数据挖掘技术在客户细分领域的应用

在市场经济发展过程中,以客户为中心的经营理念的转变,使得客户关系管理在研究与应用上受到了广泛的重视。作为客户关系管理的核心概念之一,客户细分已成为一种基础性的分析功能,并将为企业管理提供全面的信息支持。本文综合研究了现有的客户细分方法,并介绍了数据挖掘技术在客户细分领域的应用。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

银行业客户关系管理系统的体系架构研究与实践

我国银行业已经进入以客户为中心的客户关系管理阶段,现有信息系统在客户关系管理方面的问题日益突出,为了落实"以产品为中心"转变到"以客户为中心"的理念,提高客户的满意度和忠诚度,通过设计基于NHibemate的客户关系管理系统的四层体系结构建立客户关系管理系统来健全客户的维系与培育体制,实现合理的客户信息审核机制,将客户关系管理融入银行的金融资源体系,优化银行市场价值链条,最终实现银行核心竞争力的提升.     

商业智能在客户关系管理中的应用研究

以在电信行业中如何运用客户行为对客户进行细分为例阐述了如何在客户关系管理(CRM)中实现客户细分智能。     

基于数据挖掘的客户细分框架模型

数据挖掘技术在客户关系管理领域的应用较广泛,能提高客户细分能力。针对目前客户细分研究缺乏统一研究框架的问题,分析现有的客户关系管理系统构架及其与客户细分的集成关系,对客户细分问题进行构架性研究,提出一种基于数据挖掘的客广细分框架模型,包括空间逻辑模型和数据-功能-方法模型。     

决策树算法在电信客户细分中的应用

电信客户细分在电信客户关系管理中占据着重要的地位．正确的客户细分能够指导企业寻找目标市场，产品定位等一系列市场营销活动，使企业经营活动曼为有效。时决策树算法在客户细分。中的应用作了一些研究，关于如何流住高价值客户，发掘潜力客户进行了阐述，以指导电信企业更好决策。     

基于聚类的客户细分方法研究

本文首先对聚类算法进行了分析,然后以中小型商业批发企业为例,设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型,应用K-Means聚类方法进行了实际的挖掘。探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下,只要设计出合理的细分模型并选择合适的算法仍然可以实现有效的客户细分。     

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。     

华奥CRM大势之所趋

CRM是"以客户为中心"的商业哲学的应用.今天,客户的喜好直接关系着企业的收益,企业不得不按照客户的购买方式来销售他们的产品.CRM软件作为改善客户关系、提高客户忠诚度的工具,带来了人类商业历史上最赋戏剧性的变化.     

基于数据挖掘的客户细分模型研究及应用

为企业更深入了解消费者的行为和偏好,帮助企业制定决策和发展客户关系,结合现有的客户细分方法,提出一种多指标客户细分模型。从宏观和微观角度,对传统指标进行优化,构建RFMPA多指标客户体系;采用熵值法客观赋权;采用因子分析降维;采用改进的K-means算法完成客户细分。利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究,对比数据实验结果表明,该模型能够更好解决客户细分问题,提高企业客户关系管理和决策质量。     

Customer segmentation issues and strategies for an automobile dealership with two clustering techniques

Companies can use customer segmentation to group customers with similar characteristics together and identify the differences between groups to develop marketing strategies. This study investigates the problem of customer segmentation in relation to automotive customer relationship management and presents a real case study of an automobile dealer in Taiwan. Although several past studies have adopted different clustering techniques with which to group customer attributes, few have simultaneously considered customer transaction behaviour and customer satisfaction variables. In addition, most previous work has used only a single clustering method for customer segmentation, which results in unreliable results and leads to inadequate marketing decisions. Therefore, in this study, we consider two clustering techniques, k‐means and expectation maximization, and compare their results for correctness. The experimental results show that four customer groups are identified with both clustering methods: loyal, potential, VIP and churn customer groups. Based on the segmentation results, several customized marketing strategies aimed at each of the four customer groups are suggested to improve the quality of services for effective customer relationship management.     

基于客户细分的客户流失预测研究

分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单.     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

面向客户生命周期的客户关系管理模型

客户关系管理系统（CRM）是一种能够提高企业核心竞争力的利器．CRM系统的建 立和运行需要系统模型的指导．本文提出了一种面向客户生命周期价值的多视图管理模型的 建模思路，并研究了CRM系统模型中各个视图的组成模块，以及它们之间的相互关系．并提 出了进一步的研究思路．     

客户细分中聚类的应用

客户细分是企业识别客户类别、把握客户特征的重要方法。文章简单介绍了当前常用的客户细分的方法,针对电信企业提出了基于客户价值和客户行为的客户细分模型,采用K-means算法对电信企业客户进行聚类,并提出提升各类客户价值相应的策略。     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

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。     

K-means算法在电信CRM客户分类中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式。将客户进行分类,针对不同的客户,研究出相应的营销策略。数据挖掘中的K—means聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对K—means算法进行改进,使其能够应用于复杂的电信客户关系管理,实现更加准确和全面的客户分类。