浅谈佛山房地产行业的CRM战略

实施CRM战略对于房地产行业和企业的发展具有重要的现实意义.随着佛山房地产市场的发展,少数知名房地产企业正在导入和实施CRM战略,提高了客户的满意度,增强了企业的整体竞争能力.但是大部分的企业仍处于观望的状态或根本无意实施CRM战略,原因在于存在着诸多的阻力因素,如企业的信息化水平低,实施CRM的成本大、风险高且收益难以量化,CRM管理模式本土化较困难,以及人才的缺乏等.相信随着cRM技术的完善和发展,以及佛山房地产企业的客户关系管理模式逐步走向成熟,CRM的应用将更加广泛,更加深入到位.     

客户关系管理（CRM）的分阶段实施

客户关系管理（CRM）不仅是一项先进的企业信息处理技术，而且还是市场营销中以客户为导向的一种先进管理方法。CRM能否实施成功取决于CRM实施特点和CRM实施的难易程度，本文介绍了一种CRM的分阶段实施方法，在每个阶段设置不同的实施目标和实施方法，逐步增加企业实施CRM的信心和经验，最后引导CRM的成功实施。     

客户关系管理与呼叫中心的结合

客户关系管理(CRM)是企业的一种经营策略、管理理念,在实践上就表现为一套软件和技术的使用,呼叫中心作为实现CRM的信息技术支撑,在CRM战略中扮演着越来越重要的角色,文章针对两者的关系和技术上的运用进行讨论,提出了基于CRM的呼叫中心是未来的发展趋势。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）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。推行客户关系管理是物流企业获得顾客，增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析，而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

房地产销售策略分析

作为一种提升企业竞争力的工具,客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）已经引起了房地产业界的极大关注,并且在一些知名的房地产公司得到了应用。正确认识房地产客户满意的构成要素和意义对于房地产业成功引入客户关系管理,有着重要作用。本文阐述了客户满意的概念和特点,分析了房地产客户满意的构成要素,论述了房地产客户满意的意义,提出了提高客户满意的模型。     

企业客户关系管理研究

客户关系管理(CRM)作为一种新的商业管理策略,其核心目的是要识别、发展和维持企业的“黄金客户”,实现企业业务操作效益的提高和利润的增长.CRM实施成功的关键因素,主要包括明确CRM的目标,高层领导的支持,选择合适的技术合作伙伴,有效地控制管理组织转变,专注于流程,技术的灵活运用等方面.正确运用CRM对中国企业在客户关...     

房地产销售策略分析

作为一种提升企业竞争力的工具,客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)已经引起了房地产业界的极大关注,并且在一些知名的房地产公司得到了应用.正确认识房地产客户满意的构成要素和意义对于房地产业成功引入客户关系管理,有着重要作用.本文阐述了客户满意的概念和特点,分析了房地产客户满意的构成要素,论述了房地产客户满意的意义,提出了提高客户满意的模型.     

旭辉集团CRM系统建设概述

客户关系管理(CRM)是通过对客户详细资料的深入分析,来提高客户满意程度,从而提高企业的竞争力的一种手段.与其他行业相比,房地产行业及其产品具有自身的特殊性,从而形成了自己的行业特色,这些行业特色对房地产开发企业进行客户关系管理和进行客户关系管理系统建设产生了一定影响.旭辉集团在发展过程中为了应对市场竞争压力、更好地为客户服务,产生了开发和实施客户关系管理系统的需求.本文以旭辉集团为研究对象,分析了旭辉集团CRM系统的实施情况,以及取得的成效.课题的研究成果将为国内其他中小型房地产企业的客户关系管理系统建设提供借鉴和参考作用.     

对我国企业CRM应用的研究

随着信息技术的发展，企业间竞争方式的改变，CRM便应用而生。CRM既是一种管理思想，又是一种应用软件和技术。因此，本文将应用系统的观点重点介绍我国企业要想成功的实施CRM，既要进行CRM支持体系的建设，还要进行软件的开发和信息技术的掌握。同时本文又介绍了我国企业实施CRM过程中所遇到的问题。     

CRM客户关系管理系统的重要作用

一、CRM系统的概念 CRM （Customer Relationship Management）客户关系管理是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程，CRM将能为企业实现有效的客户关系管理。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要。目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息。而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息。数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具。     

浅析数据仓库在客户关系管理中的应用

目前客户关系管理(CRM)是企业管理研究的一个热点,也是企业增加利润的重要手段。而数据仓库是CRM的技术核心。本文主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念,并描述了数据仓库在CRM系统中的重要作用。     

ERP Ⅱ的规划与创新

ERP被证明为一种局限的系统。作为资源管理的新系统ERPⅡ在继承ERP理念的基础上 ,利用新一代整合的技术 ,全面加强CRM与价值网络的功能 ,重构原来的功能模块 ,建立起一种全新的、开放的、实时的即时反应系统。本文将全面介绍ERPⅡ的理念与规划的创新 ,并分析ERP与ERPⅡ从角色、应用管理等六方面的差异。     

客户关系管理(CRM)的理论及应用探讨

在信息技术和网络飞速发展的今天，不论是新兴企业还是传统企业，都需要通过现代信息技术来提高生产效率，加强管理效能。客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM)就是企业通过现代信息技术来提升管理的有效工具之一。对于现代企业，拥有客户就拥有了一切，面对日益激烈的市场竞争，CRM能帮助企业更有效的管理客户、获得客户。     

构造零售业信息化的核心--CRM的探究

零售业是直接面对最终消费者的行业,顾客对商店的忠诚与否,直接关系到企业的生存和发展。而客户关系管理(CRM)系统则为零售企业创造顾客价值、发展忠诚顾客提供了有力的技术支持。本文分析了零售业实施CRM时存在的问题,提出了相应的解决机制,并总结了零售业CRM的建设框架。     

浅析网上书店的客户关系管理

本文以Amazon、BolChina及当当网上书店为例,从营销管理、销售管理和服务与技术支持三个方面进行CRM技术分析。相关的比较分析表明:CRM系统是网上书店提升客户满意度和忠诚度,增加企业利润和竞争力的关键所在。其CRM系统的理念、功能,对类似的网络零售业有极强的借鉴和启发作用。     

谈新形势下的企业客户关系管理

科学的客户关系管理体系,对企业的发展起着至关重要的作用,可以增强企业的核心竞争力、全面提高服务水平与节约经营成本。完善企业科学的客户关系管理体系,要从提高对客户关系管理的认识,依靠信息技术手段等方面努力。     

The criticality of risk factors in customer relationship management projects

Customer relationship management (CRM) remains an area of considerable interest in contemporary project management literature, due to its association with high failure rates. This research examined the criticality of four risk factors. Quantitative data analyzed using PASW17 were collected from a sample of 250 CRM project practitioners. Although we found strong evidence to support the focus on these risk factors, which include “user training,” “top management support,” “business strategy and technology alignment,” and “effective project feedback,” the authors found that, although some risk factors may be identified as “critical,” their criticality is dependent on the context of the project.     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。