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。     

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。     

浅析客户关系管理中数据挖掘流程

本文阐述了研究数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中所起的核心作用、对我国企业成功实施CRM战略、提高竞争能力的意义及数据挖掘技术流程、标准化模型。     

试析数据挖掘在移动通信CRM中的应用

随着4G技术的快速发展,运营商为了提高自己的竞争力开始对客户管理进行研究,本文通过分析数据挖掘技术和移动通信CRM的现状,对数据挖掘在移动通信CRM中的应用进行了研究。     

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．     

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

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。     

面向通信企业客户关系管理的数据挖掘技术研究

CRM作为一个涉及知识管理、业务流程再造和企业信息化的概念正以前所未有的速度发展,并且迅速扩大着用户群体。本文研究了在CRM中有效利用数据挖掘,可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展。通过分析证明,只有融合了数据挖掘技术的高效的客户关系管理才能更好地适应当今信息时代及其网络化特征,成为现代企业在激烈的市场竞争中生存的根本和制胜的关键。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法，并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。     

数据挖掘:留住客户心的“钥匙”

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步。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。     

基于数据库和数据挖掘技术的客户关系管理

介绍了CRM(客户关系管理)的基本原理，提出了一种基于数据库技术的实现方法，描述了数据挖掘技术在实现CRM的各种功能中的运用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

<正>客户关系管理(CRM)最早由GartnerGroup提出。所谓的CRM就是为企业提供全方位的管理视角,赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户的收益率。CRM的核心管理思想就是“客户”是企业最重要的资源之一,企业必须由过去的“产品”导向朝“客户”导向转变,对企业与客户之间发生的各种关系进行全面的管理,不断改进对客户的服务水平,提高客户的忠诚度,从而为企业带来更多利润。然而,如何管理和分析大量、庞杂的客户信息,从中找出对企业管理决策有价值的信息和知识则需要有先进的技术和工具的支持,数据挖掘等新兴技术的出现,为CRM的实现提供了良好的支持。     

电子商务中的CRM分析与策略

如今,电子商务在经济社会发展中的地位不断升级,并在社会经济生活中发挥着越来越重要的作用,它已成为21世纪世界经济发展的重要推动力。由于市场格局的变化,企业的经营模式从"以产品为中心",转变为"以客户为中心",客户对于企业来说是十分宝贵的资源,关乎到企业的生存和发展,企业的运作要从客户的需求出发,才能维持客户的忠诚,留住且发展客户,使企业获得更大的利润。所以,做好客户关系管理——CRM显得尤为重要,做好电子商务中的CRM更是当务之急。文章介绍了电子商务中CRM的核心思想、CRM系统的构架及各子系统的功能,以及数据仓库、数据挖掘、云计算等技术在电子商务CRM中的应用,并指出电子商务中CRM的发展趋势及展望。     

基于我国企业的CRM系统的体系框架研究

客户关系管理(CRM)引起了当令企业对管理观念和业务流程及企业问协作的重新审视和思考,它是企业提高竞争力的核心之所在。CRM首先是一套科学的管理观念,但真正实现其价值还要有一个结构清晰、合理的CRM体系框架将其应用于企业的业务活动管理之中。本文分别从以下两个角度着重探讨了CRM系统的体系框架：从企业信息化全局的角度和基于数据仓库和数据挖掘的角度。     

基于DM技术的电子商务CRM系统的研究

文章阐述了DM和CRM技术,分析了数据挖掘关联规则Apriori算法,从数据仓库设计、ETL设计和多维数据模型设计等多方面对电子商务企业CRM系统进行数据仓库设计,进而对基于DM技术的电子商务CRM系统进行了总体设计和数据表设计,该系统能有效地提升企业的盈利能力和市场竞争力。     

基于数据挖掘的电信行业分析型CRM系统研究

先进的CRM管理理念需要适当的信息技术作为支撑才能得以落实。本文旨在利用数据挖掘等技术构建面向电信企业的分析型CRM系统，并力求使分类与预测等功能准确、灵活、实用，从电信企业业务数据中挖掘有意义的决策支持信息，使企业获得更大的收益。     

大数据背景下基于数据挖掘技术的CRM系统设计

CRM是企业通过信息技术以及互联网技术,在市场营销、销售、服务与技术支持等方面与客户进行交互,从而形成的一种新型管理机制。传统的数据管理技术已经很难完成海量的客户数据分析,只有借助数据挖掘技术企业才能更有效的利用CRM,通过剖析客户数据信息,找出潜在客户,维持现有客户群,最终发展成忠实客户。     

CRM中的客户退出管理——以数据挖掘为方法

客户退出管理在客户关系管理(CRM)中起着非常重要的作用,客户退出管理的关键是识别需要退出的客户并对其进行退出管理。本文用数据挖掘技术来识别退出的客户,构建了识别退出客户的数据挖掘模型,最后在此基础上给出了客户退出管理的具体方法。