CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在分析CRM系统结构及其与数据挖掘技术相结合的优势的基础上,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的产品和服务,不断提高客户满意度.     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

客户关系管理中数据挖掘技术的研究与应用

本文介绍了CRM和数据挖掘技术,在此基础上提出了在CRM中数据挖掘技术的应用。最后对一个数据挖掘工具在CRM中的应用进行可举例分析。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM就是指对客户关系的管理,CRM已经成为了企业关注的重点,CRM也是数据挖掘技术十分重要的组成部分。本文主要是通过介绍数据挖掘技术的功能的分类,概述了CRM的含义与数据挖掘技术在CRM中运用,对数据挖掘在CRM中实施的过程进行探究。     

数据挖掘在CRM中的应用

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程,最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

关于构建面向CRM的数据挖掘探讨

介绍了CRM的研究内容和数据挖掘的基本原理,主要讲解如何构建面向CRM的数据挖掘应用,并用一个具体的案例来表示如何用数据挖掘来预测客户的保持.     

数据挖掘在CRM中的应用

本文介绍了数据挖掘技术与CRM,在此基础上提出了数据挖掘在CRM中的一些应用,最后对数据挖掘的发展方向及其在CRM中的应用前景作了展望。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念，也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能，阐述了CRM的定义及功能，论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

基于数据挖掘技术的CRM应用仿真研究

客户资源现已成为企业最重要的战略资源之一,企业为此也花费大量资金构筑客户关系管理(CRM)系统。该文就关于CRM系统结构和与数据挖掘技术相结合的优势,通过实例论证数据挖掘技术在CRM中的实际运用,可以通过对企业销售数据的关联分析把企业的大量客户分成不同的类型,并发现不同类客户的需求特征,从而提供不同的营销策略和服务,维系老客户,发现新客户,不断提升客户价值,增加客户满意度。     

校园信息系统中CRM与数据挖掘的结合和应用

CRM是近些年兴起的一种面向客户的生产管理模式,它的实施要以计算机技术作为保障与基础。数据挖掘是一种面向决策的智能技术,它与CRM的结合将给管理理念带来一种新的视角和冲击。该文将对在校园信息系统中CRM理念与数据挖掘技术的结合进行初步探讨。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理是企业在当今的电子商务环境中,利用数据仓库和数据挖掘等先进的智能化信息处理技术,把企业收集和存储的大量业务数据和有关客户资料加工成信息和知识,用来辅助决策及规划相关的企业运营活动的过程,是一个复杂的现代系统工程。结合计量机构现状,选择了这一课题开展相关工作,对在计量领域市场运作中引入CRM进行探讨。     

客户价值评价体系在高尔夫CRM 中的研究

客户价值评价体系是CRM（CustomerRelationshipManagement,即客户关系管理）系统的核心,通过对高尔夫行业客户价值评价体系的分析,建立了高尔夫球场预定服务业客户价值评价体系模型,介绍了应用层次分析法计算该模型的客户价值．根据不同的客户价值把客户分为四种类型,建议针对不同类型的客户采用不同的营销、销售以及服务策略．最后介绍了该模型在CRM系统中的应用．     

证券CRM系统中的数据仓库及其设计

数据仓库的正确实施是CRM系统成功的关键，也是众多CRM厂商关注的焦点。文中以证券CRM系统为研究背景，介绍了数据仓库技术及其特点，在阐明系统结构的基础上，论述了数据仓库的设计与实现过程，然后重点分析了数据仓库建模的三个层次，确定了OLAP技术的实现方式，最后结合实际，对数据仓库建设中的关键问题和解决方法进行论述。它能够帮助企业建立数据仓库，并在其中进行数据的分析与处理，这就是CRM系统区别传统数据库应用系统的关键。     

基于数据挖掘技术的客户细分研究

随着客户关系管理(CRM)系统应用的逐步推广,企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转变,客户细分作为客户关系管理系统的核心功能作用受到了充分的重视。该文综合分析了现有的客户细分方法,并着重对数据挖掘技术在客户细分领域的应用进行阐述。     

零售业CRM中的数据挖掘技术

从零售业CRM和数据挖掘的概念入手,讨论了零售业CRM中采用的各种数据挖掘技术,如关联分析、分类分析、聚类分析等,分析了数据挖掘技术在市场营销、销售与客户服务三个领域的典型应用。最后对数据挖掘在零售业CRM的作用和发展前景作了总结。     

零售业中的数据挖掘

首先简单介绍数据挖掘技术的相关知识及零售业的特点，然后指出在零售业中实施客户关系管理（CRM）的重要性，从而引出数据挖掘（DM）技术在CRM中的核心作用。