基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

本文针对某烟草企业客户关系管理应用的现有需求和发展趋势以及客户关系管理理论的特色,提出基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体作用并对CRM中的数据挖掘过程进行了分析和研究,描述了原型验证系统的具体实现,探讨了实用化的可行性.     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统

该文介绍了数据挖掘技术以及客户关系管理(CRM)的含义,考察了数据挖掘用于客户关系管理的商业价值和应用功能,并以医药公司CRM来阐述利用数据挖掘技术对客户群进行有用管理的过程。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念，针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题，分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理——以微信平台为例

笔者先介绍了数据挖掘和客户关系管理的基本概念,然后在数据总结、分类发现以及研究关联信息的基础上,详细分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用。进而以微信平台和公众号为例,从获取潜在新客户、提升客户价值以及预防客户流失相关方面入手,详细阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体应用方式。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

当今,电信企业面临激烈竞争,客户成为取胜的关键之一,基于数据挖掘的客户关系管理应运而生。本文数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用进行探讨。     

数据仓库和数据挖掘技术在商业银行CRM中的应用

本文主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的框架,模型建设,并对商业银行客户关系管理CRM系统介绍分析,重点阐述了商业银行如何通过先进的数据仓库、数据挖掘技术来实现真正分析型的客户关系管理系统。     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

客户流失分析是一种具有预测性的数据挖掘分析技术。文章针对C R M客户关系管理中的客户流失问题,从数据挖掘技术几个经典算法出发,探讨企业管理层和信息技术层在CRM客户关系管理中对客户流失问题的关注。     

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显。基于全新的信息技术的管理理念——客户关系管理受到中国邮政的青睐。数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术。文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘工具与方法在银行客户关系管理、风险管理、反洗钱三方面的应用。