利用数据挖掘加强客户关系管理

为有效地管理和利用庞大的客户、销售数据,通过关联规则、分类预测、时间序列分析、聚类分析、基于Web在客户关系管理中常用到的数据挖掘技术,对客户数据库的大量客户消费信息进行分析和处理,然后将分析结果反馈给管理者和整个企业内部,为企业的客户关系管理工作提供决策支持。数据挖掘技术在客户关系管理中获得新客户,提高顾客价值,保持新客户等领域的应用。     

数据挖掘在CRM方面的应用研究

现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)领域,以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义,论述了了数据挖掘在CRM中的应用和具体的客户分析方法,为企业的经营管理和营销策略提供了帮助     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

随着"以客户为中心"经销模式的应用,企业越来越重视客户关系建设。企业积累了大量的客户数据,建立了客户关系管理系统,数据挖掘技术为客户关系深层次分析提供了技术保证。利用数据挖掘可以进行客户细分、客户流失率分析、客户满意度分析和市场交叉营销等分析。结合客户关系的特点,研究了基于数据挖掘的客户关系管理智能系统的体系结构,提出数据挖掘在客户关系管理系统中的实施流程,研究了ID3算法的不足和改进算法。利用K-means对客户进行聚类分析,并用改进的ID3决策树进行解释,可以更好地为管理者提供客户的有用信息,可以指导企业更好地开展有针对性的低成本服务,可以提高企业的市场竞争力和客户的满意度。     

基于数据挖掘技术的CRM在石油化工企业的应用

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点。CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的。对不同的客户采取有差别的服务,其根据就是企业积累的海量数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据挖掘技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在石油化工企业客户关系管理中的应用。     

CRM数据挖掘中关联规则的应用

客户关系管理是数据挖掘重要的应用领域，包括客户获取、客户保持、客户价值提升的客户关系管理的各个方面，目前，面向客户关系管理的数据挖掘应用研究涉及应用功能、应用方法、算法、模型、数据处理、系统设计和开发等方面，阐述了数据挖掘在客户关系管理中的应用，通过对关联规则的具体分析，进一步明确数据挖掘在企业经营管理中的重要性。     

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容，如何通过对企业客户的行为进行分析，并把分析的结果用于客户管理，是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)，构建企业客户数据挖掘系统的方法，并给出了具体的应用过程。     

E商业时代基于数据挖掘的客户关系管理

在分析目前企业实施客户关系管理不足的基础上．深入探讨了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用，提出了基于数据挖掘的客户关系管理框架，并利用该框架，以商业零售企业为例．给出了基于数据挖掘的客户关系管理具体应用方案。     

浅议数据挖掘在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘是信息领域中近年来快速发展的一种技术,在数据应用中起着重要的作用。介绍数据挖掘技术与客户关系管理的定义及相关概念,阐述了数据挖掘技术与银行CRM的内在联系,从数据挖掘的概念入手,针对银行客户管理的特点逐步分析了数据挖掘在银行客户关系管理中各方面的应用。     

基于关联规则的数据挖掘技术在CRM中的应用研究

阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,说明了关联规则分析是数据挖掘技术中一项非常重要的功能,利用Apriori算法对客户挖掘信息数据库进行关联关系分析,通过分析进一步明确数据挖掘在CRM系统中的重要性。     

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用

在商业银行客户关系管理中，数据挖掘的一个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，为决策者提供例行报告，进行客户细分和沟通，对客户行为异常分析和80／20分析，为客户提供个性化服务，从而提升银行的盈利与竞争力。     

DM与DW技术在CRM系统中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，还是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制(包括管理软件和技术)．数据仓库技术可以将海量的数据进行整理存放，并且可以进行OLAP处理，数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策．CRM的成功在于数据仓库、数据挖掘技术的成功应用．     

数据挖掘及其在电信客户关系管理中的应用

讨论了数据挖掘技术的方法以及电信客户关系管理系统的原理。电信运营商使用客户关系管理系统来降低运营成本，提供优质的客户服务。数据挖掘技术的应用可以帮助电信运营商发现客户消费行为、识别客户特征，辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。     

个性化推荐技术在电子商务CRM中的应用

在电子商务环境中,客户与企业交流的过程中产生了海量的客户行为数据记录,这是企业提高客户关系管理能力的巨大优势。但与此同时,企业也面临着如何有效挖掘和利用这些信息资源,优化客户关系,提升企业竞争力的巨大挑战。论文在分析客户关系管理在企业运营中的重要作用的基础上,讨论了常用的个性化推荐技术及其在电子商务客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的精细化营销模式研究

随着电子商务的深入发展,企业与客户的关系发生了许多变化:客户的选择范围骤然扩大;客户数据爆炸性增长;客户需求多样化、个性化,客户经验成熟化;对企业提出了产品优质、响应迅速、定位准确的高要求;企业正逐步向以客户为中心转变,如何与客户建立起长期的合作联盟,已经成为企业持续长期、稳定发展的重要条件。因而,在网络营销中。如何应用数据挖掘技术对客户数据进行分析,制定适合的精细化和个性化营销策略,如何有效地实施企业的前台驱动者--客户关系管理,已经引起了各行各业的重视。     

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用

在商业银行客户关系管理中,数据挖掘的一个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,为决策者提供例行报告,进行客户细分和沟通,对客户行为异常分析和80/20分析,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。     

基于关联模式的电信客户致电实证分析

客户致电查询分析是企业客户关系管理中的重要内容之一,它对及时有效地了解客户需求、行为并制订合理的决策具有重要意义。针对电信客户在致电查询中所关注的内容,使用数据挖掘中的关联规则方法进行实证分析,可获得查询内容的侧重和查询项之间的关联性。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

针对从CRM的海量信息数据中发现有价值的知识和规律的技术难题,提出将数据挖掘技术应用到CRM中,综合运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的价值高的客户关系,预测客户的购买行为。阐述了数据挖掘技术应用到CRM中的流程和方法,并基于CART决策树算法构建了CRM数据挖掘模型,达到了CRM交互过程中的智能化要求,从而帮助企业更好的了解客户行为,提高企业核心竞争力。     

决策树ID3算法在银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术广泛应用于银行的客户关系管理,本文探讨了挖掘出隐藏在客户数据中潜在信息的方法,对决策树的ID3算法在客户数据信息中的应用进行了分析,依据推导的结果对客户进行分类,进而预测客户行为,制定相应决策,提供更加完善的服务.     

汽车企业CRM系统研究与设计

客户关系管理的出现给汽车企业带来了客户管理变革的新课题。介绍了CRM的基本概念和汽车企业建造CRM系统的必要性;分析了客户关系管理在汽车企业中的应用特点;建立了汽车企业CRM系统的模型;重点介绍了系统的体系结构、网络结构,以及客户销售管理、市场管理、支持和服务管理3个子系统的设计方案。     

客户关系管理在房地产企业中的应用

在竞争激烈的房地产市场中，客户是企业生存的基础。根据客户需求提供房地产品，通过改善产品和服务的质量增强客户满意度，同客户建立良好的关系，成为房地产企业取得竞争优势的重要手段。客户关系管理（CRM）由此成为谈论的焦点。对客户关系管理进行了简要的介绍，分析了房地产企业实施CRM的必要性及所面临的困难，提出了实施CRM的步骤，并对房地产企业客户关系管理系统作了初步的研究。