基于数据挖掘技术的电力行业客户关系管理

本文针对当前供电行业经营管理过程中存在改革压力和恶意欠费问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术监建立电力客户信用风险管理系统,该系统主要包括信用评价模型,欠费预警模型、窃电检测模型和用电预测模型等四个功能模块.该系统的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的意义.     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理应用研究

本文先分析了客户关系管理定义和功能、接着分析了数据挖掘的流程,最后浅析了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的具体应用。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的证券营业部客户关系管理分析

本文通过分析在证券市场积极发展和网络信息技术的兴起的形势下证券营业部所面临的市场需求,提出证券营业部应以优质的客户关系管理促进营销,并使用C5.0决策树的数据挖掘技术对股民调查问卷进行分析,在证券营业部挖掘潜在客户、为老客户提供优质服务,以及开发新的业务提出建议。     

基于数据挖掘的大型超市客户关系管理研究

本文通过对数据挖掘的定义以及对客户关系管理的概念、构成进行描述,结合大型超市自身的经营特点,分析了数据挖掘技术在大型超市客户关系管理中的应用。     

客户关系管理中的数据挖掘

本文介绍了客户关系管理的基本内涵,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)

由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。     

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。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了客户关系管理的概念,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

基于商业智能的CRM

基于商业智能的CRM能实现数据分析和知识发现 ,可帮助企业将其所掌握的客户数据转换成客户知识 ,这对企业制订客户发展策略将起到关键作用 ,并将极大地提高企业决策能力、决策效率及决策正确性 ,针对不同客户提供不同的服务     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。     

基于分布式数据挖掘的连锁商业企业经营决策分析

分布式经营系统是大型连锁商业企业发展的基础,采用分布式数据挖掘辅助连锁商业企业决策是一种理想选择。连锁商业企业经营决策可以通过基于分布式数据挖掘的全局控制站点决策模式和分站点决策模式,各站点的独立和全局的综合来实行;基于分布式数据挖掘的决策机制与集中式数据挖掘的决策机制相比有划分粒度小、分析与综合性强、面向顾客的灵活度高等特点;并实现了一个客户细分的决策过程。     

CRM中主动利用信息不对称性的客户服务模式研究

应用四种客户服务模式,阐述了客户服务涉及的相关主体、各主体间的信息流以及信息的不对称性,参考前人的相关研究成果,综合考虑企业客户服务流程以及客户服务担负的辅助决策功能,建立了包括虚拟客户服务中心、终端客户、中介组织和管理层辅助决策支持四部分的客户服务模式,以降低企业的综合客户服务成本,提高终端客户、内部客户、服务中介组织以及供应商的忠诚度和满意度。     

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,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还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。     

Strategic,Operational, and Analytical Customer Relationship Management

Abstract

Customer Relationship Management (CRM) means different things to different people. For some, CRM is the term used to describe a set of IT applications that automate customer-facing processes in marketing, selling and service. For others, it is about an organizational desire to be more customer focused. Others associate CRM with the capture, analysis and exploitation of customer-related data. One distinction that has been made is between strategic, operational and analytical CRM. This paper sets out to understand, conceptualize and operationalize these terms. Our research generally supports the idea of a multi-dimensional conceptualization of CRM. We develop and present an instrument, consisting of a thirteen-item scale, which can be used to assess an organization's orientation towards one or more of these three forms of CRM.     

Customer Relationship Management: A Strategic Perspective

Over the last decade and a half Customer Relationship Management (CRM) has developed into an area of major significance. However, there is considerable confusion in the academic and managerial literature about what is meant by CRM and how if differs from relationship marketing. Further, despite heavy investment by organizations in CRM, there is extensive reporting of CRM’s failure to achieve anticipated results in the literature. This article reviews the conceptual differences between CRM and relationship marketing and defines these terms. It argues that, in many organizations, CRM failures have occurred through a lack of strategic focus. Key strategic issues are identified. A CRM Strategy Matrix is presented which considers the strategic context of companies and the implications for the development of their CRM strategies. Four alternative approaches towards building customer relationships are identified and migration paths between them are reviewed. Implications for implementing CRM strategy and future research are discussed.

Customer Relationship Management in Electronic Markets

Abstract

Customer relationship management, or CRM, has found increased attention in both the academic and managerial worlds of marketing in recent years. While the Internet has greatly enabled the application of CRM in fostering loyal customers, the preliminary results on the effectiveness and efficiency of technology-based CRM has been far from discouraging. The authors identify various contentious issues behind the various key concepts of relationship management and identify several areas that deserve closer academic scrutiny and managerial inspection. The paper also comments on the extent to which Internet technology can bring about closer relationships with a firm's customers.     

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。