数据挖掘在电子商务中的应用

网络技术的发展使得大数据、信息化成为了时代的标尺,在电子商务领域亦是如此.对于商业来说,掌握先机才能够掌握更多的资源,从而获得更有利的竞争力和服务能力.通过对大数据分析得出商业信息和客户需求信息,从而提供客户满意度高的商品或服务,提高企业竞争力和影响力,数据挖掘对于电子商务有着重要的作用.从电子商务和数据挖掘的内涵入手,详细讲解数据挖掘技术在数据挖掘中的任务和过程,并探讨了数据挖掘在电子商务中的应用.     

数据挖掘在电信行业客户流失分析中的应用

阐明了数据挖掘技术是电信行业提高客户的忠诚度,防止客户流失发生的重要手段,介绍了数据挖掘技术应用于电信行业客户流失分析中的方法、步骤及具体实现过程。     

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.     

数据挖掘技术在房地产客户关系管理中的应用研究

房地产行业的竞争越来越激烈,数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具在房地产行业中的应用更加广泛.本文从应用角度出发,介绍数据挖掘技术的基本概念及常用的挖掘技术,从房地产市场基本分析及房地产客户分析中详细说明数据挖掘技术在房地产行业中的应用.     

基于数据挖掘技术的客户关系管理——以微信平台为例

笔者先介绍了数据挖掘和客户关系管理的基本概念,然后在数据总结、分类发现以及研究关联信息的基础上,详细分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用。进而以微信平台和公众号为例,从获取潜在新客户、提升客户价值以及预防客户流失相关方面入手,详细阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体应用方式。     

数据挖掘技术及其在客户服务系统中的应用研究

数据挖掘技术是一种新型技术,但是其应用时间比较长,而且应用效果也比较突出,通常情况下,此种技术都用于企业客户服务系统中,以便能够帮助企业找到潜在客户,同时挽留住最具价值客户。本文主要通过对数据挖掘技术的介绍,进而探讨了数据挖掘技术及其在客户服务系统中的应用,希望能够为数据挖掘在其他领域的应用提供有益的帮助。     

数据挖掘在CRM中的应用

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程,最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

基于数据挖掘技术的证券客户分析系统

基于数据挖掘技术研究并实现了证券客户分析系统,通过对数据进行详细的分析和预处理,通过数据挖掘工具SPSS CLEMENTINE8.0中的K-平均值、C5.0算法建立模型,并运用模型预测最有潜力的客户,实际应用验证了其准确性.     

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。     

数据挖掘技术在农村信用社CRM系统中的应用初探

当前,客户的价值对企业价值的影响越来越大,因此CRM也越来越受到企业的重视,成为当前研究的一个热门课题.数据挖掘技术是CRM系统的核心.本文对数据挖掘技术在农村信用社CRM系统中的应用进行了探讨.     

数据挖掘技术在数码产品销售商家的应用

该文介绍了数据挖掘技术在数码产品销售商家中的应用,洪娄底诚信科技公司为例,首先让人对数据挖掘技术建立一个正确的观念．消除对于数据挖掘技术的误区,为后面数据挖掘技术应用打下基础;接着提供数据挖掘技术中类聚分析将客户有效分类,运用关联规则挖掘技术找出业务间的关联性．从而进行货柜商品摆设,针对不同客户进行有效、个性化的营销。     

CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现

文章介绍了利用数据挖掘技术处理电信行业中的客户流失问题,包括建立客户流失预测模型的过程及对模型的评价,并且使用数据挖掘工具SAS/EM实现了整个建模过程。     

数据挖掘在防电信客户欺诈模型中的应用

首先分析了当前电信客户欺诈背景,提出把数据挖掘技术应用于电信客户欺诈系统中的构想。防范电信欺诈从操作角度来说就是对欺诈人群的行为进行控制,利用数据挖掘等先进技术对电信客户的行为进行分析。文章着重阐述了采用数据挖掘、朴素贝叶斯分类等技术建模以及验证过程。性能测试表明:将先进的数据挖掘贝叶斯分类技术应用于实际的电信客户欺诈系统中,具有一定的市场价值。该模型能挖掘出潜在的风险行为,识别出客户的欺诈行为,从而解决诸多规模小、分散性大的电信欺诈行为。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在分析CRM系统结构及其与数据挖掘技术相结合的优势的基础上,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的产品和服务,不断提高客户满意度.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

在电子商务中,如何从大量数据中获取有价值的客户信息非常重要,Web数据挖掘技术是现代电子商务不可缺少的重要工具,文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类及数据挖掘过程,同时阐述了电子商务中的几种数据挖掘技术及其具体应用.     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用研究

电信企业的客户分析业务活动会产生大量的数据并形成了各自的事务型数据库,数据挖掘技术可以把分散的数据集中起来获取所需的知识.本文在介绍了电信客户关系管理系统的基础上,对数据挖掘技术进行了深八分析,构建了其在电信客户分析中的应用模型,通过某电信运营商所提供的大量的现实数据加以应用,输出结果验证了模型的合理性、有效性和实用性.     

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。