CRM数据挖掘中关联规则的应用

客户关系管理是数据挖掘重要的应用领域，包括客户获取、客户保持、客户价值提升的客户关系管理的各个方面，目前，面向客户关系管理的数据挖掘应用研究涉及应用功能、应用方法、算法、模型、数据处理、系统设计和开发等方面，阐述了数据挖掘在客户关系管理中的应用，通过对关联规则的具体分析，进一步明确数据挖掘在企业经营管理中的重要性。     

数据挖掘在CRM方面的应用研究

现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)领域,以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义,论述了了数据挖掘在CRM中的应用和具体的客户分析方法,为企业的经营管理和营销策略提供了帮助     

利用数据挖掘加强客户关系管理

为有效地管理和利用庞大的客户、销售数据,通过关联规则、分类预测、时间序列分析、聚类分析、基于Web在客户关系管理中常用到的数据挖掘技术,对客户数据库的大量客户消费信息进行分析和处理,然后将分析结果反馈给管理者和整个企业内部,为企业的客户关系管理工作提供决策支持。数据挖掘技术在客户关系管理中获得新客户,提高顾客价值,保持新客户等领域的应用。     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

随着"以客户为中心"经销模式的应用,企业越来越重视客户关系建设。企业积累了大量的客户数据,建立了客户关系管理系统,数据挖掘技术为客户关系深层次分析提供了技术保证。利用数据挖掘可以进行客户细分、客户流失率分析、客户满意度分析和市场交叉营销等分析。结合客户关系的特点,研究了基于数据挖掘的客户关系管理智能系统的体系结构,提出数据挖掘在客户关系管理系统中的实施流程,研究了ID3算法的不足和改进算法。利用K-means对客户进行聚类分析,并用改进的ID3决策树进行解释,可以更好地为管理者提供客户的有用信息,可以指导企业更好地开展有针对性的低成本服务,可以提高企业的市场竞争力和客户的满意度。     

利用数据挖掘加强客户关系管理

为有效地管理和利用庞大的客户、销售数据，通过关联规则、分类预测、时间序列分析、聚类分析、基于Web在客户关系管理中常用到的数据挖掘技术，对客户数据库的大量客户消费信息进行分析和处理，然后将分析结果反馈给管理者和整个企业内部，为企业的客户关系管理工作提供决策支持。数据挖掘技术在客户关系管理中获得新客户，提高顾客价值，保持新客户等领域的应用。     

基于数据挖掘技术的CRM在石油化工企业的应用

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点。CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的。对不同的客户采取有差别的服务,其根据就是企业积累的海量数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据挖掘技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在石油化工企业客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在旅行社CRM中的应用研究

随着各类数据挖掘技术的不断创新,基于数据挖掘技术的客户关系管理日益受到旅行社重视．在强调旅行社实施CRM的应用原因后,提出CRM系统应用模型,再以数据挖掘技术的聚类分析具体算法——GACE为例,阐述了挖掘技术在CRM中的实践应用．GACE算法利用遗传算法优化K平均算法的初始值,经过SWGenerator和MSExcel两款软件的计算和衔接,解决了K平均算法的聚类分析初始划分问题．     

浅议数据挖掘在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘是信息领域中近年来快速发展的一种技术,在数据应用中起着重要的作用。介绍数据挖掘技术与客户关系管理的定义及相关概念,阐述了数据挖掘技术与银行CRM的内在联系,从数据挖掘的概念入手,针对银行客户管理的特点逐步分析了数据挖掘在银行客户关系管理中各方面的应用。     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

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之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

DM与DW技术在CRM系统中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，还是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制(包括管理软件和技术)．数据仓库技术可以将海量的数据进行整理存放，并且可以进行OLAP处理，数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策．CRM的成功在于数据仓库、数据挖掘技术的成功应用．     

CRM在保险行业的应用

入世后保险公司面临严峻挑战,如何认识客户关系管理（CRM）对保险公司经营管理的重要性并进行CRM的应用是一个重要研究课题。保险公司应用CRM有其内在必然性和现实必然性。本文尝试将数据挖掘技术应用到CRM系统中,并提出了保险业的客户价值数据挖掘模型,为保险公司开展数据挖掘提供参考。     

基于数据挖掘技术的电信业客户流失分析

传统客户流失分析方法有、测定客户流失率、客户保持率、客户增长速度以及生存分析方法等,这些方法只是使用简单的量化指标,缺乏对隐含在客户数据中深层次信息的挖掘和分析。本文中,以某移动通信公司的部分客户数据为基础,运用数据挖掘技术和方法对众多电信运营商所面临的共同问题——客户流失进行了深入探讨,从而提供了新的评估和分析角度,为市场人员制定“一对一”的个性化销售策略提供了较为可靠的理论依据。     

汽车企业CRM系统研究与设计

客户关系管理的出现给汽车企业带来了客户管理变革的新课题。介绍了CRM的基本概念和汽车企业建造CRM系统的必要性;分析了客户关系管理在汽车企业中的应用特点;建立了汽车企业CRM系统的模型;重点介绍了系统的体系结构、网络结构,以及客户销售管理、市场管理、支持和服务管理3个子系统的设计方案。     

客户关系管理系统(CRM)在马钢销售公司的实施

讨论CRM在马钢销售公司的实施背景、技术路线、系统架构、实现方法,强调在整个企业以知识管理为核心的信息化建设中CRM所处的地位和所起的作用。     

CRM在住房贷款担保行业中的应用

探讨了CRM在住房贷款担保行业中的应用,设计了担保行业分析型CRM系统框架,提出了担保行业呼叫中心和网站的解决方案,采用了数据挖掘的客户识别进行预警分析.CRM住房贷款担保系统的实现,可提高客户满意度并降低担保风险,对我国的担保行业实施CRM具有参考价值.     

决策支持系统新方向-智能决策支持系统

智能决策支持系统是当前决策支持系统的新的发展方向,有许多热点研究课题。本文对其中的IDSS结构框架,知识表示、模型管理、模型自动选择等重点课题做了综合论述,并预测了IDSS与数据仓库,联机分析处理,数据开采等新的信息技术结合后的发展趋势。     

实施CRM打造营销新策略

客户关系管理是一种适应新经济时代发展要求的营销管理哲学和策略。文章探讨了客户关系管理的发展由来和内涵,阐述了客户关系管理在竞争中的意义,提出了企业有效实施客户关系管理系统的措施及注意事项。     

JMS机制实现ERP与CRM系统无缝集成模式

通过对ERP与CRM系统技术架构的介绍,阐述了两者传统集成方法的技术模式及局限性,提出了采用基于J2EE架构下JMS机制的新的集成模式,并指出其关键技术,使ERP与CRM系统的数据实现同步更新,初步实现了2个系统的无缝集成。     

RBAC模型在CRM系统中的应用研究

访问控制技术是一类重要的信息安全技术,基于角色的访问控制(RBAC)技术是目前访问控制领域的前沿技术.研究了RBAC的工作原理,将RBAC的思想应用于对权限设计要求灵活的CRM系统中,取得了传统的访问控制方法难于实现的应用效果.