基于数据挖掘的客户购买行为分析系统研究

客户就上帝,客户是企业盈利的源泉,如何保留老客户、不断开发新客户成为企业发展的关键所在。在客户购买行为分析中使用数据挖掘技术可以帮助企业更好的分析客户行为、进行交叉销售、实施客户细分。为此本文提出了基于数据挖掘的客户购买行为分析系统的架构,介绍了基于数据挖掘的客户购买行为分析系统的具体应用。     

基于数据挖掘的银行客户管理信息系统的应用

基于数据挖掘的银行客户管理信息系统就是银行利用数据挖掘技术，通过有效充分的数据挖掘．将银行客户资料作不同角度的分析，从中对客户进行定位分类，明确客户的消费倾向与消费模式．预测客户的风险性与利润性，以此来作为对客户提供服务和产品营销的辅助手段。目前我国商业银行在基于数据挖掘的银行客户管理信息系统方面仍处于原始的数据处理阶段，鉴于开发该系统所需要的高技术及高成本，我国银行可先从国外购买这一系统体系，再根据实际情况对该系统加以改进后应用。     

基于数据挖掘的中高端客户金融产品购买行为模型与应用研究

如何了解中高端客户的需求及购买行为,实现精准营销,是商业银行目前亟待需要解决的问题.识别分析客户的金融产品购买行为,过去基本上都是采用问卷调查的形式,调查客户的行为意向,但精度相对较低、工作量大.而根据银行记录的客户金融产品购买数据,以数据挖掘为工具,预测客户金融产品需求日益受到重视,但目前相关研究还比较少见.     

CRM:为中国银行业助跑加油

CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理系统是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统.CRM通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度的赢得企业整体经济效益.     

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。     

数据挖掘与房地产客户信息分析

伴随着国家宏观调控政策的出台、消费者购买的日趋理性以及行业竞争的不断加剧,越来越多的房地产企业感到管理和营销的压力不断加剧,日渐意识到精细管理的重要性,更加注重企业品牌的建设和消费者需求的深度分析和挖掘。在竞争压力下,更多的房地产企业转向到以客户为中心的运作,更关心客户在哪里,客户要什么,如何保留客户,挖掘客户最大的价值。在这种转型中,也意味客户资源成为房地产企业竞争的关键资源,准确的市场定位(客户资源优势),持续的有效供应(产品竞争优势),卓越的服务品质(服务竞争优势),成为是房地产企业可持续发展的命脉。在信息化时代,房地产企业的可持续发展同样离不开信息技术的支撑。长期运行的信息系统积累了大量房地产企业运作的相关信息,面对快速增长的海量信息,利用数据挖掘(简称DM)的相关技术和分析工具,将丰富的信息转换成有价值的知识,实现信息资源的增值利用,将有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略,成为房地产企业市场运作和高层决策的重要参考。一、充分认识数据挖掘1.何为数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现潜在关联和模式,做出预测性分析的有效工具。应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助...     

开发金融信息的新技术DM数据挖掘

以电子技术为基础的信息、网络技术大大促进了一些综合性技术的发展,近年来,受到企业界广泛关注的数据挖掘(Data Mining)~*就是一个典型的例子。我们先看一下一些企业界的领袖人物是如何评价这一技术的:英国 Safeway 总监迈克温曲说:"我们找到了超越人类观念范围的关联性",他指出,数据、资料可以用 DM 技术开发出"数百种与客户购买行为有关     

CRM在银行汇兑系统中的应用

CRM 是银行以客户为中心,通过对客户资料各种业务数据进行数据分析和数据挖掘来了解、分析自己的客户,使其对客户的投入和需求达到最佳平衡,从而获取最大利润的互动过程。交通银行本外币一体化实时汇兑系统是以总行为运行控制中心,实现银行异地结算资金计算机联网汇划。     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争。为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点。本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析。     

对外赠送自产产品的财税处理

企业对外赠送自产产品,由于赠送对象不同,会产生不同的涉税处理及相应的会计处理,所以,必须按照不同的赠送对象分别分析其涉税处理和会计处理。一、赠送给正常购买本企业产品的客户将自产产品赠送给正常购买本企业产品的客户(包括单位客户和个人客户。下同),此情况一般都是按照各客户购买产品数量的多少,或按照客户购买数量划分的等级高     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争.为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点.本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析.     

NCR推出保险业CRM解决方案

NCR 公司数据仓库事业部(Teradata Division),宣布推出保险业客户关系管理解决方案(CRM)—Behavior Analysis 行为分析软件,用于分析客户保单购买、索赔行为以及客户互动行为。Behavior Analysis 行为分析软件可以深入了解     

全行范围客户分析数据架构

随着银行营运系统及营运方式的数字化、金融新产品的开发、市场的张以及营运历史的积累,银行所掌握的客户数据量迅速增加.银行已经认识到,数据是一座金矿,而数据挖掘就是淘金,因为数据蕴藏着有关客户行为特征的丰富资料,可以帮助银行了解、分析客户的各种需求和倾向,有的放矢地选择、争取、挽留和管理客户.     

CRM在中国银行领域中的应用

一、前言 客户关系管理系统 (CRM Customer Relationship Management)是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统 ,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度地赢得企业整体经济效益。就银行业来说，通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，可以识别在市场竞争中最有利可图的客户群，确定目标市场，将客户通过多种指标进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为目标客户群提供一对一式的、符合客户心理的服务。 CRM是数据仓库技术同…     

基于ANN的数据挖掘及其在银行中的应用

银行数据仓库的建成,必然面临如何在上面建立应用进行数据综合利用和深度挖掘的问题,目前各数据仓库厂商提供数据仓库的同时提供OLAP分析软件,这种类型的软件能对数据仓库已有的数据进行统计和分析,得出某种结果。但要找出数据中的潜在规律,做出某种预测,却是力所不能及。这样的工作只有数据挖掘（DataMining）工具才能完成。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析银行原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。而当前真正成熟和能够投入实际应用的数据挖掘工具并不是很多。因此,设计一个适合我国金融业的数据挖掘工具显得非常必要。     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

客户关系管理是系统工程

客户关系管理(CRM，Customer Relationship Management)作为一种管理现象早巳存在，但作为比较成熟的管理思想和技巧，则是近些年才兴起的。CRM视客户为企业最宝贵的战略资源，是一套基于大型数据仓库的客户资料综合分析系统，它以现代智能商业技术(包括：数据仓库技术、数据挖掘     

数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

随着信用卡业务的发展,银行积累了大量客户交易数据,如何利用客户的特征数据和交易数据,获得客户的行为模式,从而更好地为客户服务、提高效益,是信用卡管理中迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用较好地解决了这个问题。     

科技创新推动网点服务模式转型

正当银行业步入市场化充分竞争的时代,光大银行前瞻性地建立了"基于统一客户分析的网点智能化服务系统"(简称网点智能化系统)。该系统紧密围绕客户到达网点后的行为规律及其所需的综合金融服务,构建了科学、新颖,以客户为中心的全行网点智能服务和营销的业务流程。有效实现了面向客户的智能识别、智能排队、精准服务、精准营销、沟通互动和客户统一分析六     

运用数据挖掘技术检测金融欺诈行为

数据挖掘是对数据进行深层次加工和分析的信息处理技术,对金融欺诈行为进行检测和预防是其在金融领域的新应用。通过数据挖掘技术对客户、员工以及金融交易双方行为进行归类并对其监督,可以有效跟踪检测违规操作等欺诈行为并对其可能带来的损失进行预测,从而达到防范金融风险的目的,甚至预防金融危机的产生。