基于数据挖掘的客户忠诚度提升

本文分析了客户忠诚度的内涵,总结了影响客户忠诚的几个主要因素,进而探讨了如何利用数据挖掘技术帮助公司明确细分市场,开展针对性的促销,进行客户分类、客户分析及客户忠诚度分析,以及如何提供客户个性化的购物经历和实施主动服务。基于数据挖掘的客户忠诚度提升将大大提高公司的竞争水平。     

探究数据挖掘技术在CRM中的应用

随着科学技术的发展和经济的进步,产品不断换代和升级,客户享有越来越多的选择权,而企业在市场中的竞争面临重大的挑战。如何通过数据挖掘技术发现潜在价值的客户,保留已有价值客户以及提升客户的价值,对于提高企业在市场中的竞争实力,促进企业发展具有重要的意义。本文阐述了数据挖掘的任务及功能,介绍了CRM的概念、内涵及体系结构,从挖掘潜在客户、获取新客户、提升现有客户价值以及留住可能流失的客户四个方面论述了数据挖掘技术在CRM中的应用,进而从确定与分析目标、数据选择与准备、模型构造以及模型评估四个方面分析了数据挖掘在CRM的具体实施,为数据挖掘技术在CRM中的应用提供科学的有效指导。     

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。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

“海量信息”、“信息爆炸”等已成为时代的显著特征。面对如此“海量信息”，现在的企业很难再像从前那样，自己根据客户数据的分布找出规律。在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上，介绍了常用数据挖掘方法和技术，阐述了数据挖掘与CRM之间的关系，着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程一借助于数据挖掘，能自动发现客户数据中隐藏的规律。实践证明，该应用取得了良好的效果，具有广泛的使用前景。     

基于数据挖掘技术的客户获取分析

本文介绍了客户获取的概念,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做客户获取分析的过程。     

浅析数据挖掘在客户流失预测模型中的应用

本文分析了客户流失问题产生的原因及几种主要的表现形式,阐述了运用数据挖掘技术建立客户流失预测模型的必要性,介绍了几种主要的数据挖掘分类方法,最后简单论述了数据挖掘流程中的数据准备步骤。     

数据挖掘技术任电子商务环境下客户评价中的应用研究

随着电子商务技术飞速发展，电子商务环境下客户评价成为制约电子商务发展的关键问题。结合数据挖掘技术，本文首先阐释了数据挖掘的含义，并从数据挖掘技术的角度对电子商务环境下客户评价问题进行探讨，并提出了有效的应对策略。     

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。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。     

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。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

SVM模型在酒店客房客户管理中的应用

随着计算机技术、数据库技术的发展，使得客户管理在各行各业的重要性也显得越来越突出。作为酒店服务重要环节的客房管理，如何利用先进的技术来提升客房客户服务水平，具有重要的现实意义。在阐述数据挖掘技术和酒店客房客户管理重要性的基础上，提出基于数据挖掘技术的酒店客房客户管理SVM模型．并对该模型在客房客户管理中的应用作了介绍及展望，以期对推进客房客户管理有一定的借鉴。     

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。     

基于数据挖掘的电商企业营销管理研究

数据挖掘是高科技信息时代的产物,随着互联网电子商务市场呈常态化的发展趋势,将数据挖掘应用到电商企业营销管理已然成为一种必然的趋势。数据挖掘与企业营销管理本身有着千丝万缕的联系,数据挖掘在企业营销管理中有着丰富的应用价值。电商企业营销管理实践中,可借助数据挖掘分析客户信息及客户行为、挖掘潜在客户、实现精准营销,以提升电商企业的营销效率及经济效益,促进电商企业的健康持续发展。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理

通过利用数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据挖掘技术的客户行为和重点客户的发现 ,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式 ,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势 ,提高企业的竞争水平     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

数据挖掘在电信业中的应用

随着电信市场竞争的日益加剧，有着海量数据电信部门迫切需要从中的到有价值的信息。利用数据挖掘技术得到做出营销决策的信息，在对过去的数据进行优化后进行挖掘，可以对客户获取，客户细分，客户赢利能力，客户的流失和保持分析来进行分析，最终得到做出营销决策的信息。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.