数据仓库和数据挖掘在信用社客户关系管理中的应用

中国的信用合作联社作为中国银行业的唯一的在广大农村地区生存的银行机构,成为我国银行业的弱势群体,其更应该加快利用先进的科学的管理方法去生存和发展。本文主要介绍信用社数据仓库如何建立及决策树在信用社客户关系管理中的应用,用双重样本对决策树进行训练、修剪,并用修剪后决策树对信用社客户预测分类,准确率达到百分之七十。     

客户关系管理系统的设计及关键技术探讨

阐述了客户关系管理(CRM)的产生、发展及其在当前企业管理中的地位和作用，进一步阐述了CRM系统的体系结构、功能模块及所涉及的关键技术。     

一切从数据开始——商业银行客户关系管理

本文主要介绍数据仓库技术的框架，数据挖掘技术，模型建设，并对分析型CRM系统的应用现状及前景展望，CRM系统建设的方法、步骤及项目管理的相关经验，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。     

外贸型企业客户关系管理方案

国外客户是外贸型企业最重要的竞争资源,是企业的生存之本.ERP等操作型的信息系统自动化企业内部流程,并积累了大量的客户交易历史数据,如何利用基于数据仓库之上的客户关系管理解决方案分析,挖掘客户有价值信息以保持和吸引客户成为培养外贸型企业核心竞争力的重要主题.本文结合ERP和CRM系统提出了综合的客户关系管理解决方案,以实现向客户提供一致的,集成的,个性化的优质服务.     

中小企业客户关系管理探讨

客户是所有企业经营活动的终极元素，客户关系管理（CRM）是“以客户为中心”的现代管理理念和IT技术结合的产物，能够提高企业的核心竞争力。本文对中小企CRM进行了较为全面的研究，包括CRM相关理论和中小企业CRM的实施等。     

中小企业客户关系管理探讨

客户是所有企业经营活动的终极元素,客户关系管理(CRM)是“以客户为中心”的现代管理理念和IT技术结合的产物,能够提高企业的核心竞争力。本文对中小企CRM进行了较为全面的研究,包括CRM相关理论和中小企业CRM的实施等。     

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。     

基于数据仓库的航空客户关系管理研究

数据仓库作为面向主题的数据存储技术,可以作为航空公司客户关系管理系统的核心.在分析国内常旅客计划不足的情况下,指出应基于客户价值进行旅客划分,设计了航空客户关系管理数据仓库,通过SPSS进行数据挖掘为用户提供决策支持.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理是企业在当今的电子商务环境中,利用数据仓库和数据挖掘等先进的智能化信息处理技术,把企业收集和存储的大量业务数据和有关客户资料加工成信息和知识,用来辅助决策及规划相关的企业运营活动的过程,是一个复杂的现代系统工程。结合计量机构现状,选择了这一课题开展相关工作,对在计量领域市场运作中引入CRM进行探讨。     

基于数据库和数据挖掘技术的客户关系管理

本文主要介绍CRM（客户关系管理）的基本原理，提出了一种基于数据库技术的实现方法，描述了数据挖掘技术在实现CRM的各种功能中运用。     

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。     

客户关系管理系统的设计

客户关系管理系统(CRM--Customer Relationship Managerment)对市场、客户信息资源进行整合，在企业内部达到资源共享，从而提高了服务质量和服务水平，提高了客户的忠诚度，也使得企业能够更容易地开发新的客户资源，增强了企业的市场竞争能力。本文对CRM系统的设计提出了一些看法，阐述了数据挖掘在CRM系统当中的应用。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的研究

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念,分析了数据仓库应用的关键技术——联机分析处理和数据挖掘,指出基于数据仓库的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的体系结构。及各部分工作的重点。     

酒店客户关系管理系统中客户获取的研究

客户获取是酒店行业决策支持的一个重要方面,也是客户关系管理的核心任务之一。本文分析传统酒店行业计算机管理系统的弊端,针对其客户获取的局限性,提出对现有客户和潜在客户同时建模并进行分析的客户获取解决方案,研究建立酒店数据仓库、现有客户模型、潜在客户模型等关键技术,实现客户获取,为酒店行业提供更为准确的决策支持。     

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.     

关于CRM系统技术的探讨

本文介绍了CRM系统技术产生背景，发展过程，探讨了CRM系统的基本概念和功能，其中着重说明了CRM的概念层次，然后分析了CRM软件系统的逻辑构成及模块设计，并进行了举例说明，最后阐述了CRM的二个大致发展方向：E-CRM、ERM。     

改进k-means 算法在电信CRM 客户分类中的应用

电信市场的竞争在于客户的竞争,为了在激烈的竞争中保持优势,必须将客户进行细分,针对不同的客户,研究出相应的营销策略．K-means算法能对大型数据集进行高效分类,但对“噪声”敏感,聚类结果不准确,本文对该算法进行改进,使其能够实现更加准确和全面的客户细分．     

工作流管理系统与CRM系统的集成应用

工作流管理系统与CRM（客户关系管理）系统的集成应用将会提升客户满意度和企业信息化总体应用水平。本文介绍了工作流管理系统（WFMS）概况及作用基于COM／DCOM组件技术开发的工作流管理系统IFlow，重点介绍了将工作流技术与移动通信公司客户服务系统进行集成应用的一个原型。