数据挖掘技术在CRM中的应用

随着电子商务经济模式在社会经济发展中应用程度的加深,客户关系管理逐渐受到企业的关注和重视,而在客户关系管理中,客户的分类是其中的一项必备职能。客户作为一个庞大的群体,要想在庞大的不确定客户信息中挖掘出有价值的信息,还需要数据挖掘技术的应用。基于此,文章先对数据挖掘技术和CRM的相关内容进行了介绍,在此技术上分析了数据挖掘技术在CRM中的具体应用情况。     

基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究

网络时代,电子商务CRM中存储海量客户数据,可利用数据挖掘技术对这些数据进行有效挖掘,发现有价值的信息。通过了解客户关系管理CRM的功能,分析数据挖掘技术的模式及过程,得出在电子商务CRM中可利用数据挖掘技术的分类模式获取新客户,聚类模式留住老客户,关联、序列模式提升客户价值,数据挖掘技术将在CRM中发挥越来越重要的作用。     

客户关系管理的关键应用技术探讨

从客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)的主要功能出发，探讨了Web技术，数据仓库和数据挖掘技术。CORBA技术和(实时)在线史流技术在CRM系统中的应用，以促使CRM得到更好的发展和应用。     

利用数据挖掘技术提高电信业客户的满意度

数据挖掘(Data Mining，DM)技术是一种应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的技术，在商业应用中具有潜在的应用价值。而电信业客户满意度对电信运营商具有重要意义。本文介绍了电信客户满意度模型和指标，探讨了数据挖掘技术在提高客户满意度方面的应用．包括数据挖掘的准备工作，建立模型，评估模型以及模型分析的过程。     

决策树和MBR在分析型CRM中的应用

探讨了数据挖掘技术在分析型CRM中的一个最典型的应用——如何寻找潜在客户。提出了一种寻找潜在客户的思路，基于这个思路，分别讨论了如何使用决策树和基于存储的推理（MBR）这两种数据挖掘技术来建立潜在客户预测模型，并给出了具体实例。     

数据挖掘技术在CRM中的应用对策研究

文章就数据技术在CRM中的应用展开讨论,认为数据挖掘技术可以用于客户识别、获取新客户、提升客户的固有价值和保持客户4个方面,旨在通过有益的探索和讨论,为推动数据挖掘技术在客户关系管理方面的广泛应用作出贡献。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理研究

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘技术为他提供了有力的技术保障。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本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，重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

基于决策树的数据挖掘在电信CRM中应用研究

针对电信CRM中“数据丰富但知识贫乏”现象，提出数据挖掘技术，利用SUQ决策树构造算法建立一棵决策树模型，在CRM中根据客户的年龄、所属城市和性别对客户分类，预测客户类型，防止用户流失，争取新用户具有重要意义。     

数据挖掘分析技术在银行CRM系统的应用研究

国内银行经过几十年的运营,已积累了海量的数据,但数据的价值并未得到充分挖掘利用,数据挖掘技术应运而生,它是对海量信息进行分析和处理的技术,能为客户决策提供真正有价值的信息。文章对数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用进行了介绍研究,并进行举例说明。     

Research of CRM Based on Customer Intelligence Engine

The discipline of business intelligence addresses a broad range of functional activities from data mining and statistical analysis to predictive modeling and reporting, and customer intelligence is the actionable output from an intelligence eco-system. In order to focus enterprise's attention on their customers satisfaction in the customer relationship management and make CRM system run more efficiently, a new concept of customer intelligence engine(CIE) is proposed at first time in the paper, the architecture of CIE is structured, the trigger of CIE is defined and described, the CIE-based CRM eco-system is also discussed.     

零售业信息化的两大亮点

零售业成为中国加入WTO后首批对外资开放的行业,这意味着国内零售市场竞争将在趋向国际化的层面上全方位、多角度地展开;电子商务和客户关系管理是提升零售企业核心竞争力的有力武器;本文重点阐述了零售业电子商务和客户关系管理（CRM）的实施策略,在此基础上提出了实现电子商务和客户关系管理的整合.     

A Million Segments of One — How Personal Should Customer Relationship Management Get?

The foundation upon which customer relationship management (CRM) stands is a single, definitive view of customers which spans functions, channels, products and customer types and drives every customer interaction. CRM purports to recreate the ‘traditional corner shop’ experience to millions of clients. However, as techniques for data mining and pattern matching allow companies to build a relationship with customers, customers are questioning whether they actually want to have a relationship with companies. As CRM becomes more personalised, is it providing the experience that customers want? Are companies spending on personalised CRM only to reap limited benefits? This paper considers the different ways that companies such as Capital One, First Direct, Amazon and Tesco are personalising a CRM experience and examines the resulting relationship that they develop with their customers. Ultimately, the future of personalised CRM is dependent on non-intrusive, mutually beneficial and cost-effective strategies delivered through the appropriate medium for the customer. This requires recognition that CRM is more than just deployment of technology. It is a fusion of strategy, process and technology. Companies need to consider what customers want from them and whether the personalised solution that is being proposed reaps financial benefits. Building a million segments of one may work for some companies but others need to consider what kind of relationship their customers want from them and what they (and their customers) can gain from the data that they gather.     

客户关系系统（CRM）的应用及创新

客户关系系统（ CRM）自2007年在常州广电运行至今,期间进行一次大的系统升级,通过几年的运行突显出它的特色及优势。从客户关系系统整体结构入手,详细介绍CRM、工单系统、问卷回访系统、监控系统等组成部分的创新及功能,进一步阐述客户关系系统对公司长效管理提供的强有力的技术保障。     

诸暨广电呼叫中心的建设实施

呼叫中心是连接广电与用户的桥梁,又称为客户关系管理系统（CRM）。诸暨广电呼叫中心基于IVR/CTI服务器实现呼叫中心的IVR、ACD、CTI和外拨等功能。阐述了诸暨广电呼叫中心的软硬件结构和基本功能,以及软件系统在广电呼叫中心的应用。     

Surf's up

This work describes the changing pulse of customer relationship management (CRM), which can be researched with Web resources. These Web resources offer useful tools for identifying unmet customer needs and practical tips for boosting satisfaction and loyalty levels. CRM is considered essential to Internet marketing strategy and Web design goals. Customer management zone on insightexec, customer service benchmarking association, destination CRM, Internet marketing center, and questionbuilder.com are some of the Web resources that can help companies explore present and potential customer perspectives.     

全业务运营环境下的客户关系管理研究

随着全业务运营的开展,我国通信行业的竞争越来越激烈,以往各运营商以单一业务为主的客户关系管理模式,特别是客户需求挖掘、客户价值提升和客户关系管理系统已经不能适应融合业务经营的需求.本文在分析目前电信运营商客户关系管理存在问题的基础上,结合全业务运营特点,提出对客户关系管理工作的对策与建议.     

创智客户关系管理系统在通信中的应用

客户关系管理(CRM)可以帮助电信运营商树立以客户为中心的战略思想,实现从以生产运营为主向以客户服务为主的转变。实际上,实施CRM的过程就是电信运营商在管理思想、服务意识和业务流程等各方面综合转变的过程。创智公司的CRM系统客户实施有效的综合管理,通过建立一个统一协作的、与业务支撑系统无缝集成的CRM平台,全面提升企业的客户服务能力。     

浅谈E-mail营销中的客户关系管理

客户关系管理(CRM)是企业经营管理的重点,互联网时代如何利用网络营销进行客户关系管理是电子商务管理中的实际问题.本文从E-mail营销入手探讨了E-mail营销中的客户关系管理的策略和模式.有侧重地描述了在实际电子商务活动中进行E-mail营销与CRM的关系、常用的E-mail营销策略以及在实际运用中应当注意的问题--如何更好地发现客户、吸引客户、留住客户等.     

基于数据仓库和数据挖掘技术的CRM系统软件的研究

文章首先介绍了CRM的概念与内涵,在此基础上提出了CRM系统的逻辑结构模型。然后介绍了数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用,最后给出了基于中间件技术的CRM系统软件的实现方法。