数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域.概述了数据挖掘技术的功能和分类;比较了CRM的各种定义,阐述了CRM的含义及其应用系统的通用体系结构;总结提出了数据挖掘技术在分析层CRM中的4方面应用;分析了数据挖掘在CRM中的实施过程.     

数据仓库技术在CRM中的应用研究

客户关系管理(CRM)是日前企业所普遍关注和研究的热点问题,而数据仓库是CRM的技术核心。本文简要介绍了CRM 的思想以及数据仓库技术的概念和发展,并在此基础上描述了数据仓库在CRM系统中的应用。     

CRM常用词汇(一)

<正> CRM策略(The CRM Strategy) 也称做客户资源管理(Customer Asset Management)或客户交互管理(Customer Interaction Management)。CRM是全公司范围的策略,通过围绕客户细分重组公司,满足客户需求,连接客户和供应商等手段来最大化利润和客户满意度。关键的CRM技术投资能提供更好的客户理解度,增加客户联系渠道,客户互动以及对客户渠道和企业后台的整合。CRM的应用范围包括技术辅助式销售(Technology-enabled Selling,TES),客户服务和     

词典：CRM常用词汇（一）

CRM策略(The CRM Strategy) 也称做客户资源管理(Customer Asset Management)或客户交互管理(Customer Interaction Management)。CRM是全公司范围的策略,通过围绕客户细分重组公司,满足客户需求,连接客户和供应商等手段来最大化利润和客户满意度。关键的CRM技术投资能提供更好的客户理解度,增加客户联系渠道,客户互动以及对客户渠道和企业后台的整合。CRM的应用范围包括技术辅助式销售(Technology-enabled Selling,TES),客户服务和     

数据挖掘在CRM中的应用设计

讨论了在客户关系管理 (CRM)中用于客户细分和建立客户轮廓的数据挖掘技术。首先指出 CRM的概念和分类 ,然后分析了几种数据挖掘方法 ,最后提出面向 CRM的数据挖掘应用设计。     

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。     

CRM产业链雏形已现——2003’CRM回顾与展望

经过2003年平稳、理性的发展,CRM产业链的雏形已经形成,从CRM研究者、CRM产品研发厂商到CRM实施咨询公司,CRM培训和研讨机构,再到CRM最终用户,这些在产业链上的不同环节,正在逐渐成长。纵观2003年CRM技术、产品以及应用现状,并不能发现高速发展的景象,有的只是更加理性的选型、更加科学的项目实施以及更加规范的服务支持。一、技术应用分析从目前在中国国内市场上的CRM厂商来看,其技术应用情况主要有以下几个重要特点。(1)开发语言Java语言已经成为CRM厂商使用最多的语言,其次是VB、JSP等。另外,有很多厂商使用的开发语言不唯…     

UML在CRM系统中的建模应用研究

客户关系管理系统(CRM)是以客户为中心,利用信息技术,实现市场营销、销售、服务等活动自动化。为了建立可靠、可重用、可维护的CRM系统,应用UML技术对CRM系统建模。分析了UML建模的优点,探讨了UML建模技术,提出了利用UML技术实现对CRM系统的分析建模,使用用例图分析系统的功能需求,叙述了应用类图、顺序图、组件图、配置图设计系统的结构。应用UML的可视化建模,降低了系统的复杂性,提高了软件开发效率和质量。     

数据挖掘技术在中小型制造企业CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是一种全新的管理理念,是提高企业竞争力的一种手段,而数据挖掘技术为CRM的实施提供了良好的支持。简单介绍了CRM系统的基本理论知识,分析了数据挖掘技术在中小型制造企业CRM系统中的主要应用,详细论述中小型制造企业运用数据挖掘技术,提高企业信息管理水平和企业竞争力,使企业建立以客户为中心的经营模式。结合中小型制造企业的特点,详细分析当前制造企业管理的困境,提出了中小型制造业具体在CRM中实施的步骤和方法。     

基于信息技术客户关系管理增值效应分析

客户关系管理(Customer Rela-tionship Management,CRM)是一个旨在增进对客户需求和行为的了解,而加强同客户的关系的商业策略。好的客户关系是业务成功的核心。CRM有很多技术组件,但把CRM当作一个技术词汇是一个错误。更有效的方式是把CRMN作一个收集关于客户、销售、营销效果、反馈和市场趋势的分散信息的流程。目前,国际上CRM解决方案发展趋势主要表现为:主要功能模块持续集成化;客户生命周期价值成为关键因素:客户对服务的预期持续升高;系统的分析功能变得比以往更加重要等。CRM常见组成部分主要有分析性CRM(Analytical CRM)、操作性CRM(Operational CRM)和协作性CRM(Collaborative CRM),而其所具有主要特性有强力销售自动性(Sales force Automation)、市场自动控制性(Marketing Automation)、服务性和市场交互中心(Contact Center)。     

基于数据挖掘技术的CRM应用仿真研究

客户资源现已成为企业最重要的战略资源之一,企业为此也花费大量资金构筑客户关系管理(CRM)系统。该文就关于CRM系统结构和与数据挖掘技术相结合的优势,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,可以通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的营销策略和服务,维系老客户,发现新客户,不断提升客户价值,增加客户满意度。     

基于数据仓库技术的CRM决策支持系统模型设计

针对目前企业决策支持系统面临的新问题，介绍了CRM相关知识和决策支持系统的前沿技术——数据仓库及数据挖掘和联机分析处理，并在此基础上，提出了以数据仓库为中心、数据挖掘和联机分析处理为手段的面向客户关系管理的决策支持系统模型框架，描述了CRM数据运作流程和数据仓库等技术在其中所起的重要作用。     

Customer relationship management systems (CRMS) in the healthcare environment: A systematic literature review

Customer relationship management (CRM) is an innovative technology that seeks to improve customer satisfaction, loyalty, and profitability by acquiring, developing, and maintaining effective customer relationships and interactions with stakeholders. Numerous researches on CRM have made significant progress in several areas such as telecommunications, banking, and manufacturing, but research specific to the healthcare environment is very limited. This systematic review aims to categorise, summarise, synthesise, and appraise the research on CRM in the healthcare environment, considering the absence of coherent and comprehensive scholarship of disparate data on CRM. Various databases were used to conduct a comprehensive search of studies that examine CRM in the healthcare environment (including hospitals, clinics, medical centres, and nursing homes). Analysis and evaluation of 19 carefully selected studies revealed three main research categories: (i) social CRM ‘eCRM’; (ii) implementing CRMS; and (iii) adopting CRMS; with positive outcomes for CRM both in terms of patients relationship/communication with hospital, satisfaction, medical treatment/outcomes and empowerment and hospitals medical operation, productivity, cost, performance, efficiency and service quality. This is the first systematic review to comprehensively synthesise and summarise empirical evidence from disparate CRM research data (quantitative, qualitative, and mixed) in the healthcare environment. Our results revealed that substantial gaps exist in the knowledge of using CRM in the healthcare environment. Future research should focus on exploring: (i) other potential factors, such as patient characteristics, culture (of both the patient and hospital), knowledge management, trust, security, and privacy for implementing and adopting CRMS and (ii) other CRM categories, such as mobile CRM (mCRM) and data mining CRM.     

客户关系管理

客房关系管理（CRM）是世界各地主要企业正在讨论的一个热点问题。随着现代企业信息化管理的不断发展,实行有效的CRM策略对企业的生存和发展显得越来越重要。本文介绍了客户关系管理的系统组成、功能、作用、技术支持等方面的内容,讨论了它的数据处理过程及未来的发展。     

数据挖掘在CRM中的应用

本文介绍了数据挖掘技术与CRM,在此基础上提出了数据挖掘在CRM中的一些应用,最后对数据挖掘的发展方向及其在CRM中的应用前景作了展望。     

基于关系图提取算法的烟草销售客户关系管理的应用研究

展望客户关系管理,数据挖掘技术在其中起到了至关重要的作用,它可以挖掘出千万数据中的有用信息,企业才能对客户进行各类价值分类,然后预测客户的行为,从而做出正确有效的决策。在CRM应用中,基于数据挖掘技术的基础上,结合CRM系统的不足,为避免或减少客户管理系统因管理不到位而导致客户的流失,造成企业的损失,提出了客户关系图的提取算法,很好地分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

CRM在企业的分布实施研究

本文将CRM的概念广义化，研究了企业具体应用CRM的体系结构；提出了CRM中业务过程系统整合思想的运用，描述了数据分析处理的模式与技术过程；最后，论述了企业在具体应用中的注意事项及对CRM的发展做了展望。     

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。