数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念,也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能,阐述了CRM的定义及功能,论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

数据挖掘技术在客户细分领域的应用

在市场经济发展过程中,以客户为中心的经营理念的转变,使得客户关系管理在研究与应用上受到了广泛的重视。作为客户关系管理的核心概念之一,客户细分已成为一种基础性的分析功能,并将为企业管理提供全面的信息支持。本文综合研究了现有的客户细分方法,并介绍了数据挖掘技术在客户细分领域的应用。     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

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。     

数据仓库及数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大。如何有效地使用这些数据却成为一个问题。因为往往是数据丰富而知识缺乏,透过这些客户的销售记录我们能从中发现什么？于是客户关系管理系统（CRM）就应运而生。     

客户细分在电信营销中的应用研究

今天的电信行业面临着如何更好的理解客户信息将其转变为有用的知识,如何维护客户关系和发展有价值客户并提供个性化的服务的难题。数据挖掘能从大量客户数据中发现潜在和有价值的知识,这无容质疑的为电信营销提供的极大的支持。进行客户分群分析的目标是通过综合客户消费行为,帐单行为以及人口统计信息（主要是客户行业）等因素,按照价值和行为两个维度进行战略分群,对客户进行细分。为了重点研究客户分群分析在电信营销中的应用;另外也针对基于数据挖掘模型的应用给出了一些市场战略和个性化营销方法。     

数据挖掘在银行客户细分中的应用

对银行客户细分的挖掘模型做了讨论,将数据挖掘中的K-means算法应用于其中。通过提供针对本文具体实例的聚类算法,得出了具有实际意义的挖掘结果,并给出相关的参考营销策略,以便读者参考。     

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。     

聚类方法在通信行业客户细分中的应用

通信行业的激烈竞争,使客户细分工作显得越来越重要。该文结合通信行业的实际情况,通过研究数据挖掘的聚类方法,提出了用 K-means聚类算法实现通信行业客户细分,解决了通信行业缺乏细分手段的问题,提高了通信企业的效益和竞争力。     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

当前银行的数据信息的管理工作,己从原来的管理系统发展成为当前的分析决策。银行数据需要通过数据仓库和数据挖掘技术细分银行客户群体、分析交易内在规律、保障银行服务等。该文阐述了细分银行的数据仓库的设计,并在此基础上使用聚类算法具体应用于细分用户市场,为银行业务的开展提供了数据依据。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

数据挖掘在客户关系管理的应用分析

介绍了数据挖掘的一般概念和主要用途,详细描述了实施数据挖掘的闭环流程,并通过案例“客户流失模型的建立”进一步分析了数据挖掘在客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘的电力行业客户细分建模浅探

目前我国电力行业客户细分存在诸如电力行业客户行为细分缺失。本文研究从整体模型设计、客户行为细分指标体系设计及客户终身价值描述体系设计进行探讨。     

一种E-mail挖掘方法及其在CRM中的应用

介绍了一种E-mail信息挖掘的方法，详细论述了挖掘的各个步骤及相关算法，并重点介绍了E-mail挖掘在CRM中的具体应用。     

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的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

数据挖掘技术在中国移动CRM中的应用

CRM是一种帮助企业向客户提供优质服务的工具,在CRM中利用数据挖掘技术不断的收集、分析客户资料,从而达到保有优质老客户、获取新顾客的目的,帮助企业制定有效的营销策略,提高企业的收益率。