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。     

客户关系管理在房地产企业中的应用

在竞争激烈的房地产市场中，客户是企业生存的基础。根据客户需求提供房地产品，通过改善产品和服务的质量增强客户满意度，同客户建立良好的关系，成为房地产企业取得竞争优势的重要手段。客户关系管理（CRM）由此成为谈论的焦点。对客户关系管理进行了简要的介绍，分析了房地产企业实施CRM的必要性及所面临的困难，提出了实施CRM的步骤，并对房地产企业客户关系管理系统作了初步的研究。     

企业客户关系管理系统的设计与实现

客户关系管理（customer relationship management,CRM）是近年来企业采用的一套先进管理方法。CRM的主要含义就是对企业客户的详细资料做出必要的分析,挖掘出客户潜在销售能力,从而提高企业盈利能力。企业客户关系管理系统可以科学、高效地管理企业的客户资源,保存企业与客户进行商业活动相关资料,因此,快捷、准确、方便、高效的客户关系管理系统可以更好地为客户提供优质的服务,为企业的带来更大的经济效益。     

数据挖掘技术在CRM中的运用

阐述了数据挖掘是CRM的核心，客户的信息通过数据挖掘工具进行加工，提取出有用的信息，为企业综合决策提供依据。介绍了数据挖掘的概念、过程、目标、CRM中数据挖掘的主要方法以及数据挖掘的广阔的前景。     

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。     

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     

基于服务利润链的建筑安全支护设备租赁企业客户满意度研究

结合建筑支护设备租赁企业经营实际问题,在基于服务利润链构造客户满意度的理论分析基础上,探讨行业企业建立完善的客户满意度实施策略和方法。着眼于当前市场竞争激烈,明确客户满意度影响企业发展存在的主要问题,并分析问题原因,结合企业市场发展的需求,在客户关系构建、服务价值传递、客户循环体系构建等方面,提供了方案架构的基本思路,对行业企业理论决策有一定参考作用。     

浅析客户关系管理（CRM）在房地产企业中的运用

客户关系管理(Customer Relationship Managment,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制。从CRM内涵谈起,阐述了CRM的系统结构;侧重从企业核心竞争力的角度,论述了在电子商务环境下CRM在房地产企业中的运用,并指出CRM系统运用效果的好与坏需要从多个角度进行综合评价。     

CRM在汽车营销企业中的开发与应用

从需求分析、功能设计、技术实现和系统实施待方面提出了一种应用于汽车营销企业的CRM解决方案，以帮助管理企业与客户之间的关系，进一步挖掘客户信息，实现客户价值最大化，使企业可以在维持低成本的前提下获得高回报；将企业有限的资源放在有价值的市场和用户上，保证企业的生存和发展，为CRM在我国汽车营销企业中的应用作了有益的探讨。     

基于CRM理念的ERP订单管理系统

针对ERP系统与客户交互欠缺和CRM系统与企业后台资源集成不够紧密的系统应用缺点,在总结传统ERP系统和CRM系统各自功能优势的基础上,提出基于CRM理念的ERP系统分析与设计思想,为实现企业软件系统的整合提供了新思路,并应用UML统一建模语言,对基于CRM理念的ERP订单管理系统进行分析与设计,充分发挥面向对象建模的优势,使开发过程更具规范性和适用性.     

供应链一体化环境下的CRM管理

由于外部环境和自身资源的限制，单个企业在进行CRM时往往在信息和信任方面出现问题而使CRM不能达到预期目标．供应链一体化的CRM是在SCM基础上进行的，SCM为CRM提供系统集成的基础，供应链一体化的CRM保证CRM的信息质量和信息沟通；鼓励供应链上各结点企业集中各自优势为顾客服务；满足顾客需求；增加顾客价值；获得顾客信任；达到顾客、企业和股东价值最大化．     

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用

在商业银行客户关系管理中,数据挖掘的一个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,为决策者提供例行报告,进行客户细分和沟通,对客户行为异常分析和80/20分析,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。     

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.     

基于案例推理的客户分析系统构建方法研究

在电子商务时代,以客户为中心的客户关系管理是增强企业核心竞争力的关键．客户资源是企业最重要的资产之一．准确地分析和评价客户,并为其制定相应的营销策略是企业有效实施客户关系管理的基础．本文将案例推理的方法引入客户分析领域,充分利用了专家的经验和知识,弥补了传统分析方法的不足,提高了客户分析系统的智能化水平．     

基于二值属性的聚类分析算法

解决分析型CRM系统中客户类别划分问题,聚类分析是必不可少的算法,根据分析对象所涉及的数据类型、聚类目的以及具体应用要求选择恰当的聚类算法是解决问题的关键.针对客户关系管理中依据客户购买力划分客户类别的问题,结合相关营销理论、数据类型及属性表示方法,提出使用二值属性描述对象、采用最短距离法进行聚类的算法,并通过该方法进行了实例计算.计算结果表明,用二值属性表示对象的方法不仅简洁、方便、易懂,而且对聚类结果具有直观的检验性.     

关于3G运营中CRM应用的探讨

我国的3G即将步入运营阶段,随着电信业务市场竞争的激烈,客户群不断增加,3G运营中客户关系管理(CRM)越来越重要。本文基于3G的技术经济特征和业务发展要求,分析了3G业务对CRM的要求和CRM在3G运营中应用。文章详细探讨了如何运用CRM发展高价值客户、有效推出新业务及促进3G价值链的成长。