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。     

基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究

网络时代,电子商务CRM中存储海量客户数据,可利用数据挖掘技术对这些数据进行有效挖掘,发现有价值的信息。通过了解客户关系管理CRM的功能,分析数据挖掘技术的模式及过程,得出在电子商务CRM中可利用数据挖掘技术的分类模式获取新客户,聚类模式留住老客户,关联、序列模式提升客户价值,数据挖掘技术将在CRM中发挥越来越重要的作用。     

数据挖掘模块在CRM上的系统实现及应用浅析

随着如今电子商务模式和信息经济的竞争日益变得激烈起来,当人们在面对隐含着很多重要信息感到无从下手的时候,数据挖掘恰洽正是解决人们这一问题最有效的工具,数据挖掘可以从众多的数据中发掘感兴趣的数据模块,为人们的分析决策提供帮助。而对于CRM（客户关系管理）来说,只有采用数据挖掘模块的CRM才能算是现代化的管理,更有效率的管理。     

基于数据挖掘的客户关系管理系统研究

在CRM客户关系管理中,反馈和交流的管理过程是重要的内容,通过与客户的深入交流对客户的需求进行更加详细具体的了解,之后再根据客户的需求对企业的产品和服务进行一系列的改造。为了能够更好地实现这一目的,基于面向对象的编程方法,研究开发了新的客户关系管理系统,利用遗传算法和神经网络算法挖掘数量庞大的客户数据,从而取得客户关系管理的有效信息。利用遗传算法将数据挖掘应用到客户获取中,利用神经网络算法将数据挖掘应用到交叉营销中,并取得良好效果。     

CRM在电信业的应用和实施

目前电信公司最大的需求是挖掘老客户的潜力,发展新客户,实施客户关系管理有助于企业解决这方面的问题。CRM项目的实施可分为3步:应用业务集成、业务数据分析和决策执行。成功实施CRM的关键因素包括确立合理可行的项目实施目标、高层管理者的理解和支持、让业务驱动CRM项目的实施、有效控制变更管理及选择软件供应商和实施伙伴。     

运营商呼入营销中的客户关系管理研究

文章针对运营商呼入营销提出的客户关系管理模型,由可操作的CRM系统、经营分析的数据挖掘和分析、客服系统支撑下的IFTTT三部分组成。本文通过对客户关系管理模型的构建,介绍了CRM系统与产品和客户之间的关联情况,经营分析系统的数据存储、挖掘职能和NG客服的前台展示情况,并对整体效果进行了论述。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

随着电子商务经济模式在社会经济发展中应用程度的加深,客户关系管理逐渐受到企业的关注和重视,而在客户关系管理中,客户的分类是其中的一项必备职能。客户作为一个庞大的群体,要想在庞大的不确定客户信息中挖掘出有价值的信息,还需要数据挖掘技术的应用。基于此,文章先对数据挖掘技术和CRM的相关内容进行了介绍,在此技术上分析了数据挖掘技术在CRM中的具体应用情况。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理研究

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。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。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘技术为他提供了有力的技术保障。     

一种基于数据挖掘的通用CRM系统框架及关键技术研究

文章在分析当前CRM的应用现状的基础上，综合数据挖掘技术、OLAP技术、知识库的最新研究成果．结合CRM的功能需求，研究了一种新的基于数据挖掘技术的通用商业CRM系统。该系统不仅能够提高用户对客户信息管理的效率，优化企业对客户的响应模式，同时可以根据行业特点进行快速定制实施．极大地方便了面向不同商业应用的客户关系管理平台的搭建，在实际商业应用中具有重要意义。     

CRM项目如何才能成功运行

CRM 软件项目的实施是企业从事 CRM 实践的重要活动之一,对于实施CRM(客户关系管理)的企业来说,能否成功运行是 CRM 理念在企业内能否有效实践的重要标志。针对 CRM 项目应该如何成功运行的问题,国际知名信息化专家何荣勤以自己多年来的海内外实战经验,就一个典型的 CRM 软件项目对项目实施的主要环节进行分析,为大家提供一个借鉴良方。