数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用

本文在阐述数据挖掘技术应用中的基础理论和方法的基础上,分析了保险业CRM与数据挖掘的关系,结合保险行业的特点提出了其在客户获取、客户细分、交叉销售及客户流失不同阶段的数据挖掘应用技术。     

数据挖掘在电子商务系统中的应用

电子商务数据挖掘与传统商业领域中的数据挖掘相比,具有便于客户掌握更多的动态信息、有助于形成完整信息化的基础、有利于企业形象的发展等独特性.可通过设计网站、优化页面,分析客户、驻留客户,制定方案、策略营销,比较服务、个性化推荐,适应需求、交叉销售等途径加强数据挖掘在电子商务系统中的应用.     

数据挖掘在电商企业CRM中的应用

论文首先阐述了数据挖掘与电商企业客户关系管理(CRM)的内涵,分析了数据挖掘在电商企业CRM中的作用,包括获取新客户、客户细分、交叉营销、客户保持、客户盈利能力分析。其次,构架了基于数据挖掘的电商企业CRM的体系结构,并阐述了基于数据挖掘的电商企业CRM的实现过程。最后,分析了基于数据挖掘的电商企业CRM的实施,给电商企业带来智能化、个性化、集成化、共享化的好处。     

数据挖掘在客户价值分析中的应用

本文介绍了数据挖掘在客户价值分析中的应用。首先简要描述了客户价值的定义,并从客户价值的产生过程出发,围绕数据挖掘中的分类法、聚类分析、决策树、异常检测、关联规则、神经网络等技术来进行客户细分、客户保持、提高客户忠诚度、客户流失分析,并建立了提升客户价值的总体框架,为进一步对客户价值的研究提供有益的借鉴。     

网络营销中数据挖掘技术的应用研究

本文介绍了数据挖掘技术在网络营销中的应用,通过利用数据挖掘过程中的一些主要方法,对网站中客户访问的日志文件、Web服务器上的数据库等数据进行分析,找出规律,以便了解客户的兴趣爱好,有利于更好地调整站点的结构,使商家获知所需市场信息,开发客户资源潜力.     

数据挖掘在报刊业信息系统的应用

针对报刊发行业务处理系统中的数据集成、数据管理与共享、数据分析等需求,通过合理运用数据挖掘技术,将发行客户与广告客户有效的联系起来,探索出它们之间的利益结合部分,实现报社与各种客户的共赢,并能够通过数据分析发现潜在的客户群体.     

数据挖掘在通信行业营销中的应用

目前,随着国内电信通信行业的快速发展和改革,各运营商在企业大客户、长途业务等领域展开了激烈的竞争,传统的技术支持手段逐渐被技术进步所取代,同时通信行业也逐渐明确了客户资源以及相关的客户关系管理在其领域营销过程中的重要性,本文针对数据挖掘的常用技术以及其在通信行业营销中的重要性进行了分析,并提出了通信行业利用数据挖掘技术实现良好营销发展的相关对策。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧，客户成为企业的重要资源，如何进行更加有效的客户关系管理、如何提高客户关系管理的水平，一直是很多企业关注的问题。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理工具，在处理海量数据、将数据转化成有价值的信息、辅助企业进行有效CRM决策等方面都有重要作用。企业可以通过构建数据挖掘平台，按照数据挖掘的步骤实现在CRM中的数据挖掘。     

数据挖掘在证券行业的应用

随着垄断格局的打破,证券公司如何应对激烈的市场竞争?如何培育公司的核心竞争力?本文深入地研究证券公司客户管理的目标、内容和结构,研究数据挖掘的定义及常用方法,分析数据挖掘的典型应用,分析数据挖掘可以为证券行业解决的主要问题。     

应用数据挖掘进行客户关系管理

客户关系管理(CRM)是当前商务成功重要环节，数据挖掘技术在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。本文介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中如何帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，阐述了有效的客户关系管理中数据挖掘的基本步骤。     

保险业分析型CRM的数据挖掘应用

本文在阐述分析型CRM的理论和方法的基础上，结合保险行业的特点提出了数据挖掘技术在客户群体细分、欺诈识别、交叉销售及客户流失不同阶段的应用。     

基于神经网络集成的电信客户流失预测建模及应用

针对客户关系管理中对企业利润影响最大的客户流失问题的核心内容-客户流失预测,利用数据挖掘技术,提出一种基于神经网络集成算法的客户流失预测模型,并将实用的神经网络集成算法应用到电信客户的实际数据中,取得了很好的效果,并对结果进行了深入的分析与讨论.     

基于神经网络集成的电信客户流失预测建模及应用

针对客户关系管理中对企业利润影响最大的客户流失问题的核心内容——客户流失预测,利用数据挖掘技术,提出一种基于神经网络集成算法的客户流失预测模型,并将实用的神经网络集成算法应用到电信客户的实际数据中,取得了很好的效果,并对结果进行了深入的分析与讨论。     

零售业客户关系管理及数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理(CRM)是电子商务背景下企业管理的一种新的理念、技术与方法,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是零售企业获得忠诚顾客,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。零售业在推行客户关系管理的过程中,需要加强对数据挖掘技术的应用研究,以支持企业的经营管理决策,将企业的信息化管理水平提高到一个新的层次。     

数据挖掘在金融行业CRM中的应用

金融行业的业务特点决定了它必然要处理海量的数据,激烈的行业竞争决定了它对信息化领域有着更为迫切的要求。数据挖掘技术可以帮助金融企业公司获取最有价值的客户,然后针对客户特点采取独特的产品或市场营销战略,以求获得最佳收益。     

基于网状图的蚁群算法在购物篮中的分析研究

为了提高数据挖掘中的关联规则能力和避免人工主观影响干预,更好地进行机器学习。在本文中,首先,使用网状图揭示所购买商品之间的频繁集关系,其次,使用蚁群算法设计出优化路线,从而挖掘出更加详细的有价值信息,便于商品更好地配置和客户购物路线的最优设计。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

电子商务网站顾客在Web上的行为都会产生大量数据信息。可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘，从而了解客户的访问行为，动态地调整网站结构和网页设计，使电子商务更具个性化和针对性。     

SQL关联规则法在网站营销中的实证研究

结合"校园超市"营销网站建立数据挖掘的关联规则挖掘模型,利用"依赖关系网格"分析了客户交易数据库的关联规则,指明了企业如何采取合理的营销策略,有的放矢地利用挖掘规则优化网站产品布局、促销宣传,更好地为不同的网站客户提供有针对性的营销服务。