数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

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。     

谈企业客户关系管理中数据挖掘的应用

越来越多的实践证明,企业的成功关键在于关注客户需求,有效的管理与客户的关系,提高客户忠诚度,对企业的产品和服务保持持续的购买行为,因此研究客户关系管理对我国企业实施客户关系管理有十分重要的意义。而数据挖掘在客户关系管理中的应用可以有助于发现业务发展的趋势,预测未知的结果,并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素,以达到增加收入、降低成本的目的,使企业处于更有利的竞争位置。     

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。     

基于客户服务中心的铁路客运营销系统

通过分析铁路客户服务中心的现状,结合客户关系管理思想,利用数据仓库、数据挖掘、WEB-GIS技术,引用三层CLIENT/SERVER体系结构,提出基于客户关系管理的铁路客户服务中心建设方案及实施步骤,从理论上论证实现重点客户关系管理、客户满意度分析、客运市场细分等新的功能.     

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。     

经典数据挖掘方法在客户建模中的应用分析

研究客户关系管理(CRM)中的客户建模问题，着重分析了数据挖掘技术如何用于决策支持．在此基础上，描述了客户建模的步骤，分析常用的数据挖掘技术．然后，对数据挖掘在客户建模中应用的典型实例进行了分析．     

基于数据挖掘技术的网络营销管理

网络营销是适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,数据挖掘技术同样能在网络营销中得到广泛的应用,本文介绍了运用数据挖掘技术处理现代网络营销中的客户关系管理,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的网络营销策略,实现高效的营销管理,为企业带来效益。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

随着信息技术的广泛应用,市场竞争日趋激烈,竞争的焦点开始从传统的“以产品为中心”转向“以客户为中心”。客户关系管理受到越来越多企业的重视,数据挖掘技术在客户关系管理中也得到了大量的应用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

随着信息技术的广泛应用,市场竞争日趋激烈,竞争的焦点开始从传统的"以产品为中心"转向"以客户为中心".客户关系管理受到越来越多企业的重视,数据挖掘技术在客户关系管理中也得到了大量的应用.     

基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用

客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中。作为数据挖掘研究的一项重要内容——关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销,针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性。     

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。     

基于关联规则的Apriori算法的改进及其在保险业CRM的应用

客户关系管理作为一种以客户为中心的经营策略,可以很好完成客户的获取与保持,为经营者提供决策支持,而数据挖掘作为一种分析工具,可以应用在客户关系管理中的大量数据分析和客户价值挖掘中.作为数据挖掘研究的一项重要内容--关联规则数据挖掘研究,其经典的Apriori算法及其改进算法存在着一些不足,如产生庞大的候选集、需要多次扫描数据库,大大增加I/O开销.针对这个算法的瓶颈问题,提出了基于关联规则的改进的Apriori算法,并将其应用在客户关系管理中的大量数据分析,如客户的年龄、职业、年收入、险种等属性,通过对得出的规则的分析来挖掘出具备某些特征的客户趋向购买何种险种,为业务的宣传及管理者的决策支持提供了明确性.     

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.