数据挖掘与商业银行客户关系管理

本文介绍了在商业银行的客户关系管理系统中如何有效地使用数据挖掘技术为管理者提供有效的决策信息的方法。     

数据仓库和数据挖掘技术在商业银行CRM中的应用

本文主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的框架,模型建设,并对商业银行客户关系管理CRM系统介绍分析,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。     

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.     

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。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析

客户关系管理是一种改善企业与客户关系,以客户服务为中心的新型管理机制。数据挖掘技术能够对大量的数据信息进行分析处理,提取出有潜在价值的规则和信息,利用获取的模式对客户需求进行预测,为企业决策提供指导。数据挖掘是客户关系管理成功的关键和基础。     

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。     

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显。基于全新的信息技术的管理理念——客户关系管理受到中国邮政的青睐。数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术。文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景。     

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显.基于全新的信息技术的管理理念--客户关系管理受到中国邮政的青睐.数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术.文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景.     

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。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念,针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题,分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。     

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.     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例．设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

面向CRM的数据挖掘应用

客户关系管理（CRM）已成为目前企业决策管理的重要部分，而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文简要介绍了常用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

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。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

CRM：从信息搜集到数据挖掘

对于企业来说,完成信息的搜集只是实施CRM的第一步,真正决定客户关系管理是否能满足现代企业需要的,则是数据挖掘的使用