挖掘的陶瓷企业客户关系管理技术进行了研究和有益的探讨,分析了数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用,包括客户获取、交叉销售、客户细分、客户盈利能力分析等。     

银行业客户关系管理中的数据挖掘技术探析

我国银行业之间的竞争已由原来的资源竞争变成以客户为中心的竞争,客户关系管理是获得企业竞争力的有力保障。数据挖掘技术发现新的客户知识,是客户关系管理中的常用的技术。本文借助于客户关系和数据挖掘理论,对数据挖掘技术中客户关系管理系统应用问题进行了实证研究。     

基于数据挖掘的电信客户细分

数据挖掘以其强大的数据处理能力和信息挖掘能力广泛用于各行业。尤其在通信行业。本文提出了将数据挖掘技术应用到通信行业客户关系管理之中的观点,通过客户细分验证了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的可行性和有效性。     

电子商务环境下客户关系管理的实施理念

电子商务环境下的客户关系管理已经在国外,特别是在信息产业发达的美国取得了公认的成功.一大批电子商务客户关系管理的解决方案提供商,如Oracle,SAP等,为用户提供了多种选择,并且成功的应用到了企业的实践中.但是,我国电子商务环境下的客户关系管理发展比较落后,特别是理念上存在一定误区.本论述将从客户的认知、客户的数据采...     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

随着客户信息的日趋复杂、客户数据的大量积累,分析复杂的客户数据,发现客户行为趋势,挖掘客户对企业的真正价值逐渐成为企业成功的关键因素,决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。数据挖掘的出现为这一需要提供了有力的技术支持。数据挖掘在CRM（客户关系管理）中的有效运用可以从大量的客户数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和规则。     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

客户关系管理是企业管理中一项重要的内容,在CRM中使用数据挖掘技术,可以提高企业的管理水平。本文深入研究了客户管理系统与数据挖掘相关方法,并采用数据挖掘技术对客户贡献和客户价值等方面进行了详细的分析,总结了相关的步骤和方法。     

电子商务企业的客户关系管理

近些年来，随着Internet等网络技术的出现，当今电子商务迅速发展，商务活动逐渐增多。体现出很多的优势。由此引发了管理的模式和理念的变化，客户关系管理的迅速发展，电子商务和客户关系管理相结合是一个趋势，也是许多中小企业追求的最终目标。电子商务可以为客户关系管理提供技术支持并提高客户满意度，高效率的客户关系管理可以使企业获得更大的效益。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的运用

客户关系管理不仅是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术.数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策.CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘.     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理（CRM），CRM系统中客户行为的定量研究问题，利用决策树的数据挖掘相关技术和方法，提出了UPTree数据挖掘算法，并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘，从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则，并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式，为企业的科学决策提供依据。     

基于数据挖掘的通信企业信息展现

现今,越来越多的企业意识到数据挖掘的重要性,它能为企业领导提供决策上的支持.本文以通信企业为例,介绍了一种基于数据挖掘的信息展现系统的设计思想.     

CTI与CRM集成应用系统的研究

阐述CTI与CRM集成系统的基本原理及其关键技术。定义了CTI、CRM间的数据接口，分析了集成系统的编程模型，并着重阐述了CTI智能路由的数据传输协议。利用该集成技术，可以充分利用CRI和CRM技术优势，为企业改善服务，提高客户的满意度，从而提高工作效率，提高企业的经济效益。     

基于产品全生命周期管理的信息化协同模型与运作框架

针对现代企业中的"信息化孤岛"瓶颈严重制约企业发展的问题,研究企业信息化系统的关系网络和SCM/CRM/ERP与PLM的协同关系,构建信息化网络模型.利用XML的技术实现系统信息之间的转换,构建企业信息化系统的协同模型.建立以PLM系统为平台的产品全生命周期与企业信息化的协同运作框架.利用过程建模方法将各信息化系统协同于同一个信息平台,实现制造企业的信息共享,为企业信息化协同提供可借鉴的模式.     

CRM和DRP系统的集成分析

随着CRM理念的不断深入，很多企业开始实施CRM系统，以期通过业务流程的重组和CRM系统的实施全面提升企业营销、销售以及客户服务自动化水平。但是由于在系统选型时，很多企业对CRM系统功能产生误解，提出通过CRM系统达到对库存、销售、财务往来的全面管理。然而对于一个跨地区经营产品的企业来讲，这些功能主要在DRP(分销资源计划)系统中体现。更进一步，目前区域性企业中实施的DRP系统由于缺乏充分的客户信息支持，很大程度上制约了供应链中信息共享。无法达到有效缩短提前期和克服牛鞭效应。本文结合CRM和DRP软件的功能定位以及企业信息系统实施现状，分别从CRM和DRP的功能、二者功能的交叉、二者集成的必要性和可行性等方面阐述了二者的集成。     

数据挖掘方法与应用

数据挖掘是近十来年出现的新技术,它已用于企业决策支持,市场策略制定等,并将成为决策支持系统的一个重要组成部分。本文从KDD处理过程、数据挖掘技术和应用等方面对数据挖掘进行了较详细的讨论。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的设计

介绍了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的解决方案，设计了一种集成化的银行客户管理系统的基本框架，给出了该系统的设计思想和主要实现技术．包括系统的体系结构以及数据仓库、联机分析和数据挖掘系统的设计．该系统能从大量的数据和信息中发掘有用的知识，满足管理层和决策层对信息知识的时间性和准确性的要求．     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和计算机使用的日益广泛,电子化数据越来越多,人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没。从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢？八十年代末兴起的数据挖掘技术,为解决此问题开辟了一条道路。本文简单阐述了数据挖掘技术、Web数据挖掘及电子商务,分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用和展望。     

基于数据挖掘技术的市场营销智能决策支持系统的研究

随着数据仓库技术的发展,数据挖掘技术和联机处理成为建立决策支持系统的重要工具,本文探讨了数据挖掘技术在市场营销决策支持系统中应用的方法、算法和建立知识库管理系统的策略,提出了建立ＩＤＳＳ系统的结构、功能和步骤。