数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

企业客户价值和客户关系价值分析方法探讨

客户关系管理是当今企业管理中的一项十分重要的组成部分．越来越受到众多理论研究者及实际管理人员的重视。而企业进行客户关系管理的最终目的,是实现客户让渡价值和企业价值同时达到最大化。因此,文章主要对基于客户关系管理的客户让渡价值及其计算方法进行分析与探讨,其目的是为解决客户价值和客户关系价值的有效定量分析、识别与管理提供重要的理论依据。     

企业经营过程中的客户关系管理

现代企业已逐步由传统的以产品和规模为中心的粗放式经营管理模式向以客户为中心,服务至上,实现客户价值和达到企业利润最大化的集约化经营管理模式转变,良好的客户关系是企业求得生存与发展的重要资源。企业如何实现对多渠道销售与服务的集成、统一管理,就需要有一套完整的客户关系管理的理论与技术实现手段提高客户满意度,改善客户关系,从而提高企业的竞争力。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，也是一种管理软件和技术。良好的客户关系管理能够为企业带来巨大的利润，数据挖掘能够对客户行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。数据挖掘技术的崔用决定了客户关系管理（CRM）的成败。     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统.分析基于数据仓库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.     

保险业CRM系统实现的关键技术研究

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,将数据挖掘技术等关键技术应用于CRM中,能够加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的利润。以保险业CRM系统建设为背景,结合数据挖掘技术,对其实现的关键技术进行了研究。     

客户关系生命周期与券商客户价值的实现

文章通过对一般企业客户关系生命周期特点及营销策略的论述 ,引入投资收益率等指标进一步论述券商客户关系生命周期的特点和营销策略 ,同时进一步论述了客户关系寿命与券商产品质量、企业寿命的关系 ,券商客户价值的实现。     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据仓库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：     

客户关系管理的优化研究

本文主要从客户关系管理的内容、客户关系管理面临的新环境和挑战、优化客户关系管理三个方面,分析在新形势下企业应该如何优化客户关系管理,从而增加客户满意度,并最终形成企业的竞争优势。     

基于聚类分析的银行客户关系管理策略研究

本文将数据挖掘聚类技术应用于银行客户分类,分析了银行交易特征数据;构建了数据模型,对60万条样本数据进行了K-means聚类;采用轮廓系数对聚类结果进行了评估,并基于聚类结果进行了客户二维分类,据此制定出更有效的客户关系管理策略。