数据挖掘技术在企业CRM中的应用

近几年来,数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用一直是人们研究的热点。本文以汽车行业为例讨论了数据挖掘技术中的决策树算法如何应用到企业CRM中。     

数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

客户关系管理（CRM）在企业管理决策中起到了关键作用,也是数据挖掘技术的重要应用领域。本文概述了数据挖掘技术的定义,阐述了CRM的含义,总结了应用于CRM的数据挖掘方法并分析了数据挖掘方法在CRM中的应用。     

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.     

数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘在客户关系管理中的应用是数据库和数据仓库方面的一个研究热点,也是企业实现信息化的重要方法。本文简要介绍了数据挖掘．和CRM的概念,重点分析了数据挖掘的基本原理和步骤,并介绍了数据挖掘在CRM中的重要应用。     

面向CRM的数据挖掘技术的应用研究

计算机技术的不断发展,使企业的客户关系管理迈向了新的一步。数据挖掘技术在CRM中占据着不可或缺的地位,通过数据挖掘企业可以从大量的数据信息中提取到帮助企业飞跃的“黄金”,为企业带来更大的经济效益。本文在介绍了数据挖掘技术与CRM这两个概念之后,详细探讨了数据挖掘技术在CRM中的相关应用。     

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.     

客户关系管理(CRM)在企业中的实施

随着市场竞争的日趋激烈，客户关系在企业的发展过程中显得愈来愈重要。客户关系管理（CRM）已经成为增强企业核心竞争力的关键所在。本文基于此。阐述了客户关系管理（CRM）的涵义，探讨了在企业中实施客户关系管理（CRM）的必要性，最后还分析解决了企业如何来实施客户关系管理（CRM）。     

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。     

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．     

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.     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

阐述数据挖掘的概念和主要分析方法，以及数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用，并结合一个客户流失分析的实例说明用于客户关系管理系统的数据挖掘工具的设计和实现。     

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。     

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。     

时态关联规则研究与应用

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法(TApriori算法),它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的.最后,结合具体CRM项目的特点,讨论了在CRM引入数据挖掘的体系结构,给出了一个应用.     

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.     

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: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。