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     

面向CRM的数据挖掘应用

讨论了面向CRM的数据挖掘技术，在CRM实施过程中。运用数据挖掘能够从大量的、有噪音的数据中发现潜在的、有用的知识的特点，对CRM的庞大数据库进行分析，从中发现能够预测客户购买行为的模式。用以解决企业同客户进行交互活动时遇到的各种问题。指导企业对瞬息万变的市场做出及时的反应．笔者采用决策树算法构建了CRM数据挖掘模型。并且该模型达到了CRM交互过程中自动化和智能化的要求。     

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容，如何通过对企业客户的行为进行分析，并把分析的结果用于客户管理，是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)，构建企业客户数据挖掘系统的方法，并给出了具体的应用过程。     

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。     

基于数据挖掘的CRM

企业实施CRM最主要的目的是从客户数据分析中挖掘客户服务发展方向,基于数据挖掘的CRM提供了一个利用各种方式收集和分析客户数据的智能系统,可帮助企业有效地制订客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力。     

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．     

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。     

基于关联规则的数据挖掘技术在CRM中的应用研究

阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,说明了关联规则分析是数据挖掘技术中一项非常重要的功能,利用Apriori算法对客户挖掘信息数据库进行关联关系分析,通过分析进一步明确数据挖掘在CRM系统中的重要性。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

一种基于数据挖掘的CRM系统框架的实现

介绍了当前CRM的解决方案,用J2EE构建了一种基于数据挖掘的CRM系统框架,分析系统的数据挖掘部分的结构及数据挖掘EJB模型、数据挖掘算法模型和WEB层的JSP类模型等主要模型的建模,最后通过对一个超市的数据库的客户购买模式采用关联规则进行分析,验证了CRM系统的有效性.     

基于关联模式的电信客户致电实证分析

客户致电查询分析是企业客户关系管理中的重要内容之一,它对及时有效地了解客户需求、行为并制订合理的决策具有重要意义。针对电信客户在致电查询中所关注的内容,使用数据挖掘中的关联规则方法进行实证分析,可获得查询内容的侧重和查询项之间的关联性。     

CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果.     

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。     

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。