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.     

数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用研究

本文介绍了一种基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统的设计方案。在分析了现有银行客户信息系统的现状后,讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘在银行CRM中的应用,并结合XML和多维数据模式设计的思想,构造了一个银行客户关系管理系统的架构。     

数据挖掘技术在银行CRM中的应用

本文主要介绍了银行客户关系管理CRM的内涵,以及在银行客户关系管理中引入数据挖掘的必要性,重点阐述了数据挖掘技术在银行CRM中的五个应用,从而真正实现分析型客户关系管理。     

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     

银行CRM的星型模型设计

一、适用于银行CRM的星型模型 1.流行的数据仓库模型 CRM是客户关系管理的简称,常需要使用数据仓库技术来实现.目前比较流行的数据仓库模型主要有两种:Inmon提出的企业级数据仓库模型和Kimball提出的维模型.     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末，金融、保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末，随着客户关系管理的兴起，数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪，数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代，对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例，与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

试论数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用

随着信息时代的来临,银行的竞争环境发生了天翻地覆的变化,以客户为中心的客户关系管理逐渐成为注目的焦点,良好客户关系的提升成为信息时代的致胜关键。然而如何管理和分析大量、庞杂的客户信息,从中找出对银行管理决策有价值的信息则需要有先进的技术和工具的支持,而数据挖掘等新兴技术的出现,为CRM的实施提供了良好的支持。本文就将介绍在银行CRM应用中如何利用数据挖掘技术。     

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…     

数据挖掘技术在银行的应用

数据挖掘技术源于20世纪80年代末,金融,保险、电信等行业首先受益。20世纪90年代末,随着客户关系管理的兴起,数据挖掘逐步成为银行、保险业的宠儿。21世纪,数据仓库技术的广泛应用为数据挖掘的深度普及奠定基础。在金融数据海量集中的年代,对数据的整合、挖掘势在必行。本期技术与应用栏目以数据仓库、数据挖掘技术在银行、保险业的应用为例,与金融科技工作者共同探讨其最新价值。     

数据仓库分析技术在加拿大皇家银行(RBC)应用实例

银行客户管理(CRM)对各种相应的综合数据进行科学分析提供决策参考,常需要使用数据仓库分析技术来实现以提高竞争优势。加拿大皇家银行(RBC)是国际上较早使用商务智能技术的金融机构之一,其在利用数据仓库技术管理客户关系(CRM)方面的许多经验可供我国同行借鉴。     

银行的客户关系管理

客户关系管理(CRM)是指银行如何发现最有价值的客户,并为他们提供最优质的服务.它所涉及的内容包括:销售文化、一对一市场、数据仓库、数据挖掘、客户划分、客户忠诚度分析和交叉销售等.     

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.     

基于数据仓库的客户关系管理--NCR Teradata CRM解决方案

Teradata CRM解决方案基于Teradata可扩展的数据仓库技术,有效整合与运用既有数据仓库中的客户基本数据、交易数据帮助银行全面了解客户所有行为。银行通过数据仓库提供的客户分析可更为深入地了解客户,依据客户需求和客户特点规划适当的促销方案,然后选择适当的营销渠道与客户进行良好的接触,将客户关系管理提升到一个新层次。Teradata CRM解决方案具有以下三个特点。1.集中、整合的数据仓库CRM系统的基础是整合的客户信息。Teradata CRM构建于企业级的数据仓库之上,将所有的客户信息输入Teradata数据仓库,形成客户单一视图。银行通…     

浅析CRM在银行业的应用

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，是数据仓库技术同市场营销相结合的产物。在新时代米临之时，唯有采用强大的CRM数据仓库，深入了解客户的需求，真正以顾客为中心，向顾客提供比竞争对手更贴心的服务，才可能在竞争中获胜。对银行业来说，就是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，     

客户关系管理的运用策略初探

客户关系管理系统(Customer Relation-ship Management,以下简称CRM)是一套客户资料数据分析系统。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,从而最大限度地赢得企业     

商业银行CRM的需求分析和系统实现

CRM(CustomerRelationshipManagement,客户关系管理)的定义可谓众说纷纭,究其实质,CRM是一种以客户为中心的管理理念。CRM以信息技术为手段,不断地管理和改善市场、销售、客户服务等与客户关系有关的业务流程,并提高各个环节的自动化程度,使企业内部和客户之间达到信息共享,从而提高客户的满意度和忠诚度。一、商业银行CRM的基本理念商业银行CRM是运用现代信息技术和市场营销理论,对银行和客户关系进行重新界定的一种理论,也是银行与客户全面接触的统一技术平台和智能服务系统。1.商业银行CRM的核心商业银行CRM的核心是以客户为中…     

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。     

整合客户信息,打造竞争优势--广州友易软件公司推出UECRM/3.1

作为专业的管理软件开发企业,广州友易(UESOFT)从成立初就一直致力于企业管理信息(MIS)系统及客户管理(CRM)系统的研究及开发,对数据仓库(DW)及数据挖掘技术进行了大量的研发工作,具备成熟的数据仓库(DW)的建设能力及成功的CRM软件开发经验。2002年,公司将发展战略调整为专注于银行的各种分析决策支持系统及客户管理系统(CRM)的研究和开发,致力成为中国银行业最重要的分析决策支持系统及CRM产品及服务提供商之一。公司CRM研究所的专家经过一年多的调查研究,针对中国银行业的IT应用和客户管理现状,推出适合中国银行业现阶段发展的客户管理解决方案(UECRM/C3-1),旨在提高中国银行业客户管理的能力,提升银行核心竞争力。     

基于CRM的银行业务应用模块分析

目前,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包括详细交易数据的商业智能解决方案,已经成为各大商业银行对内加强管理和决策支持,对外更好地了解客户需要、开发新产品或服务、利用现有渠道对客户进行交叉销售、增强盈利能力并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段.对于中国银行业来说,CRM势在必行,而实施CRM就要建立企业级客户数据仓库.根据国内外银行使用数据仓库的经验,以客户数据仓库作为支撑的客户关系管理体系在银行业中的应用极为广泛,本文试图从客户细分和事件管理两方面进行探讨.     

数据分析系统性能调整

银行数据大集中之后，业务部门越来越迫切地希望能从现有的数据中找到对开展业务有价值的信息，提供更多的辅助功能。在此背景下，出现了各种各样的分析系统，有的银行正在规划数据仓库(DW)的开发，有些银行已开发了客户关系管理(CRM)系统。