基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

针对数据挖掘技术是实现客户关系管理的重要工具，介绍了客户关系管理系统，着重分析了应用在CRM中的数据挖掘技术，探讨了其商业价值。     

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。     

Apriori算法在客户关系管理中的应用

在一个竞争的环境下，客户关系对企业而言是至关重要的。提供客户所需要的，满意的个性化服务，是客户关系管理的主要内容。Apriori算法作为主要的数据挖掘算法之一在客户关系管理中得以广泛应用，本文主要介绍了Apriori算法含义及其相关概念，着重研究了该算法的实现及其在实际的客户关系管理系统中是如何运用的，对客户关系管理系统的开发和实现具有现实意义。     

数据挖掘在保险客户关系管理中的研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某保险公司客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

数据挖掘是CRM的核心,通过阐述数据挖掘的概念、过程、目标,分析基于数据挖掘的CRM的特征．并从客户生命周期和行业应用的角度探讨数据挖掘在客户关系管理系统中的应用．     

数据挖掘技术在ETC客户关系管理中的应用研究

建立基于Web的客户关系管理可以更加适应网络经济环境下企业的需求.文中提出了一种Web下基于OLAP与数据挖掘技术的CRM系统模型,分析了ETC系统数据的特点,提出了数据仓库、OLAP以及数据挖掘技术在ETC客户关系管理系统的实施方案.     

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。     

基于数据挖掘的银行业客户关系管理体系结构

面对入世带来的挑战,我国银行必须提高其核心竞争力,而客户关系管理正是提高企业核心竞争力的最好手段。文章论述了银行客户关系管理系统的总体架构和数据仓库及数据挖掘在银行业客户关系管理中的应用,旨在更好地提高银行的竞争力,把客户看作银行资源的一部分,最大限度地获取利润。     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

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．     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域.文章在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程.     

数据挖掘在CRM中的应用

通过对CRM和数据挖掘技术的描述，介绍了当今CRM中的重要准则及数据挖掘在CRM中应用的主要技术，对CRM和数据挖掘相结合解决问题的步骤进行了说明。     

基于数据挖掘的CRM系统的研究

企业在商业竞争中取胜的关键在于满足客户的需求,这使得CRM成为企业发展的焦点,基于数据挖掘的CRM也成为相关领域的一个研究热门。叙述了客户关系管理的概念、特征和基本作用,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:实现有效CRM的动力

从介绍CRM的有关原理出发，着重阐述了数据挖掘在CRM中的技术应用和商业价值，其中数据挖掘的商业价值部分着重从客户生命周期角度展开探讨。     

基于约束关联规则挖掘方法的研究与应用

关联规则挖掘应用于商业等领域,它能发现大量数据中的关联关系,为制定决策提供重要信息。将关联规则应用于客户关系管理,深化CRM的分析功能。针对企业要求和交叉销售的特点,分析基于约束关联规则挖掘方法,提出基于约束的FP-growth算法。分析表明,在CRM中应用基于约束关联规则挖掘方法,可以为企业制定销售策略提供有效的依据。     

CRM系统挖掘算法效率的改进

目前金融业客户关系管理(CRM)数据挖掘系统所采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间效率等方面性能较差。该文分析了CRM系统特性、实施模型、模型挖掘以及CRM数据挖掘系统体系结构;结合时态关联规则挖掘的特点,采取FCQ算法数据转换策略,引入领域知识的泛化层次表;在算法的第二次迭代使用Hash技术连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率,提高了系统运行的速度与效率,为管理者提供新型商业智能客户关系管理系统。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点话题。在海量的信息中挖掘具有潜在价值的信息,以辅助管理层的决策,是企业重点关注的问题。从数据挖掘的基本原理入手,通过分析客户关系管理中存在的问题,探讨了数据挖掘在客户关系管理中的具体应用。     

保险业CRM中数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理（CRM）是保险业中数据挖掘的重要应用领域.首先对数据挖掘技术在保险业CRM中应用的状况进行分析.之后以辽宁省某保险公司的销售数据为例,运用关联规则对CRM中的客户行为模式进行挖掘.实践证明数据挖掘在保险业CRM中的应用,可以帮助保险企业提高管理和决策水平.