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。     

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。     

96688目标客户定位帮助企业寻找最有价值客户

目标客户定位是利用数据挖掘技术研究客户消费行为的新兴方法,对企业营销推广、快速定位有重要作用。通过一个实战案例,讲述如何利用目标定位技术实现企业价值客户寻找并开展针对性营销。     

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。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户对企业起着至关重要的影响。新客户的获取无疑对企业的生存和发展起到很重要的作用。客户关系管理系统中,通过分析海量数据之间的联系,建立规范全面的信息模型。为了解决新客户的获取问题,采用数据挖掘技术对客户类别进行预测。通过对数据挖掘各种算法的比较,做了决策树算法编程实验,获得客户类别的预测结果。结果表明,数据挖掘技术能有效提高客户预测的准确率,提高了数据利用率。     

数据挖掘分析技术在银行CRM系统的应用研究

国内银行经过几十年的运营,已积累了海量的数据,但数据的价值并未得到充分挖掘利用,数据挖掘技术应运而生,它是对海量信息进行分析和处理的技术,能为客户决策提供真正有价值的信息。文章对数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用进行了介绍研究,并进行举例说明。     

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。     

精细化营销与客户分群

首先介绍了精细化营销的定义及实现过程,然后介绍了客户细分的依据和方法,最后介绍了数据挖掘技术及如何利用数据挖掘进行客户细分.     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在通信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了客户数据挖掘的整个应用过程和一些应用案例，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘技术在客户管理中的应用研究

数据挖掘技术．是从大量、无序、静态的数据中发现有价值的规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点的基础上,讨论了客户管理的特殊性,并就算法选择、模型构建、工具的应用等关键环节,给出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案,最后进行了简要的效果评价与分析,对于同类应用具有参考价值.     

基于社交网络平台用户行为动力学分析的客户抱怨监控系统研究

如何构建基于社交网络平台舆情挖掘的客户抱怨监控系统,从而实施有效的客户抱怨管理,已经成为网络时代背景下企业客户关系管理面对的重要问题。以国内某电网公司为例,将用户对供电服务的微博抱怨评论作为研究对象,采用文本挖掘技术和行为动力学分析相结合的方法,构建了一个新的客户抱怨监控系统。研究表明,开发一个有效客户抱怨监控系统的关键在于如何从空间和时间两个维度实时监控用户抱怨行为动力学特征,从而具备特定对象监控与服务能力,这将为供电企业主动识别不同地区不同类型客户的抱怨关注点、制定有针对性的客户服务改进方案提供技术保障。     

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。     

Web数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展，WWW上的信息量不断增加，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。由Web数据具有的半结构化特性，使得Web数据挖掘更加复杂，不同于传统的基于数据库的数据挖掘。为了解决这个问题，把数据挖掘的理论和技术应用于WWW，出现了一个新的研究领域——Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理，并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发Web数据挖掘，充分利用Web资源，还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性，同时又具有极大的开发潜力。     

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究

论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS—LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。     

企业管理中计算机数据库系统的应用

计算机数据库(Database)是存储在计算机内,为达到一定的目的而组织起来的有结构的数据的集合。企业在对网上客户数据的采集,归纳整理,以及企业内部网络构建和企业自身数据库管理系统,包括资源规划,客户资源管理等都属于库数据库应用方案。数据库是计算机的一个重要领域,数据库技术的诞生以来在生产、生活、工作、学习等方面给人们带来了巨大的便利。计算机数据库系统应用于企业信息管理有利于提高信息管理的科学性和现代性,有利于提高信息管理的效率。     

基于数据挖掘技术的电信资费套餐设计

电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段，能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖掘的流程，并以外来务工人群为例进行了具体解释。然后，提出了运营商收益模型，可用来验证基于数据挖掘技术的资费套餐的有效性。最后，按照实际例子给出了具体的资费套餐设计和收益模型验证。     

浅析数据挖掘与企业市场营销战略

数据挖掘是客户关系管理的重要组成部分,而客户关系管理的核心是营销管理。在高度信息化的社会的今天,数据挖掘在市场营销决策中起到越来越重要的作用,通过它可以实现对客户深度的把握,研究老客户,发现新客户,让企业实时把握住市场动态,及时地调整企业的营销策略,以在激烈的市场竞争中立于不败之地。     

Research of CRM Based on Customer Intelligence Engine

The discipline of business intelligence addresses a broad range of functional activities from data mining and statistical analysis to predictive modeling and reporting, and customer intelligence is the actionable output from an intelligence eco-system. In order to focus enterprise's attention on their customers satisfaction in the customer relationship management and make CRM system run more efficiently, a new concept of customer intelligence engine(CIE) is proposed at first time in the paper, the architecture of CIE is structured, the trigger of CIE is defined and described, the CIE-based CRM eco-system is also discussed.