分析型CRM的软件体系结构

随着客户关系管理概念的普及推广,各厂家的CRM产品及人们对CRM的讨论层出不穷,由于这些讨论大多集中在CRM的功能、效益及发展前景等方面,因而对CRM本身的软件体系结构却未能形成统一的标准。该文针对CRM系统中重要的支撑部分-分析型CRM,依据层次化体系结构和中间件的思想,提出一种分析型CRM的分层软件体系结构。     

分析型CRM在证券行业中的应用

金融市场开放和金融体制改革使得中国的证券业开始转变经营模式，转向以客户为中心的经营理念。从证券业实施CRM的必要性开始，论述了适合证券业的分析型CRM系统功能及框架，以及实现该系统的核心技术。并在最后结合证券业的特点，论述了分析型CRM在证券业的实际应用。     

部署分析型CRM的策略研究

我们可以把CRM分为运营型CRM、分析型CRM和协作型CRM。这三种形式的CRM具有不同的实施难度和实施成本，其中分析型CRM不仅“技术含量”高，而且被实施和掌握的难度也比较高，因此对于很多企业而言，部署分析型CRM已经成为企业一道难以逾越的“门槛”，那么企业到底如何来部署分析型CRM系统呢？在本文中，我们提出了三种部署分析型CRM的模式－自建，购买，外包，并说明了采用“外包”模式所具有的独特优势。     

分析型CRM在证券行业中的应用

金融市场开放和金融体制改革使得中国的证券业开始转变经营模式,转向以客户为中心的经营理念.从证券业实施CRM的必要性开始,论述了适合证券业的分析型CRM系统功能及框架,以及实现该系统的核心技术.并在最后结合证券业的特点,论述了分析型CRM在证券业的实际应用.     

分析型CRM在保险行业的应用

探讨在保险行业应用CRM进行数据分析,达到保留有价值的老客户、吸引有价值的新客户,从而促进保险行业提高企业的竞争力.基于上述目的,从保险行业分析型CRM的基本设计原理、关键技术以及规避风险等方面进行了研究和论述,并对保险行业分析型CRM具备的功能进行了描述.我国的保险企业实施分析型CRM具有实际参考价值.     

支持向量机在分析型CRM中的应用研究

在支持向量机分类模型的基础上,以客户流失预测为例,阐述了分析型(CRM)体系结构和客户主题数据集市的设计,并详细介绍了数据预处理、模型创建及评估的方法步骤.通过对移动运营商CRM系统中的客户数据进行实证研究表明,把支持向量机应用于分析型CRM中的客户流失挖掘是有效可行的.     

金融业分析型CRM系统探索与应用

围绕CRM系统的关注点、核心价值、特点、系统架构等多方面技术,描述如何建设一个适合企业发展的分析型CRM系统。不同于仅从技术层面描述如何建立一个CRM系统,着重描述如何规划、设计一个分析型CRM系统的建设过程及其所需要的建设理念。通过分析型CRM系统建设,能最大化地提高企业的投资回报率。所描述的系统已经在多个金融企业加以实际应用,具有较强的实用性。     

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

客户流失分析是一种具有预测性的数据挖掘分析技术。文章针对C R M客户关系管理中的客户流失问题,从数据挖掘技术几个经典算法出发,探讨企业管理层和信息技术层在CRM客户关系管理中对客户流失问题的关注。     

证券CRM系统中的数据仓库及其设计

数据仓库的正确实施是CRM系统成功的关键，也是众多CRM厂商关注的焦点。文中以证券CRM系统为研究背景，介绍了数据仓库技术及其特点，在阐明系统结构的基础上，论述了数据仓库的设计与实现过程，然后重点分析了数据仓库建模的三个层次，确定了OLAP技术的实现方式，最后结合实际，对数据仓库建设中的关键问题和解决方法进行论述。它能够帮助企业建立数据仓库，并在其中进行数据的分析与处理，这就是CRM系统区别传统数据库应用系统的关键。     

数据挖掘技术在CRM系统中的应用

随着信息化建设在CRM系统中的迅速发展,数据量的急剧膨胀,如何将计算机获得的海量信息进行有效的组织和利用,将其用于决策就变成一个紧迫的问题。本文对利用数据挖掘技术建立CRM示统中的决策分析系统进行了理论研究和实际应用,包括数据仓库的建立和组织,联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。     

客户关系管理及数据挖掘在其中的应用研究

介绍了客户关系管理及数据挖掘的基本概念,针对企业在客户关系管理中难以从海量数据中抽取有价值信息的问题,分析了数据挖掘技术在客户关系管理的一些领域中的应用。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理是企业在当今的电子商务环境中,利用数据仓库和数据挖掘等先进的智能化信息处理技术,把企业收集和存储的大量业务数据和有关客户资料加工成信息和知识,用来辅助决策及规划相关的企业运营活动的过程,是一个复杂的现代系统工程。结合计量机构现状,选择了这一课题开展相关工作,对在计量领域市场运作中引入CRM进行探讨。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念,也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能,阐述了CRM的定义及功能,论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域.概述了数据挖掘技术的功能和分类;比较了CRM的各种定义,阐述了CRM的含义及其应用系统的通用体系结构;总结提出了数据挖掘技术在分析层CRM中的4方面应用;分析了数据挖掘在CRM中的实施过程.     

浅谈移动CRM客户价值细分

随着移动通信的不断发展,移动客户数量也在不断增加,而通信行业中的竞争也日益显著。因此,过去以生产为中心、以销售产品为目的的市场战略逐渐被以客户为中心、以服务为目的的市场战略所取代。该文就移动CRM客户价值细分做出了一些探讨。     

基于贝叶斯网的分类器及其在CRM中的应用

基于贝叶斯网的分类器因其对不确定性问题有较强的处理能力,因此在CRM客户建模中有其独特的优势。在对朴素贝叶斯分类器、通用贝叶斯网分类器优缺点分析的基础上,引入增强型BN分类器和贝叶斯多网分类器,详细介绍了后者的算法,并将其应用到实际电信CRM客户．建模中,取得较好的效果。     

基于数据挖掘技术的CRM应用仿真研究

客户资源现已成为企业最重要的战略资源之一,企业为此也花费大量资金构筑客户关系管理(CRM)系统。该文就关于CRM系统结构和与数据挖掘技术相结合的优势,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,可以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,从而提供不同的营销策略和服务,维系老客户,发现新客户,不断提升客户价值,增加客户满意度。