基于数据仓库的CRM系统的构建

CRM系统是当代企业的一种全新的管理理念,它通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求,保证实现客户的终身价值.而构建CRM系统的关键技术是数据仓库.本文通过对数据仓库技术和CRM系统的分析,构建了基于数据仓库的CRM系统.     

基于数据仓库的CRM系统的构建

CRM系统是当代企业的一种全新的管理理念,它通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求,保证实现客户的终身价值。而构建CRM系统的关键技术是数据仓库。本文通过对数据仓库技术和CRM系统的分析,构建了基于数据仓库的CRM系统。     

面向CRM系统的数据仓库的设计与实现

介绍了CRM系统的相关知识,阐述了数据仓库技术在CRM系统中应用的必然性,给出了一个基于数据仓库技术的分析型CRM系统的体系结构图,并且针对某网上书店,以客户购买主题为例,提出了该分析型CRM系统中客户信息数据仓库模型的设计方案,具体阐述了概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计,并以MS SQL Server 2000平台为基础,给出了具体的实现,在企业引入分析型CRM系统时为构建数据仓库提供了参考依据.     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

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。     

数据仓库技术在CRM中的应用研究

客户关系管理(CRM)是日前企业所普遍关注和研究的热点问题,而数据仓库是CRM的技术核心。本文简要介绍了CRM 的思想以及数据仓库技术的概念和发展,并在此基础上描述了数据仓库在CRM系统中的应用。     

CRM中数据挖掘技术应用概述

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。     

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。     

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.     

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。     

客户信用等级评价系统的研究与应用

主要介绍供电局客户信用等级评价系统的应用,在客户关系管理基础上采用J2EE的体系结构,以ORACLE 10.2做数据库,通过BI数据分析工具MicroStrategy8.1实现OLAP联机事务分析功能,为业务操作员人员提供简单方便的Web应用。该系统实现了对电力营销数据挖掘分析,可跟踪用电客户缴费情况,构建客户信用等级评估体系,形成客户信用预警机制,采取适宜的电费催收策略,有效规避客户欠费风险。全面提高供电企业决策水平、管理质量和工作效率。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

电子商务加速发展,吸引了众多企业进军电商行业,加剧了企业对客户的竞争。因此,做好客户关系管理就显得非常重要。在简要描述数据挖掘和CRM（客户关系管理）的基础上,重点分析数据挖掘在CRM中的具体应用．包括如何获取新客户和如何提升客户的价值。这对电子商务企业的客户关系管理有参考价值。     

网络环境下的一对一营销架构*

首先介绍了一对一营销的概念,然后着重分析了网络环境下一对一营销的架构,最后对网络环境下一对一营销架构实施的影响因素进行了探讨。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

数据挖掘在证券公司CRM客户细分中的应用

将数据挖掘技术应用于证券公司客户关系管理中的客户细分,阐述了相关概念,并给出了一个应用实例。     

数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的应用及具体实现策略

人们普遍认识到,各种规模的企业需要学习效仿那些小型的、以服务为导向的商业模式,总是能做好建立一对一的客户关系。客户关系管理是广泛出现在很多书籍和会议上的议题。从铅跟踪软件到广告系列管理软件,再到呼叫中心软件。如今,在销售中一切都作为顾客关系管理工具。通过提高公司的能力和我们的顾客形成学习关系,数据挖掘可以在提升顾客关系管理。每一个行业中,高瞻远瞩的公司正在试图走向一对一的理解每一个客户,运用那种了解以方便客户做生意,而不是一个竞争者。同样,这些公司正在学习看终身价值的每一个客户,这样他们就能知道有哪些值得投资金钱和精力来坚持,哪些让下降。从大市场分割到个体消费者,这一关注的转变需要公司的改变,更重要的莫过于市场营销,销售和顾客的支持。     

基于数据仓库的客户分析系统的分析与设计

客户资源正在成为企业最具价值的资产,该文给出了基于数据仓库的客户分析系统 ＣＡＳ的结构和功能组成。阐述了 ＣＡＳ在企业分析客户组成、客户购买模式、客户价值分布等方面的应用。     

数据挖掘在网上书店的应用

在简要描述数据挖掘的基础上，重点探讨了数据挖掘在网上书店的具体应用。     

数据挖掘在电子商务中的应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、专业人员、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

Intelligent customer complaint handling utilising principal component and data envelopment analysis (PDA)

In this study, we consider customer to be a company's crucial asset. In order to have a fast, efficient decision-making process, it is vital that a customer relationship management (CRM) decision-maker condenses and abstracts the existing information. A questionnaire survey was conducted among respondents in order to obtain the required data. The questionnaire contains nine categories of satisfaction variables. To perform the analysis, we used principal component analysis (PCA) and data envelopment analysis (DEA). PDA has been utilised as an abbreviation for the integration of these two methods. To effectively analyse the procedure, PCA was utilised to assign a number to each category of questions related to each satisfaction variable. To achieve optimal precision, DEA was applied to the three categories of customers (‘most important’, ‘important’ and ‘ordinary’ customers) in order to determine the strengths and weaknesses of customer services from these customers’ perspectives. Customers were clustered and then DEA was used to determine their viewpoints. Using DEA, we have optimised our recognition of customers’ complaints and then provided recommendations and remedial actions to resolve the current issues in logistics and transport industry in general, and at Fremantle port in particular.SignificanceThe current study integrates soft computing and optimisation technique in order to build the CRM recommender system. It demonstrates the hybrid soft computing strengthens in area of CRM as the relevance solution. The significance of the proposed algorithm is three fold. First, it integrates soft computing and optimisation technique in order to build the CRM recommender system. Second, it utilises the most standard CRM variables in its decision making process. Third, it is an optimising algorithm because it integrates DEA with PCA technique.