利用数据挖掘方法分析客户忠诚度

针对客户忠诚度分析这一客户关系管理系统的重要问题，在分析已有工作的基础上，经过多级数据归约，提出了多商品配送企业适合工程计算的客户忠诚度公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘，找出了客户群的特点，对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。     

基于大数据的航空公司客户价值的分析与研究

在国内外航空市场竞争日益激烈的背景下,航空公司在客户流失方面应该引起足够的重视。如何改善流失问题,继而提高客户的满意度、忠诚度是航空公司维护自身市场的重要问题。针对上述问题,本文提出构建航空公司客户价值评价的TRFMZ模型,并在该模型基础上运用K-means算法对客户进行分类,针对不同的客户群,航空公司可以采用不同的营销策略来提高客户的体验和满意度。     

利用数据挖掘方法分析客户生涯价值

针对客户生涯价值分析这一客户关系管理系统的重要问题,在分析已有工作的基础上,经过多级数据归约,提出了多商品配送企业适合工程计算的客户生涯价值公式。进而对客户进行了高速聚类挖掘,找出了客户群的特点,对公司有针对性地制定客户策略起到了一定的指导作用。     

SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用

文中主要研究了我国证券业客户忠诚度分类和表现形式,提出了一种证券业客户忠诚度评估的有效方法。依据RFM客户评价方法,结合数据挖掘的一般流程将SOLServer2005中的数据挖掘技术应用于证券业客户忠诚度模型系统中,并结合某证券公司客户交易数据,对其客户忠诚度进行了准确合理的分类,对其不同忠诚度类型的客户提出相应个性化营销建议,最后通过使用DMX语言在客户端运用数据挖掘产生的分类规则对其客户进行了准确预测。     

SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用

文中主要研究了我国证券业客户忠诚度分类和表现形式,提出了一种证券业客户忠诚度评估的有效方法。依据RFM客户评价方法,结合数据挖掘的一般流程将SOLServer2005中的数据挖掘技术应用于证券业客户忠诚度模型系统中,并结合某证券公司客户交易数据,对其客户忠诚度进行了准确合理的分类,对其不同忠诚度类型的客户提出相应个性化营销建议,最后通过使用DMX语言在客户端运用数据挖掘产生的分类规则对其客户进行了准确预测。     

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。     

银行客户管理如何实施？

谁都知道，客户对银行这个特殊的行业来说，意味着什么。面对日益增大的客户群，客户经理如何象以前那样有清晰的认知、梳理这些客户，并有针对性的对客户展开相应产品营销？而银行客户关系管理又将走向何处？     

聚类分析在客户关系管理中的研究与应用

客户关系管理是以客户为中心，保持企业与客户互动的过程，把聚类分析的数据挖掘技术运用于客户关系管理可以改善客户关系，并对将来的趋势和行为进行预测，从而支持决策。采用最小方差法的谱系聚类对样本数据进行聚类，挖掘和分析客户群中所存在的不同特征的组群，得到直观的聚类过程和较合理的分组结果。     

基于动态聚类的证券业客户细分实证研究

在客户关系管理理论基础上,建立了一个包含13个行业特色指标的证券业客户多维细分模型,并利用聚类分析对国内某知名券商的具体客户信息和交易数据进行了实证研究,有效识别出了具有不同特征以及偏好的客户群,并在此基础上提出了相应的营销策略。     

基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型研究

客户关系管理以客户为中心,通过再造企业组织体系和优化业务流程,展开系统的客户研究,最大程度地改善、提高了整个客户关系生命周期的绩效,从而提高客户的满意度和忠诚度,提高运营效率和利润收益。该文研究和探讨了客户关系管理系统开发的技术环节及实现过程,并对基于贝叶斯分类算法的客户流失分析模型的建立进行了分析。     

数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用

将数据挖掘技术应用于证券公司客户关系管理中的客户细分,阐述了相关概念,并给出了一个应用实例。     

呼叫中心技术在电力系统中的应用

介绍了呼叫中心系统组成、功能及在电力系统中的应用。     

基于数据仓库的客户分析系统的分析与设计

客户资源正在成为企业最具价值的资产,该文给出了基于数据仓库的客户分析系统 ＣＡＳ的结构和功能组成。阐述了 ＣＡＳ在企业分析客户组成、客户购买模式、客户价值分布等方面的应用。     

基于聚类的客户细分方法研究

本文首先对聚类算法进行了分析,然后以中小型商业批发企业为例,设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型,应用K-Means聚类方法进行了实际的挖掘。探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下,只要设计出合理的细分模型并选择合适的算法仍然可以实现有效的客户细分。     

客户信用等级评价系统的研究与应用

主要介绍供电局客户信用等级评价系统的应用,在客户关系管理基础上采用J2EE的体系结构,以ORACLE 10.2做数据库,通过BI数据分析工具MicroStrategy8.1实现OLAP联机事务分析功能,为业务操作员人员提供简单方便的Web应用。该系统实现了对电力营销数据挖掘分析,可跟踪用电客户缴费情况,构建客户信用等级评估体系,形成客户信用预警机制,采取适宜的电费催收策略,有效规避客户欠费风险。全面提高供电企业决策水平、管理质量和工作效率。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

电子商务加速发展,吸引了众多企业进军电商行业,加剧了企业对客户的竞争。因此,做好客户关系管理就显得非常重要。在简要描述数据挖掘和CRM（客户关系管理）的基础上,重点分析数据挖掘在CRM中的具体应用．包括如何获取新客户和如何提升客户的价值。这对电子商务企业的客户关系管理有参考价值。     

Visualization method for customer targeting using customer map

An important issue in customer-oriented marketing area is target selection which enables the determination of potential customers. In this paper, we suggest a novel customer targeting method: customer map for a service industry. The customer map is the visualization method for customer targeting. It depicts value distribution across customer needs and customer characteristics. To develop the customer map, we integrate numerous customer data from various data sources, perform data analyses using data mining techniques, and finally visualize the information derived by the former analyses. The customer map helps decision makers to build customer-oriented strategy under the unified goal of customer targeting. It also affords to monitor and perceive real time state and the change of customer value distribution based on their information without preconception. We apply the customer map to a credit card company, build web-based prototype system for the customer map and acquire managerial implications from this study.     

信用卡客户消费行为挖掘中的数据预处理

在数据挖掘过程中数据预处理至关重要,针对不同的领域和行业,数据预处理的方法千差万别。详细描述信用卡客户细分和关联规则分析中的数据预处理过程,首先从信用卡系统数据库中选择与分析主题有关的数据表,然后对经过选取后得到的数据,通过数据清理、集成、变换和归约处理过程得到挖掘所需的样本数据。     

Customer participation,value co-creation and customer loyalty – A case of airline online check-in system

Information communication technologies and self-service technologies, such as self-check-in kiosks or online check-in systems, are widely used in the air transport industry. This study proposes a conceptual model to investigate the relationships among customer participation, co-created values and customer loyalty in an air transport context, and empirically tests the model by using questionnaire survey data collected from Taiwanese airline passengers. In particular, three perceived values (i.e. enjoyment value, economic value and relational value) are specified to represent the passengers' co-created values. The empirical results support the following hypotheses. Customer participation in using an online check-in system is positively related to all three values, which further lead to satisfaction with respect to the system. System satisfaction is also related to satisfaction with respect to the company, and both system satisfaction and company satisfaction have positive effects on customer loyalty.     

Intelligent customer complaint handling utilising principal component and data envelopment analysis (PDA)

In this study, we consider customer to be a company's crucial asset. In order to have a fast, efficient decision-making process, it is vital that a customer relationship management (CRM) decision-maker condenses and abstracts the existing information. A questionnaire survey was conducted among respondents in order to obtain the required data. The questionnaire contains nine categories of satisfaction variables. To perform the analysis, we used principal component analysis (PCA) and data envelopment analysis (DEA). PDA has been utilised as an abbreviation for the integration of these two methods. To effectively analyse the procedure, PCA was utilised to assign a number to each category of questions related to each satisfaction variable. To achieve optimal precision, DEA was applied to the three categories of customers (‘most important’, ‘important’ and ‘ordinary’ customers) in order to determine the strengths and weaknesses of customer services from these customers’ perspectives. Customers were clustered and then DEA was used to determine their viewpoints. Using DEA, we have optimised our recognition of customers’ complaints and then provided recommendations and remedial actions to resolve the current issues in logistics and transport industry in general, and at Fremantle port in particular.SignificanceThe current study integrates soft computing and optimisation technique in order to build the CRM recommender system. It demonstrates the hybrid soft computing strengthens in area of CRM as the relevance solution. The significance of the proposed algorithm is three fold. First, it integrates soft computing and optimisation technique in order to build the CRM recommender system. Second, it utilises the most standard CRM variables in its decision making process. Third, it is an optimising algorithm because it integrates DEA with PCA technique.