企业CRM评价技术解决模式及应用分析

基于客户满意核心理念的确立,建立了客户满意评价模型,其中结合构建的CRM(客户关系管理)数据挖掘系统结构模型和其他分析技术来挖掘企业内外客户数据,分析问题,并提供满意的策略解决模式,推动建立商业企业持久深入开展客户关系管理及评价机制。     

连锁商业企业决策绩效与决策成本关系探析

本文主要阐述影响连锁商业企业绩效决策的几种成本因素,分析了连锁商业企业的决策成本对决策绩效的影响,为我国目前的连锁商业企业制定决策,提高决策绩效,增强国际竞争力提供有益的指导.     

分布式数据挖掘研究

分布式数据挖掘是一种数据挖掘技术,通过这一技术可以整合局部而获得全局知识,提高决策水平。本文基于大量的文献资料,对分布式数据挖掘技术的定义、框架,以及现有的分布式数据挖掘系统分类进行了分析。然后,探讨了分布式数据挖掘系统应用过程表现出来的共性问题,并提出了相应的解决措施,以提高分布式数据挖掘质量,充分挖掘网络空间内分布式数据的价值。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

经济转型背景下连锁商业企业发展的思路与对策

在经济转型背景下,社会资源配置和经济发展方式的转变,既促进了连锁商业企业转型升级发展,更给其发展带来前所未有的压力和挑战。文章通过对连锁商业企业面临的压力与挑战分析,提出了连锁商业企业转型发展的思路和创新经营管理模式、强化供应链管理、全渠道融合发展、提高消费者购物体验等对策,旨在促进连锁商业企业内涵质量提升和可持续发展。     

连锁商业企业财务管理发展之探讨

连锁经营是当前商业企业运营比较好的一种模式,近几年,我国连锁商业企业发展非常之快,连锁经营的规模越来越大,数量也越来越多.然而,很多连锁商业企业的财务管理水平并没有随着企业的发展而发展起来.本文就连锁商业企业财务管理发展的途径进行简单的讨论.     

基于校(社)企合作模式下的连锁门店店长培养研究

连锁经营已成为我国商业企业经营发展的主要模式之一,而连锁门店的店长是其中最紧缺的人才之一;同时高等职业教育与实体经济的结合最为紧密。鉴于此,本文积极探索连锁门店店长的培养模式,对实现高素质技能型人才的培养目标具有现实意义。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件进行客户访问信息的Web数据挖掘,有效了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性。本文通过对基于Web拓扑结构挖掘用户访问模式的数据挖掘,可对已存在的Web站点的结构及站点内的页面进行调整和改善,方便地向浏览模式相似的用户组推荐其感兴趣的主题相似的页面,使各类信息和服务以更有效的方式提供给用户。     

连锁商业企业POS系统的特点

<正>连锁商业企业的商流、物流、资金流、信息流比一般的商业企业复杂,因而在管理上较为困难,过去以人工为主的管理方式一直是连锁商业企业扩张的     

直面国内零售业连锁经营

加入WTO之后,国际连锁商业企业的实际进入和预期进入,使国内商业企业面临兵临城下的处境。面对跨国公司的竞争及国内竞争态势的转变,国内商业企业不断寻求新的竞争手段和发展模式,在经营水平提高的基础上连锁扩张成为企业应对新局面的战略举措。     

企业电子商务中客户知识挖掘模型研究

本文从语义的视角构建了面向传统企业电子商务业务的客户知识挖掘模型,实现了在异构、分布式客户数据源语义集成的基础上实施客户知识挖掘过程,推动知识挖掘方法和技术智能化进程,提高客户知识挖掘模式产生的质量。     

Data mining in business services

Data mining applies traditional statistical tools as well as artificial intelligence algorithms to the analysis of large datasets. Data mining has proven very effective in many fields, including business. This paper reviews applications of data mining relevant to the service industry, and demonstrates primary business functions and data mining methods. Typical industry data mining process is described, analytic tools are reviewed, and major software tools noted.     

中央采购在连锁商业中的应用探讨

中央采购是由企业总部统一采购、统一配送到不同区域的各个门店的经济活动过程。其实施对连锁商业具有众多的优势,但在实施过程中也存在很多难点。连锁商业企业只有重视中央采购智能管理信息系统建设,强化龙头企业供应链管理思想,严格控制采购成本,不断提高企业物流管理水平,才能顺利实现中央采购,增强竞争优势。     

连锁经营中的产权决策与监督博弈

作为一种现代经营方式,连锁经营在流通领域得到广泛的应用。随着连锁经营规模的不断扩大和连锁店的日益分散,连锁总部与加盟店之间的管理与协调变得尤为重要。通过运用博弈论方法,分析连锁总部与加盟店之间利益与权利的大小,研究了连锁经营中连锁总部与加盟店之间的产权决策问题,以及二者之间监督与被监督问题,提出连锁总部在加盟店持有股份的条件可通过降低监督成本,或加大对加盟店隐瞒收入的惩罚力度等措施,对加盟店进行有效监督。     

大数据背景下小微物流企业公共信息平台的设计构想

大数据时代给小微物流企业既带来了机遇也带来了挑战。网络化经营是小微物流企业基本的运作模式,因此组建物流服务供应链是今后小微物流企业的发展趋势。从物流服务供应链的组建角度,提出了小微物流企业面临的多源信息融合和大数据驱动的决策优化问题。为政府提供构建公共信息平台整合企业供需信息的对策。在政府公共信息平台基础上给出了物流服务供应链的运作模型。     

Data mining: proprietary rights, people and proposals

This article focuses on the issue of data mining as it relates to the consumer and to the issue of whether the consumer's private information has any proprietary status. A brief review of data mining is provided as a background for a better understanding of the purposes and uses of data mining. Also examined are several issues of the ethics of data mining, including a review of stakeholders, who they are and which may be most seriously affected by unethical data mining practices. Several suggestions for the improvement of data mining as it relates to the consumer are further presented: suggestions that would allow for data mining that would be beneficial to both the business community and the consumer.     

银行信用卡数据集市系统的设计

重点讨论信用卡数据集市的建立方案和在银行业务中的应用,在分析了现有银行信用卡管理信息系统的现状后,讨论信用卡数据集市系统的设计思想和设计架构,并展望了其在银行信用卡业务中的应用前景     

数据挖掘技术在物流企业管理的应用研究

本文针对物流领域的实际业务流程、业务需要以及实际拥有的数据进行了研究,论述了物流企业管理中数据挖掘的目标、算法和操作。阐述了数据挖掘技术及其在物流领域管理中的应用。     

我国水电工程咨询企业跨国供应链管理决策

水电工程咨询行业的周期性特征以及国内水电工程咨询市场发展的有限性是我国水电工程咨询企业必须走出国门的最重要的驱动因素。水电工程咨询企业在跨国经营过程中必须认真搭建供应链管理模式框架,进行区位选择决策、战略定位决策和组织模式选择的决策,尽可能控制风险,发挥优势,保障跨国经营的成功。     

All That Glitters is Not Gold: Digging Beneath the Surface of Data Mining

This article develops a more comprehensive understanding of data mining by examining the application of this technology in the marketplace. In addition to exploring the technological issues that arise from the use of these applications, we address some of the social concerns that are too often ignored.As more firms shift more of their business activities to the Web, increasingly more information about consumers and potential customers is being captured in Web server logs. Sophisticated analytic and data mining software tools enable firms to use the data contained in these logs to develop and implement a complex relationship management strategy. Although this new trend in marketing strategy is based on the old idea of relating to customers as individuals, customer relationship management actually rests on segmenting consumers into groups based on profiles developed through a firm's data mining activities. Individuals whose profiles suggest that they are likely to provide a high lifetime value to the firm are served content that will vary from that which is served to consumers with less attractive profiles.Social costs may be imposed on society when objectively rational business decisions involving data mining and consumer profiles are made. The ensuing discussion examines the ways in which data mining and the use of consumer profiles may exclude classes of consumers from full participation in the marketplace, and may limit their access to information essential to their full participation as citizens in the public sphere. We suggest more ethically sensitive alternatives to the unfettered use of data mining.