数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

国内市场环境竞争日益加剧,更为强调以客户为中心的完善的客户关系管理,客户数据的爆炸性的增长需要数据挖掘技术的支持。本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在客户关系管理应用中的领域及应用的步骤。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户保持

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对粗糙集实现客户保持的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

客户关系管理中数据挖掘的应用

客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。     

多渠道整合战略在客户关系管理中的应用研究

随着计算机能力的日益强大、数据挖掘和数据分析工具能力的显著增强、电子商务的兴起以及通过互联网进行客户关系开拓能力的发展等,客户关系管理的发展非常迅速。如今客户的渠道选择越来越宽,客户关系管理成功的核心就在于需要在多渠道环境中更加有效地管理客户关系,并在这种渠道环境中产生大量良好的客户体验。     

数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用研究

在信息技术迅速发展的今天,以"客户至上"为经营理念的酒店行业竞争越来越激烈,企业也越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术从大量的客户资料中提取有效信息来为酒店的经营管理提供决策,帮助决策者挖掘潜在客户,保留有价值客户,提高客户的忠诚度.将客户资源最大限度的利用,为企业创造更大的价值,越来越引起学者和商界的关注,成为研究热点,本文阐述了数据挖掘和客户关系管理的基本理论,分析了数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用价值.     

利用数据挖掘管理客户关系

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对关联规则的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

浅议分析型CRM中的数据挖掘应用

客户关系管理已经成为了当今管理的热点。本文结合客户生命周期模型和数据挖掘的常用方法,探讨了数据挖掘在分析型客户关系管理中的应用。     

数据挖掘中客户的特征化及其划分

良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中,客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析,以数据挖掘为分析工具,对客户关系管理进行了讨论,给出了相应的划分方法,使用这些划分方法,对客户进行分析是有意义的。     

电子商务环境下企业客户关系管理研究

电子商务时代是社会生产能力与商品过剩的时代,客户存在极大的商品选择空间和余地.网络社会的竞争优势采自吸引和保持客户的能力,所以电子商务环境下的客户关系管理成为当今企业追求的目标.在介绍电子商务与客户关系管理相关理论的基础上,提出加强电子商务环境下客户关系管理的重要性,井提出了电子商务环境下企业客户关系管理实施策略.     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户分类

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析客户关系管理关系的基础上,通过对决策树方法用于公司客户群体分类的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析

本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘,对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习,并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。     

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也在不断发生变革。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、获得客户和维护客户,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。     

网络营销中经典数据挖掘技术的分析与评价

随着电子商务的发展,数据挖掘技术有效支持了网络营销中客户关系管理的实现。然而,企业面对了不同形式的客户数据、问题以及期望得到不同的结果,数据挖掘也包含了许多理论和技术,均有各自的使用条件和特点。文章分析了几种经典数据挖掘技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的营销策略,实现有效的客户管理。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术。数据挖掘技术应用于CRM中,将帮助企业更好地了解客户行为,加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的效益。文章对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和方法进行了研究。     

应用客户关系管理提高电子商务客户的满意度

本文从回顾传统服务业中客户满意度测量理论出发,结合当前方兴未艾的电子商务市场的特点,提出应用客户关系管理方法对电子商务客户进行有效管理的方法,并对如何提高电子商务客户满意度提出具体的建议。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)是现代企业对客户进行管理、使得客户以及企业做出决策的重要方式。本文介绍了CRM和数据挖掘技术,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用其中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。本文着重介绍了CRM中常用的几种数据挖掘技术,并对其在CRM中的应用进行了研究。     

农产品电子商务环境下的客户关系管理探讨

信息时代的竞争优势来自吸引和保持客户的能力,电子商务环境下的客户关系管理成为企业提升核心竞争力的焦点.在界定客户关系管理内涵的基础上,探讨了电子商务环境下农产品客户关系管理体系的构建,并提出了相应的实施对策.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。