基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的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,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

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。     

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.     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

当今,电信企业面临激烈竞争,客户成为取胜的关键之一,基于数据挖掘的客户关系管理应运而生。本文数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用进行探讨。     

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。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中的应用

本文介绍了客户关系管理系统及数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中客户获取、确定客户价值以及保留客户等三方面的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究

本文针对某烟草企业客户关系管理应用的现有需求和发展趋势以及客户关系管理理论的特色,提出基于数据挖掘技术的客户关系管理优化策略,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体作用并对CRM中的数据挖掘过程进行了分析和研究,描述了原型验证系统的具体实现,探讨了实用化的可行性.     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

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。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

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。     

基于数据仓库的客户关系管理

数据仓库是数据管理信息领域近年来出现并发展迅速的一种新技术,它可以将各个渠道得来的数据,整理成全面、完善的客户信息库,通过数据挖掘和数据分析,来了解客户的需求,以保持良好的客户关系,维系客户忠诚,从而提高企业核心竞争力。论文介绍了数据仓库的基本概念及其技术特征,详细分析了数据仓库在客户关系管理中的作用。在此基础上,提出了客户关系管理数据仓库系统的具体设计方案。     

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。     

流程驱动的客户关系分析系统的设计与研究

客户关系管理系统（CRM）的应用已经越来越普遍,分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,应用数据挖掘技术能够对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析。设计了适合数据挖掘技术应用的客户关系分析系统,并提出了一种流程驱动的分析处理过程,支持客户关系分析评价系统功能的实现,使之既能满足系统的功能需求,又具有较好的灵活性和易用性。系统可以帮助企业理解各种客户行为模式,掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

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。     

数据挖掘在电信行业客户关系管理中的应用

章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，详细描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。