数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

数据挖掘在电值客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步.本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程.     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述 ,介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程 ,并给出了数据挖掘技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户对企业起着至关重要的影响。新客户的获取无疑对企业的生存和发展起到很重要的作用。客户关系管理系统中,通过分析海量数据之间的联系,建立规范全面的信息模型。为了解决新客户的获取问题,采用数据挖掘技术对客户类别进行预测。通过对数据挖掘各种算法的比较,做了决策树算法编程实验,获得客户类别的预测结果。结果表明,数据挖掘技术能有效提高客户预测的准确率,提高了数据利用率。     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用

1 引言在我国加入WTO的情况下,电信企业正面临着巨大的挑战和机遇。落后的管理手段和经营方式已经难以适应信息化社会的潮流。市场竞争越来越激烈,客户生命周期不断的缩短,采用先进的管理手段和技术已成为各电信企业解决问题的必由之路。2 数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的信息技术,在电信企业中有着广阔的应用市场和开发前景。数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘出潜在的、有价值的模式或规律,而这些模式或规律可以辅助商业决策,最终给企业带来一定的价值,实现从商业数据到有价值的商业信息(知识)的转变。数据挖掘过程可以分为四个阶…     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述，介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程，并给出了数据控制技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用探讨

随着计算机技术、网络技术、数据库技术的快速发展和进步,客户关系管理系统得到了广泛地普及和应用,尤其是数据挖掘技术诞生之后,客户关系管理系统能够精确提升客户服务质量,以便能够长期保持和维系良好的客户关系,发展企业业务,提升企业的市场竞争力,具有重要的作用和意义。本文就数据挖掘在客户关系管理中的应用展开论述。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

随着中国电信的改革和重组,中国电信业的市场环境发生了根本性的变化,中国电信服务市场逐步形成了从最初个别运营商垄断市场到数家大运营商主导、多家小运营商参与、新运营商不断加人的电信市场竞争的新格局。我国加入WTO后,我国电信市场将逐步对外开放,一些世界级的电信巨头将通过多种手     

模糊数据挖掘在客户关系管理中的应用

应用模糊数据挖掘方法，给出了模糊数据挖掘中基于聚类分析的算法以及详细的模糊聚类分析步骤，对复杂的客户需求进行合理聚类，充分体现客户需求的个性化与产品模块的完备性。模糊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。     

试分析数据挖掘在通信行业营销中的应用

随着信息技术的飞速发展,电信通信行业处于不断进步与完善中,竞争异常激烈,传统技术手段逐渐被先进技术所替代。面对行业发展的新形势,通信行业更加重视客户资源与客户关系的维护,将营销工作作为发展战略的重点。文章基于数据挖掘技术,探讨了其在通信营销领域中的应用,分析了其在通信营销环节的价值,有针对性地提出了发展与完善策略,以期为通信行业的可持续发展提供坚实保障。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

有效及时的处理客户信息,并挖掘出客户的消费倾向,实现精确营销成为电子商务时代企业的关注。本文主要阐述数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用及应用步骤,用实例说明了电子商务客户关系管理中数据挖掘的应用价值。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用分析

随着当前社会经济的发展和科学技术的进步,电子商务取得了很大的发展成就,目前变成了国民经济的重要组成部分和影响因素。电子商务的发展的社会环境下,客户的信息量都在不断的扩大,应用数据挖掘技术进行客户关系管理,可以从一些不确定的信息中挖掘出有效的客户信息,为企业的发展提供一定的决策依据。因此,本文针对当前的电子商务发展,对数据挖掘在客户管理中的应用进行了一定的探讨和分析。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据挖掘在通信行业品牌建设中的应用

1品牌建设困境一般认为,不同品牌应该对应不同的客户群,这正是品牌存在的意义。中国移动的“全球通”品牌,对应的就是高端商务客户,“动感地带”品牌对应的是学生和年轻人,“神州行”品牌对应的是话务量较少的无月租用户。如果每个品牌能够覆盖大多数的该品牌目标客户,则该市场内品牌的细分设计和营销工作是成功的;相反,如果每个品牌的客户组成都是一样的,各个层次各个类型的客户都有,那么这个品牌建设是失败的。在某些市场细分做的比较好的地区,中高端客户集中在全球通,享有更高水平的服务,缴费也较多,为移动公司提供大量利润;中低端客户集…     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。本文将从客户关系管理中客户细分问题的特点出发,探索基于数据挖掘的客户细分模型,为客户关系管理提供新的应用方法。     

关联规则数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了数据挖掘和客户关系管理概念提出的背景及其发展演变的过程,以及专家学者对数据挖掘的观点和定义,阐述了从技术角度和商业应用角度对数据挖掘涵义的认识。本文对于数据挖掘技术中的关联规则挖掘理论和算法给予了重点的介绍,并详细说明了关联规则技术在客户关系管理中的应用,由此得以明确了数据挖掘技术在企业经营管理中的重要性。在关联规则挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上,对于更好的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究。最后以某钢铁集团企业需求为背景,为了提供给企业采用交叉销售模式和策略的科学依据,实现了挖掘客户购买行为和需求规律的功能。     

数据挖掘在CRM中的应用

近年来,随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文首先简要的阐述了数据挖掘及CRM的一般知识,然后深入分析了数据挖掘在CRM中的具体应用。     

数据挖掘在客户关系管理中的运用

1 CRM的内涵与意义 客户关系管理是以客户为中心的思想发展而来的管理理论。人类科学技术水平的提高，引起了世界的两大主要变化，首先是信息、物资的流动速度加快，无论是消费者还是生产者都能更快的得到有效信息，适时调整自己的习惯和行为，导致了全球生活节奏与变化的加快。再次是计算机技术等高技术的发展使生产能力的极大提高，超越了人们的基本需求水平，市场逐渐由卖方市场转变为买方市场，市场竞争也日益激烈。如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为关乎企业成长和发展的关键，因此客户关系管理思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为人们所重视与推崇。客户关系管理的核心思想主要包括以下几个方面：