基于数据挖掘的客户关系管理问题的研究

数据挖掘技术目前已经在很多领域得到了广泛的应用,而且发展前景在国际上也得到了确认。为更好的进行客户关系管理提供支持,本文在系统总结基于数据挖掘的客户关系管理相关理论之后,并针对国内某移动公司具体案例给出基于数据挖掘排序算法的客户细分实证分析。     

基于数据挖掘的本土连锁超市客户关怀策略研究

客户关怀已成为企业竞争的利器，而数据挖掘则让这一利器更具锋芒。文章首先对客户关怀的概念、意义以及本土连锁超市客户关怀的现状和存在的问题进行分析，然后提出将数据挖掘相关技术应用于连锁超市客户关怀活动的应用思路，最后为企业提出了给予客户细分的客户关怀政策、主动开展基于客户消费行为模式分析的客户关怀活动以及创建实体超市与基于微信的网上超市的整合经营模式等较为可行的客户关怀策略。     

基于朴素贝叶斯算法的证券业客户价值细分研究

客户价值是客户关系管理的基本依据。在客户细分的基础上运用朴素贝叶斯模型对证券业客户交易数据和客户基本信息进行数据挖掘分析,并利用Weka数据挖掘工具中的Nave Bayes simple模型对客户交易数据进行训练、测试和验证,构建客户价值分析模型,同时对模型进行测试和评估,验证了客户价值分析模型的准确率。该模型能将现有的客户进行细分和价值分析,识别出具有不同特征、不同价值的客户群,以便针对不同价值等级的客户提供个性化服务策略。     

电信客户分群的KXEN应用

数据挖掘应用开发对电信企业这种数据密集行业的发展具有重要意义。利用商业数据挖掘自动化软件KXEN,并依据其方法给出了某市电信企业电信客户分群的较易实现的解决方案,研究了数据挖掘技术在电信客户分群和目标市场营销中的应用,并验证了其可行性。     

基于客户差异性的市场细分变量指标研究

市场细分是传统营销管理理论的一个重要组成部分,但是由多种细分变量所发展出的细分方法同样为数众多,在实践中并不容易选择出一个合适的方法来应用于具体的管理事件.文章从客户之间的基本差异性入手,引入了客户寻求的利益、客户之间的相互影响力、选择障碍、议价能力、收益率这五个具有动态性、多向性的细分变量构建成细分变量指标体系,通过对各细分变量的分析研究,明确了各个变量在细分应用过程中的作用.同时文章通过对市场细分理论中的经典案例的再次分析与验证,细分的可操作性与结果的准确性方面都有了比较大的提高,是一种适宜企业操作的管理方法.     

基于粗糙集的RFM分析对银行贷款客户分类的研究

长期以来,信用风险是金融行业,特别是银行业的最主要的风险形式。贷款是商业银行的主要资产业务,因此其经营风险与生俱来,商业银行要保持稳健经营,必须加强贷款的风险控制管理,建立健全包括银行贷款风险管理在内的金融系统。本文旨在运用基于粗糙集的数据挖掘技术,将市场营销中的RFM客户细分的方法运用于贷款客户信用度的分类中去,为银行贷款的风险控制管理提供决策支持。     

基于时序关联规则的客户需求预测方法研究

客户的需求预测是企业非常重视的一个方面,如何对客户的需求进行预测,数据挖掘作为一种最新的数据处理和分析技术,越来越受到重视和应用。对客户的消费行为的数据挖掘主要是关联分析,而普通的关联分析或购物篮分析只考虑到同一时间下客户的消费模式,本文在此基础上初步研究了时间序列中的关联规则,即不同时间客户需求的相关性。     

浅析数据库营销中的市场细分

数据库中的知识发现(KDD)越来越多地应用到企业的市场营销设计与支持过程中。文章阐述了数据库营销的特点和作用,通过分析数据库营销中的市场细分与市场营销中市场细分的异同,提出了适用于数据库营销市场细分的方法。该方法需要使用统计与数据挖掘的方法和工具,通过建立模型的方式,为公司运营提供支撑。     

基于客户价值分析的客户定位策略研究

在激烈的市场竞争中,保持高价值客户、降低客户流失率己经成为许多企业客户管理工作中的重中之重。本文首先在回顾前人研究成果的基础上,提出了从客户的现有价值和潜在价值两个维度建立客户价值细分模型。然后,运用实证的方法,通过实际案例的应用和数据的分析,结合客户现在与将来对企业贡献度的情况,通过运用一系列具有可操作性的客户价值评价指标,建立适合企业可持续发展的客户价值评价模型,并由此来度量客户价值,细分客户定位。最后,针对不同价值定位的客户提出了相应的管理对策。     

数据挖掘在移动客户等级划分的应用研究

数据挖掘技术在客户等级方面的划分应用较广泛，能提高移动对客户的合理化管理。针对客户等级的划分，有利于为客户提供差异化服务，能提升客户的满意度和企业的品牌效应。本文介绍了客户等级划分的管理理念及客户等级划分的数据挖掘方法，来辅助移动公司采取有效的措施为客户提供企业关怀。