分析型CRM在保险行业的应用

探讨在保险行业应用CRM进行数据分析,达到保留有价值的老客户、吸引有价值的新客户,从而促进保险行业提高企业的竞争力.基于上述目的,从保险行业分析型CRM的基本设计原理、关键技术以及规避风险等方面进行了研究和论述,并对保险行业分析型CRM具备的功能进行了描述.我国的保险企业实施分析型CRM具有实际参考价值.     

运营CRM先行 合力金桥软件公司CEO曲道俊谈CRM实施经验

“以前很多客户存在一个误区:一提到 CRM,就直奔数据仓库,实际上目前很多企业都缺乏一个运营型的CRM 系统。从实际经验看,我认为,客户还是应该先做流程,先将运营型 CRM 做起来,发展到一定程度后,再做分析型 CRM。”合力金桥软件公司(HOLLYCRM)CEO 曲道俊对 CRM 系统的实施提出了自己的见解。曲道俊认为,从功能上 CRM 软件可分为三部分:协     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

面向CRM系统的数据仓库的设计与实现

介绍了CRM系统的相关知识,阐述了数据仓库技术在CRM系统中应用的必然性,给出了一个基于数据仓库技术的分析型CRM系统的体系结构图,并且针对某网上书店,以客户购买主题为例,提出了该分析型CRM系统中客户信息数据仓库模型的设计方案,具体阐述了概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计,并以MS SQL Server 2000平台为基础,给出了具体的实现,在企业引入分析型CRM系统时为构建数据仓库提供了参考依据.     

数据挖掘在CRM中的运用

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系统。其关键点在于如何运用数据挖掘技术建立分析型CRM。本文主要论述了CRM和数据挖掘的概念以及数据挖掘在CRM上运用的一般过程。     

依靠“标准化”的托管CRM

企业需要的信息化软件很多,常见的包括OA,CRM、CTI、ERP、财务系统等。但为什么单单是CRM(客户关系管理系统)挺身而出,吃了租用服务的螃蟹呢?这主要是由CRM本身的特点决定的。CRM是来源于对客户管理和客户分析的一种成熟的管理思想,这种思想在国际上经过了几十年的发展,逐渐形成了CRM的标准化模型。这个模型目前已经可以适用于绝大多数企业,所以CRM的主要特点就是“标准化”。而另一方面,租用型市场由于完全不同于传统的项目型软件销售,所以其特点决定了产品和服务必须标准化才能有长久的生命力。租用型产品的服务是按月收费的,…     

企业选择CRM的六大目标

CRM之所以能够成为热点，与CRM所能够实现的强大功能密不可分。CRM的快速发展与企业的迫切需求有直接的关系，而企业的需求又与CRM在新经济的环境下所能解决的问题密切相关。概括起来，企业选择CRM的六大目标包括交叉销售、追加销售、客户保留、客户获取、客户再生和客户体验。     

房地产企业CRM实施六注意

<正>CRM即客户关系管理。这个概念最初由GartnerGroup提出来,开始在国外的工商企业广泛采用,现在国内企业中逐渐流行。CRM的主要含义就是通过对客户详细资料的深入分析,来提高客户满意程度,从而提高企业的竞争力的一种手段。我们应用意义上的CRM,通常是指用计算机对上述分析流程自动化的软件系统,其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件。它的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道以及提高客户的价值、满意度、赢利性和忠实度。它主要包含以下几个主要方面：①客户概况分析。包括客户的层次、风险、爱好、习惯等;②客户忠诚度分析。指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等;③客户利润分析。指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等;④客户性能分析。指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指标划分的销售额;⑤客户未来分析。包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等;⑥客户产品分析。包括产品设计、供应链等;⑦客户促销分析。包括广告、宣传等促销活动的管理。在现代市场经济环境下,企业关注的重点逐渐由过去侧重于提高内部效率向尊重外部客户转移。而CRM理念正是基于对客户的尊重,要求企业完整地认识整个客户生命周期,提供与客户沟通的统一平台,提高员工与客户接触的效率和客户反馈率。一个成功的客户关系管理系统至少应包括如下功能：通过电话、传真、网络、电子邮件等多种渠道与客户保持沟通;使企业员工全面了解客户关系,根据客户需求进行交易,记录获得的客户信息,在企业内部做到客户信息共享;对市场计划进行整体规划和评估;对各种销售活动进行跟踪;通过大量积累的动态资料,对市场和销售进行全面分析。CRM能让你了解谁是你的客户以及谁是你最好的客户。让你知晓客户的购买偏好,帮助你制定相应的策略来刺激他们购买并预测他们将来的购买行为。CRM的出现体现了两个重要的管理趋势的转变。首先是企业从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式的转移。这是有着深刻的时代背景的,那就是随着各种现代生产管理和现代生产技术的发展,产品的差别越来越难以区分,产品同质化的趋势越来越明显,因此,通过产品差别来细分市场从而创造企业的竞争优势也就变得越来越困难。其次,CRM的出现还表明了企业管理的视角从”内视型”向”外视型”的转换。众所周知,INTER-NET及其他各种现代交通、通讯工具的出现和发展使全球变成了一个地球村,企业与企业之间的竞争也就几乎变成了面对面的竞争。尤其是在我国,随着WTO的逼近,仅仅依靠ERP的”内视型”的管理模式已难以适应激烈的竞争,企业必须转换自己的视角,从”外向型”整合自己的资源。从2000年开始中国房地产市场经过十几年的发展进入了以个人消费为主体的理性消费时代,购房者对房地产企业提出了越来越高的要求,同时各类投诉、纠纷也越来越多,从2001年开始国内各知名的房地产企业纷纷将焦点放在了客户身上,努力提升客户的满意度,同时很多公司都将2002年定位为客户年,如万科地产将2002年定位为“客户微笑年”,华润置地为“客户服务年”,珠江地产提出“以客户服务为中心”才是项目的核心竞争力,不仅首家成立大规模的“客户服务中心”,而且也首次为客户提供了全程服务的理念,从客户的第一次咨询电话一直到办理入住的各个环节,并延续到社区生活的方方面面。在这样的背景下,本来在信息化建设水平方面比较落后的房地产行业也开始关注CRM,希望通过引入CRM系统来大幅度提升企业的客户服务水平,从2002年开始一些敢于创新的企业已经率先开始了尝试,有的甚至投资过百万采用了一些国内CRM厂商的产品,经过半年左右时间的实施,目前大部分项目基本都陷入了进退两难的尴尬处境,一方面已经投入了大量的资金和人力,另一方面CRM系统所带来的效果却无法达到预期的目标,出现这种情况的原因主要是房地产企业在实施CRM的过程中,没有切身地了解本公司的具体需求,存在着一定的盲目性,有的甚至看到竞争对手上了,为了门面,迫不急待地就上马,没有起到应有的效用,甚至起到了负面的作用,浪费了时间和金钱。那么,房地产企业在实施CRM的过程中,应该注意些什么呢?首先,CRM系统的基础是基于数据仓库的,而数据对于数据仓库来说是第一性的,因而我们可以说CRM系统的根本就是数据,然后在此基础上利用OLAP和数据挖掘技术进行提取、分析和预测,从而对企业决策进行支持。所以对于企业成功实施CRM来说,数据的准确性、全面性是非常重要的。如果CRM系统的输入是垃圾的话,哪么输出的也只能是垃圾。所以企业在实施CRM的过程中,一定要把住数据关,让基础数据输入人员要树立数据第一位的意识。为CRM系统的成功应用打下坚实的基础。其次,要基于企业的实际情况,了解企业本身的动作过程及客户状态,进行针对性的造型工作,房地产企业在了解CRM的过程中,公司领导层往往被厂商所介绍的CRM的先进理念所感染,让其冲晕了头。认为引进CRM系统将大大改进公司现有的客户关系管理水平,但却严重忽略了房地产企业内部业务流程和CRM理念的有机结合及在实施过程中可能遇到和面临的各种问题和考验。在这种情况下由于没有经过认真深入的评估就匆忙上CRM系统其结果必然无法令人满意。因为,在上马CRM以前,一定要对自身的业务流程处理及特点进行细致的分析。第三,目前国内的CRM厂商普遍缺乏房地产行业的经验,缺乏对房地产行业的深入理解甚至根本不了解房地产行业的情况,认为卖房子和卖电脑、卖冰箱也差不多,反映在CRM系统功能上则是完全没有体现出房地产行业的特点,大大降低了系统的实际应用效果,使操作人员始终无法从系统的应用中得到真正的帮助,如目前很多大型房地产企业都设立了客户会员组织,但CRM系统中却没有专门的功能来处理客户会员组织的管理,这样的CRM系统的应用效果也就可想而知了。所以企业在进行CRM选     

CRM的实施与运营

CRM在某种意义上可以理解为是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。CRM的目标是一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户,另一方面通过对业务流程的全面管理来降低企业的成本。CRM是一种概念也是一种管理技术。企业利用CRM系统搜集、跟踪和分析每一个客户的信息,     

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用

CRM现在逐渐成为企业的焦点 ,也成为计算机领域一个活跃的研究领域。介绍了有关CRM和数据挖掘的一些基本概念 ,以及数据挖掘应用于CRM所带来的好处 ;最后指出了如何在CRM中实施数据挖掘应用。     

CRM环境下面向知识发现的数据分类技术的应用研究

为提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力，本文提出将数据挖掘技术应用于CRM系统中，采用数据分类方法从CRM数据库的大量信息中发现企业产品的销售规律和客户群的特征。讨论了数据分类的定义和方法，介绍了决策树分类和朴素贝叶斯分类的算法，并给出了具体的数据分类实例，以期为企业更好地掌握市场动态以及潜在客户的挖掘提供有力的技术支持。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念，也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能，阐述了CRM的定义及功能，论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

流程驱动的客户关系分析系统的设计与研究

客户关系管理系统（CRM）的应用已经越来越普遍,分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,应用数据挖掘技术能够对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析。设计了适合数据挖掘技术应用的客户关系分析系统,并提出了一种流程驱动的分析处理过程,支持客户关系分析评价系统功能的实现,使之既能满足系统的功能需求,又具有较好的灵活性和易用性。系统可以帮助企业理解各种客户行为模式,掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

Application of Data Mining Technique in Customer Relationship Management

I. COMBINATION OF DATA MINING TECHNIQUE AND CRM A. Data mining techniques used in CRM Data mining discovers patterns and relationships hidden in data, and is actually part of a larger process called “knowledge discovery” which describes the steps that must be taken to ensure meaningful results. Data mining software does not, however, eliminate the need to know the business, understand the data, or be aware of general statistical methods. Data mining does not find patterns an…     

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。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

该文阐述了数据挖掘和CRM的概念,并对在银行CRM中如何使用数据挖掘技术进行了研究,并给出了银行CRM中B1分析的一个简单的应用方式。     

数据挖掘技术在CRM系统中的应用

随着信息化建设在CRM系统中的迅速发展，数据量的急剧膨胀，如何将计算机获得的海量信息进行有效的组织和利用，将其用于决策就变成一个紧迫的问题。本文对利用数据挖掘技术建立CRM示统中的决策分析系统进行了理论研究和实际应用，包括数据仓库的建立和组织，联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。     

基于网格的电信CRM数据挖掘

电信CRM数据挖掘能获取大量有价值的客户信息和商业信息,为电信的营销活动提供科学的决策和依据。网格的数据挖掘是数据挖掘技术与网格计算的有机结合,本文概述了网格数据挖掘的特点,讨论了网格的数据挖掘过程,并从开放网格服务体系结构出发,给出了网格平台下的电信CRM数据挖掘的功能和执行过程。     

支持CRM分析的数据仓库多维启动模型

CRM是一种整合了知识管理、数据挖掘及数据仓库技术的商业策略,旨在支持制定决策来保留长期有利的客户关系。分析了CRM中数据仓库的设计问题,提出一种支持CRM分析的强劲的多维启动模型。为验证此模型,用一些CRM的查询进行测试,并定义两个量:成功率和适配率来评估。实验结果表明,此启动模型具有很高的成功率和适配率,可用于客户收益分析、市场收益分析、产品收益分析、渠道收益分析等多种收益分析。