数据挖掘技术在客户保有中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念及相关技术,重点阐述了聚类分析和分类,然后论述了数据挖掘技术在电信行业客户保有中的应用,提出了一种基于洞察力营销的客户保有的解决方案,并对数据挖掘技术应用于客户细分、客户流失预测等进行了详细的探讨.     

数据挖掘技术在商业银行中应用的启示

商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据.在这些海量数据中,隐藏着大量有价值的客户信息.运用数据挖掘技术,可以从这些数据集中提取客户的知识,方便银行人员为客户提供精确的服务,同时提高工作效率.本文重点介绍了数据挖掘技术的概念方法,以及数据挖掘在银行业务中的应用,希望能对大数据在广电行业的应用有所启发.     

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。     

数据挖掘在客户流失管理中的应用

客户流失是通信行业的难题。阐述了数据挖掘技术的数据分析、信息处理和预测功能,并举例介绍了数据挖掘在客户流失管理中的应用。     

数据挖掘技术在大型商场管理系统中的应用

随着计算机技术与大数据技术的不断成熟,当前相关的应用已经较为成熟,数据挖掘就是较好的体现。它能有效发现潜在信息,综合处理数据,为决策提供帮助。在大型商场的管理系统中,数据挖掘技术能够应用于客户细分、客户信用分、析客户识别与保留中,优化大型商场的管理方式,提高其经济效益。基于此,文章从数据挖掘技术的概述入手,首先分析数据挖掘技术在大型商场管理系统中的具体应用,然后探究相应的注意事项,希望可以借此给数据挖掘技术与商场管理系统的结合研究提供一定的参考。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

新型客户订单分析管理

随着互联网的发展,数据量急剧膨胀,人们需要高效、自动化的数据分析工具,数据挖掘应运而生,数据挖掘这种技术是当今研究的热点之一。利用数据挖掘技术对客户订单的研究一直以来是国内外学者研究的热点问题,利用数据挖掘技术对客户订单的管理进行了分析和设计,从大量的数据中抽取有用的商业信息,实现经营管理中的决策支持,从而提高客户订单管理系统的时效性。     

基于数据挖掘的电信客户流失研究综述

文章首先分别介绍了流失客户与数据挖掘的概念,总结了近年来数据挖掘技术在电信客户流失方面的研究,然后详细分析了客户流失数据挖掘的几种基本方法,最后探讨了进一步的研究方向。     

数据挖掘技术与电信客户分析

数据挖掘技术以其跨学科、算法丰富及处理海量数据的特点而被广泛应用于金融、零售、电信等领域的客户分析中,帮助企业深入细分客户,提升客户体验,增加企业收入。我国电信运营商正面临着激烈的市场竞争,对深入细分客户的需求也日益强烈,对数据挖掘技术的跟踪与应用的需求十分迫切。本文深入探讨数据挖掘方法论、技术方法及其在电信客户分析中的应用,指出应用中要注意的问题,为对电信客户进行分析提供了参考。     

利用数据挖掘技术提高电力客户的满意度

为提高自身的核心竞争力,为电力客户提供更为优质的服务,电力企业通过运用数据挖掘技术提高电力客户的满意度。本文通过对客户的满意度,对数据挖掘技术进行介绍,并列举简单实例对数据挖掘技术进行剖析,讲解如何通过具体的挖掘操作来提升客户满意度。