数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

企业成功的关键在于关注客户需求,有效管理与客户的关系,提高客户忠诚度,对企业的产品和服务保持持续的购买行为,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。本文从客户关系管理的概念及对企业作用出发,阐述了数据挖掘的概念及其在企业客户关系管理中的应用。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

可视化客户关系管理在烟草行业中的应用

客户关系管理既是一种管理理念,又是一种管理软件和技术,旨在提高客户满意度、忠诚度。从长远看,可视化客户关系管理是企业生存发展、取得竞争优势的必备利器。本文在客户关系管理的基础上引入了可视化客户关系管理,并论述了其原理、空间数据挖掘在其中的应用,以及可视化客户关系管理在烟草行业中的实现。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

数据挖掘--CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步，越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点，比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是，在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决，最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据，我们该如何去利用?正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起，论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性，着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

企业客户关系管理理论研究

本文从客户关系管理的理论角度出发，首先将客户关系管理和传统客户服务进行了对比，在比较的同时加深了对客户关系管理的认识；接着介绍了客户关系管理的基本功能模块；最后介绍了客户关系管理中的数据挖掘技术在企业经营管理中的作用。     

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。     

数据挖掘在零售业CRM中的应用研究

本文分析了客户关系管理在零售业的应用，介绍了数据挖掘技术，探讨了数据挖掘在零售业CRM中的应用．     

智能代理在电子商务客户关系管理中的应用

随着电子商务的发展，企业的营销模式和管理理念在不断发生变革。为了适应全球市场经济的竞争，企业目前最为关切的问题已经变成如何吸引客户、获得客户和保持客户．客户关系管理在企业中的地位越来越重要。本文分析了基于电子商务的客户关系管理．介绍了智能代理在电子商务客户关系管理中的应用，力图为我国电子商务的发展提供一些借鉴经验。     

面向CRM的数据挖掘应用

近几年来，信息在企业发展中的关键地位得到了越来越多的关注，赢家往往是那些能成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业，而新型电子商务的关键是它与消费者之间的关系。本文研究了数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的运用，讨论了企业如何理清和客户之间的关系。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘已经被广泛应用到商业领域了,特别是CRM。本文先分析数据挖掘和客户关系管理,接着介绍了常用的数据挖掘方法,最后浅谈了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用     

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.     

聚类分析在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用。聚类是数据挖掘中的典型算法,其中的K-均值算法是最基本的算法,由该算法产生了许多经典而高效的算法。文章对数据挖掘成果进行了归纳,深入研究了K-均值算法,并将其运用在客户关系管理的客户分类中,这对研究数据挖掘中的其他算法是很有利的。     

数据挖掘——CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步,越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点,比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据,我们该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起,论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性,着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

客户关系管理中的数据挖掘技术的应用探讨

伴随着企业日常运作和客户交流,企业逐渐积累了大量的、复杂的销售数据和客户数据。如何够有效利用这些数据,是当前许多企业所最为关注的焦点。我们将数据挖掘技术引入到客户关系管理中,利用数据挖掘技术对企业销售数据和客户数据进行深入挖掘,找出客户的潜在需求模式和消费模式,并以此指导企业生产运作,提高企业的市场竞争力和客户满意度。     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求，客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念，以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.