零售业CRM系统中的数据挖掘探讨

阐述了零售业CRM系统的特点及技术要求,在此基础上对零售业CRM系统的数据挖掘思路进行了探讨。     

零售业CRM系统中的数据挖掘探讨

阐述了零售业CRM系统的特点及技术要求,在此基础上对零售业CRM系统的数据挖掘思路进行了探讨.     

零售业中的数据挖掘

首先简单介绍数据挖掘技术的相关知识及零售业的特点，然后指出在零售业中实施客户关系管理（CRM）的重要性，从而引出数据挖掘（DM）技术在CRM中的核心作用。     

数据挖掘技术在零售业CRM中的应用

客户关系管理（CRM）是目前企业决策管理的重要内容,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从零售企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。阐述了数据挖掘技术在零售业CRM中的作用,着重分析了关联分析方法和聚类分析方法,并结合零售超市讨论了方法的应用。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

客户关系管理中数据挖掘技术的研究与应用

本文介绍了CRM和数据挖掘技术,在此基础上提出了在CRM中数据挖掘技术的应用。最后对一个数据挖掘工具在CRM中的应用进行可举例分析。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域.概述了数据挖掘技术的功能和分类;比较了CRM的各种定义,阐述了CRM的含义及其应用系统的通用体系结构;总结提出了数据挖掘技术在分析层CRM中的4方面应用;分析了数据挖掘在CRM中的实施过程.     

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。     

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。     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

校园信息系统中CRM与数据挖掘的结合和应用

CRM是近些年兴起的一种面向客户的生产管理模式,它的实施要以计算机技术作为保障与基础。数据挖掘是一种面向决策的智能技术,它与CRM的结合将给管理理念带来一种新的视角和冲击。该文将对在校园信息系统中CRM理念与数据挖掘技术的结合进行初步探讨。     

数据挖掘在实验室CRM中的数据仓库设计

数据仓库是CRM中数据挖掘和决策分析的基础,数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测.本文通过对数据仓库的概念及模型入手,设计了一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型.     

Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification

Despite the importance of data mining techniques to customer relationship management (CRM), there is a lack of a comprehensive literature review and a classification scheme for it. This is the first identifiable academic literature review of the application of data mining techniques to CRM. It provides an academic database of literature between the period of 2000–2006 covering 24 journals and proposes a classification scheme to classify the articles. Nine hundred articles were identified and reviewed for their direct relevance to applying data mining techniques to CRM. Eighty-seven articles were subsequently selected, reviewed and classified. Each of the 87 selected papers was categorized on four CRM dimensions (Customer Identification, Customer Attraction, Customer Retention and Customer Development) and seven data mining functions (Association, Classification, Clustering, Forecasting, Regression, Sequence Discovery and Visualization). Papers were further classified into nine sub-categories of CRM elements under different data mining techniques based on the major focus of each paper. The review and classification process was independently verified. Findings of this paper indicate that the research area of customer retention received most research attention. Of these, most are related to one-to-one marketing and loyalty programs respectively. On the other hand, classification and association models are the two commonly used models for data mining in CRM. Our analysis provides a roadmap to guide future research and facilitate knowledge accumulation and creation concerning the application of data mining techniques in CRM.     

通信企业CRM中数据挖掘的应用研究

通信企业CRM的构建目标是为了使服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识不断提升与完善,赢得更多的客户并且提高客户的忠诚度和满意度,挖掘客户潜在价值以及降低销售和管理成本。本文通过通信CRM系统的框架结构、CRM中数据仓库的作用、通信CRM中数据挖掘的具体应用三个方面论述了详细论述了通信企业CRM中数据挖掘的应用。     

通信企业CRM中数据挖掘的应用研究

通信企业CRM的构建目标是为了使服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识不断提升与完善．赢得更多的客户并且提高客户的忠诚度和满意度，挖掘客户潜在价值以及降低销售和管理成本。本文通过通信CRM系统的框架结构、CRM中数据仓库的作用、通信CRM中数据挖掘的具体应用三个方面论述了详细论述了通信企业CRM中数据挖掘的应用。     

基于聚类的数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用研究

本文通过对电子商务中客户关系管理聚类数据挖掘技术的研究,提出基于CABOSFV算法的客户聚类算法,用于解决客户关系管理中大量高维稀疏数据组成的客户行为数据集聚类分析和信息管理问题。