基于数据挖掘技术的客户关系管理——以微信平台为例

笔者先介绍了数据挖掘和客户关系管理的基本概念,然后在数据总结、分类发现以及研究关联信息的基础上,详细分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用。进而以微信平台和公众号为例,从获取潜在新客户、提升客户价值以及预防客户流失相关方面入手,详细阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的具体应用方式。     

基于关系图提取算法的烟草销售客户关系管理的应用研究

展望客户关系管理,数据挖掘技术在其中起到了至关重要的作用,它可以挖掘出千万数据中的有用信息,企业才能对客户进行各类价值分类,然后预测客户的行为,从而做出正确有效的决策。在CRM应用中,基于数据挖掘技术的基础上,结合CRM系统的不足,为避免或减少客户管理系统因管理不到位而导致客户的流失,造成企业的损失,提出了客户关系图的提取算法,很好地分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据挖掘在电信行业客户关系管理中的应用

章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，详细描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用的现状进行了分析。     

数据挖掘在客户关系管理的应用分析

介绍了数据挖掘的一般概念和主要用途,详细描述了实施数据挖掘的闭环流程,并通过案例“客户流失模型的建立”进一步分析了数据挖掘在客户关系管理中的应用。     

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。     

基于聚类的数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用研究

本文通过对电子商务中客户关系管理聚类数据挖掘技术的研究,提出基于CABOSFV算法的客户聚类算法,用于解决客户关系管理中大量高维稀疏数据组成的客户行为数据集聚类分析和信息管理问题。     

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.     

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。     

数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析

客户关系管理是一种改善企业与客户关系,以客户服务为中心的新型管理机制。数据挖掘技术能够对大量的数据信息进行分析处理,提取出有潜在价值的规则和信息,利用获取的模式对客户需求进行预测,为企业决策提供指导。数据挖掘是客户关系管理成功的关键和基础。     

基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘的移动通信业客户流失预警系统设计

借助SASEM平台,对移动通信业务数据使用数据挖掘算法建立客户细分模型,能够刻画移动通信客户的行为特征,并以此建立客户流失预测模型,从而建立一个移动通信业客户流失预警系统。实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业客户关系管理产生了积极的影响。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

基于数据挖掘的移动通信业客户流失预警系统设计

借助SASEM平台。对移动通信业务数据使用数据挖掘算法建立客户细分模型,能够刻画移动通信客户的行为特征,并以此建立客户流失预测模型。从而建立一个移动通信业客户流失预警系统。实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业客户关系管理产生了积极的影响。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

当今,电信企业面临激烈竞争,客户成为取胜的关键之一,基于数据挖掘的客户关系管理应运而生。本文数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用进行探讨。     

基于数据挖掘的航空公司客户信息分析

通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,针对客户关系管理中忠诚度这一问题,提出了一种基于数据挖掘技术的客户忠诚度计算模型;并通过实验对客户群进行了聚类分析,从而为航空公司针对不同客户群制定实施客户关怀,完善客户关系管理系统提供一定的理论依据。     

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。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘的银行客户关系管理系统的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,客户关系管理是以客户为中心的管理机制和发展策略,银行客户关系管理系统将二者结合起来,能够提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统架构进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。