基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要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。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的研究

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念,分析了数据仓库应用的关键技术——联机分析处理和数据挖掘,指出基于数据仓库的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的体系结构。及各部分工作的重点。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

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     

数据挖掘在CRM中的运用

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系统。其关键点在于如何运用数据挖掘技术建立分析型CRM。本文主要论述了CRM和数据挖掘的概念以及数据挖掘在CRM上运用的一般过程。     

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。     

基于数据挖掘的航空公司客户信息分析

通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,针对客户关系管理中忠诚度这一问题,提出了一种基于数据挖掘技术的客户忠诚度计算模型;并通过实验对客户群进行了聚类分析,从而为航空公司针对不同客户群制定实施客户关怀,完善客户关系管理系统提供一定的理论依据。     

流程驱动的客户关系分析系统的设计与研究

客户关系管理系统（CRM）的应用已经越来越普遍,分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,应用数据挖掘技术能够对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析。设计了适合数据挖掘技术应用的客户关系分析系统,并提出了一种流程驱动的分析处理过程,支持客户关系分析评价系统功能的实现,使之既能满足系统的功能需求,又具有较好的灵活性和易用性。系统可以帮助企业理解各种客户行为模式,掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

银行客户经理管理系统的构建与实现

银行客户关系管理(CRM)是以客户为中心的银行商务战略,目的是使银行了解客户并为之提供个性化服务。银行为了更好更方便地与客户进行交流,建立客户关系管理系统已成为一种必要。该文详细介绍了银行客户经理管理系统的构建与实现的设计思想及功能模块。     

数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中的应用

本文介绍了客户关系管理系统及数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中客户获取、确定客户价值以及保留客户等三方面的应用。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘工具与方法在银行客户关系管理、风险管理、反洗钱三方面的应用。     

基于数据挖掘的客户细分框架模型

数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客广细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。     

数据仓库与数据挖掘技术在银行客户关系管理(CRM)系统中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM),利用数据仓库与数据挖掘技术实施银行CRM系统正逐渐成为银行业的一个研究热门。本文对数据仓库与数据挖掘技术在银行CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制,同时也是一种管理软件和技术.数据挖掘技术能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策.成功的数据挖掘是客户关系管理系统成功的关键.     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统的设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。