基于XMPP协议和Openfire的即时通信系统的开发

随着互联网的普及和发展,即时通信已经成为人们交流的重要手段。很多企业需要一个专门面向商业应用的、与该行业业务相关的即时通信软件,来加强企业之间、企业内部、企业与客户之间的信息交流。文章论述了基于XMPP和Openfire的企业级即时通信系统的开发技术。     

客户关系管理系统中潜在客户管理系统分析与设计——以物流行业为例

物流行业客户关系管理系统中的潜在客户管理系统,是物流企业客户关系管理系统中分析潜在客户价值、制定客户策略、挖掘潜在客户不可缺少的组成部分,因此潜在客户管理系统对于物流企业来说至关重要。本文根据现存多数客户关系管理系统中对潜在客户管理的现状,结合物流行业市场竞争环境下,物流企业对潜在客户管理提出的新要求进行系统功能分析,并提出设计方案。     

IISMOC模型及其动态调度策略的提出与实现

详细给出了基于广域网的企业级信息交互系统模型，其中包括客户／分布式服务器／客户模型的提出、企业级信息交互系统模型的组成，以及客户间通信应该解决的问题。最后阐述了它的动态调度策略实现。     

PCWEEK2000年更名为eWEEK

1996年9月23日,PCWEEK 每周电脑报诞生了,当时以全铜全彩的全新面貌震撼 IT 业界。由中华人民共和国信息产业部主管、中国电子学会主办的,国内唯一面向企业级 IT 采购者和应用者,以政府信息化、行业信息化、企业信息化为内容宗旨的 IT 专业媒体,拥有读者85000名。作为紧密连接 IT 产品及方案供应商和广大企业级用户的信息桥梁,每周电脑报致力于发展为基于数据库的为客户和读者提供多元化服务的媒体。     

2013中国(第二届)视频会议年度巡展

多维度挖掘行业本源,为目标企业提供立体全景体验巡展目的多维度挖掘视频会义行业本源,厘清一个真实客观的视频会议行业,为企业客户呈现一个完整、全面、客观、有价值的视频会议行业全景图。     

C/DS/C网络计算模型的提出及其应用研究

本文阐明了网络计算模型的演变及C/DS/C模型的提出,详细给出了基于C/DS/C的企业级信息交互系统模型,其中包括客户/分布式服务器/客户结构的提出,企业级信息交互系统模型的组成,以及客户间通信应该解决的问题。最后阐述了它的实现。     

摩托罗拉系统首款企业级平板电脑ET1正式亮相中国市场

3月21日,专为企业和政府客户提供任务关键型通信产品及服务的全球领先供应商摩托罗拉系统公司在北京举办主题为＂为企业而生＂的企业移动新品发布会,面向中国市场正式推出首款专为各行业设计的企业级平板电脑—ET1平板电脑。     

基于Jabber的客户服务中心通用信息交换系统设计

针对客户服务中心信息交换的复杂需求,设计了一个客户服务中心通用信息交换系统.系统以基于XML技术的源代码开放的即时消息Jabber框架和XMPP协议为核心,采用分层和模块化的设计思想,在企业级层面上以统一的架构实现了信息交换和数据共享功能,屏蔽了企业相关应用系统的变化对客户服务中心应用的影响.系统具有较好的通用性、开放性、经济性、安全性和可扩展性,为从企业层面解决信息交换问题提出了一种新的思路和方法.     

基于数据挖掘技术的电信客户保有研究

挖掘历史数据中的有效信息,将其运用到商业决策中,为优化市场营销提供了有力支持.文章介绍了数据挖掘中的聚类分析和决策树分析技术,并结合实际数据,给出了数据挖掘技术在电信行业的客户细分、客户流失预测及客户保有中的具体应用.     

太平洋保险深挖客户价值

中国太平洋保险将利用IT驾驭客户信息，深入挖掘客户价值，为企业发展创造条件。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

数据挖掘在电信客户关系管理的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

数据挖掘技术在中国移动CRM中的应用

CRM是一种帮助企业向客户提供优质服务的工具,在CRM中利用数据挖掘技术不断的收集、分析客户资料,从而达到保有优质老客户、获取新顾客的目的,帮助企业制定有效的营销策略,提高企业的收益率。     

基于Agent和数据挖掘技术的DMS电子交易平台设计和实现

基于数据挖掘技术和Agent技术,建立了DMS交易平台DMS-Trade。并给出了其中的算法管理Agent的实现算法。该平台能根据客户的信息,在数据挖掘结果的支持下,实现针对不同客户的个性化服务。     

A recommender system to avoid customer churn: A case study

A major concern for modern enterprises is to promote customer value, loyalty and contribution through services such as can help establish a long-term, honest relationship with customers. For purposes of better customer relationship management, data mining technology is commonly used to analyze large quantities of data about customer bargains, purchase preferences, customer churn, etc. This paper aims to propose a recommender system for wireless network companies to understand and avoid customer churn. To ensure the accuracy of the analysis, we use the decision tree algorithm to analyze data of over 60,000 transactions and of more than 4000 members, over a period of three months. The data of the first nine weeks is used as the training data, and that of the last month as the testing data. The results of the experiment are found to be very useful for making strategy recommendations to avoid customer churn.     

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。     

一种基于呼叫中心和数据挖掘的客户数据库模型

提出了一种基于呼叫中心和数据挖掘的分级客户数据库模型，它通过将客户分为未注册客户、 注册客户和交易客户三种类型，减少了企业进行客户管理的盲目性，为企业发展新客户，留住老客户提供了帮助。     

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。     

Customer segmentation based on survival character

Customer Segmentation is an increasingly pressing issue in today’s over-competitive commercial area. More and more literatures have researched the application of data mining technology in customer segmentation, and achieved sound effectives. But most of them segment customer only by single data mining technology from a special view, rather than from systematical framework. Furthermore, one of the key purposes of customer segmentation is customer retention. Although previous segment methods may identify which group needs more care, it is unable to identify customer churn trend for taking different actions. This paper focus on proposing a customer segmentation framework based on data mining and constructs a new customer segmentation method based on survival character. The new customer segmentation method consists of two steps. Firstly, with K-means clustering arithmetic, customers are clustered into different segments in which customers have the similar survival characters (churn trend). Secondly, each cluster’s survival/hazard function is predicted by survival analyzing, the validity of clustering is tested and customer churn trend is identified. The method mentioned above has been applied to a dataset from China Telecom, which acquired some useful management measures and suggestions. Some propositions for further research is also suggested.     

基于决策树方法的银行客户关系管理的研究和应用

数据挖掘中的决策树算法在银行业中有很重要的价值。决策树技术应用于银行业中,可以通过对特定的客户背景信息的分析,预测该客户所属的客户类别,从而采取相应的经营策略,这样既可以提高银行服务的服务水平,开发客户资源,避免客户流失,又能够节约资源,利用最小的投入,获得较大的收益。在银行贷款业务中,判断贷款对象是否有风险,贷款方案是否可行,将客户按照银行的实际需求进行分类,这些问题通过决策树算法都可以解决。