零售业CRM中的数据挖掘技术

从零售业CRM和数据挖掘的概念入手,讨论了零售业CRM中采用的各种数据挖掘技术,如关联分析、分类分析、聚类分析等,分析了数据挖掘技术在市场营销、销售与客户服务三个领域的典型应用。最后对数据挖掘在零售业CRM的作用和发展前景作了总结。     

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中应用的新探索

客户关系管理逐渐成为企业的竞争力,也成为IT行业一个热门的研究领域。本文介绍了CRM的产生背景和内涵,深入分析了数据挖掘技术在CRM中的作用,进一步对数据挖掘技术在CRM中应用的研究作了新的探索。     

通信企业CRM中数据挖掘的应用研究

通信企业CRM的构建目标是为了使服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识不断提升与完善,赢得更多的客户并且提高客户的忠诚度和满意度,挖掘客户潜在价值以及降低销售和管理成本。本文通过通信CRM系统的框架结构、CRM中数据仓库的作用、通信CRM中数据挖掘的具体应用三个方面论述了详细论述了通信企业CRM中数据挖掘的应用。     

基于数据挖掘的CRM在酒店行业中的应用

本文阐述数据挖掘和CRM系统的概念及关系。分析酒店行业信息化的现状，提出在酒店行业实施基于数据挖掘的CRM系统方案。以达到提高酒店竞争力的目的。     

通信企业CRM中数据挖掘的应用研究

通信企业CRM的构建目标是为了使服务内容、服务方式、服务质量、经营管理以及服务意识不断提升与完善．赢得更多的客户并且提高客户的忠诚度和满意度，挖掘客户潜在价值以及降低销售和管理成本。本文通过通信CRM系统的框架结构、CRM中数据仓库的作用、通信CRM中数据挖掘的具体应用三个方面论述了详细论述了通信企业CRM中数据挖掘的应用。     

数据挖掘与CRM在电信行业中的应用

本文介绍了数据仓库及数据挖掘和CRM的概念,详细说明了数据挖掘的一般过程,重点探讨了数据挖掘技术在电信行业中的应用。     

基于决策树的数据挖掘算法应用研究

以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,得到了与实际经验相符的结果和相应的"规则",验证了其可行性和可供决策支持的现实意义.     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

CRM中的数据挖掘及其应用

阐述了客户关系管理CRM中数据挖掘的常用方法、一般过程和典型应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM就是指对客户关系的管理,CRM已经成为了企业关注的重点,CRM也是数据挖掘技术十分重要的组成部分。本文主要是通过介绍数据挖掘技术的功能的分类,概述了CRM的含义与数据挖掘技术在CRM中运用,对数据挖掘在CRM中实施的过程进行探究。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

数据挖掘技术在零售业CRM中的应用

客户关系管理（CRM）是目前企业决策管理的重要内容,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从零售企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。阐述了数据挖掘技术在零售业CRM中的作用,着重分析了关联分析方法和聚类分析方法,并结合零售超市讨论了方法的应用。     

数据挖掘在CRM中的应用

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程,最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在分析CRM系统结构及其与数据挖掘技术相结合的优势的基础上,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的产品和服务,不断提高客户满意度.     

CIAS:一个客户智能分析数据挖掘平台

CIAS是将数据挖掘技术应用在CRM领域而开发的一个客户智能分析平台。它将数据挖掘划分为三个层次：算法层、商业逻辑层、行业应用层，构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构。CIAS的商业逻辑层包括交叉销售、客户响应、客户细分、客户流失、客户利润，五个商业模型。通过在商业模型和挖掘算法之间建立映射，CIAS使得用户直接利用商业模型解决问题，而不是面对复杂的算法，从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境。     

数据挖掘在CRM中的应用

本文介绍了数据挖掘技术与CRM,在此基础上提出了数据挖掘在CRM中的一些应用,最后对数据挖掘的发展方向及其在CRM中的应用前景作了展望。     

客户关系管理中数据挖掘技术的研究与应用

本文介绍了CRM和数据挖掘技术,在此基础上提出了在CRM中数据挖掘技术的应用。最后对一个数据挖掘工具在CRM中的应用进行可举例分析。