数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

浅析客户关系管理中数据挖掘流程

本文阐述了研究数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中所起的核心作用、对我国企业成功实施CRM战略、提高竞争能力的意义及数据挖掘技术流程、标准化模型。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

数据挖掘——CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步,越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点,比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据,我们该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起,论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性,着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法，并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。     

数据挖掘--CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步，越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点，比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是，在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决，最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据，我们该如何去利用?正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起，论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性，着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

基于DM技术的电子商务CRM系统的研究

文章阐述了DM和CRM技术,分析了数据挖掘关联规则Apriori算法,从数据仓库设计、ETL设计和多维数据模型设计等多方面对电子商务企业CRM系统进行数据仓库设计,进而对基于DM技术的电子商务CRM系统进行了总体设计和数据表设计,该系统能有效地提升企业的盈利能力和市场竞争力。     

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，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也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。     

数据挖掘在零售业CRM中的应用研究

本文分析了客户关系管理在零售业的应用，介绍了数据挖掘技术，探讨了数据挖掘在零售业CRM中的应用．     

基于数据库和数据挖掘技术的客户关系管理

介绍了CRM(客户关系管理)的基本原理，提出了一种基于数据库技术的实现方法，描述了数据挖掘技术在实现CRM的各种功能中的运用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘已经被广泛应用到商业领域了,特别是CRM。本文先分析数据挖掘和客户关系管理,接着介绍了常用的数据挖掘方法,最后浅谈了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘:留住客户心的“钥匙”

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。     

CRM中的客户退出管理——以数据挖掘为方法

客户退出管理在客户关系管理(CRM)中起着非常重要的作用,客户退出管理的关键是识别需要退出的客户并对其进行退出管理。本文用数据挖掘技术来识别退出的客户,构建了识别退出客户的数据挖掘模型,最后在此基础上给出了客户退出管理的具体方法。     

面向通信企业客户关系管理的数据挖掘技术研究

CRM作为一个涉及知识管理、业务流程再造和企业信息化的概念正以前所未有的速度发展,并且迅速扩大着用户群体。本文研究了在CRM中有效利用数据挖掘,可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展。通过分析证明,只有融合了数据挖掘技术的高效的客户关系管理才能更好地适应当今信息时代及其网络化特征,成为现代企业在激烈的市场竞争中生存的根本和制胜的关键。     

大数据背景下基于数据挖掘技术的CRM系统设计

CRM是企业通过信息技术以及互联网技术,在市场营销、销售、服务与技术支持等方面与客户进行交互,从而形成的一种新型管理机制。传统的数据管理技术已经很难完成海量的客户数据分析,只有借助数据挖掘技术企业才能更有效的利用CRM,通过剖析客户数据信息,找出潜在客户,维持现有客户群,最终发展成忠实客户。     

统计数据挖掘在CRM中的应用分析

21世纪是以网络为代表的信息技术突飞猛进的时代,随着网络的飞速发展和经济全球化所带来的激烈挑战,信息技术已经成为现代企业进行经营管理不可或缺的支撑。企业可获得的数据在急剧增长,对客户数据进行全面收集、集成、分析与利用是CRM实施的基础。如何管理和分析海量的客户信息,并从中找出对CRM决策有价值的知识？这需要更先进的技术和工具的支持,即数据挖掘技术。     

数据挖掘在审计中的运用

数据挖掘(Data Mining)是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术,它在金融行业、客户关系管理(CRM)等方面运用非常广泛,但是到目前为止很少见到对它在审计领域运用所进行的探讨,而数据挖掘技术在信息时代背景下的审计中将发挥更大的作用。在中国首届“影响会计从业人员的十大IT技术”的评选活动中,“数据仓库与数据挖掘技术”等5项技术获选2002年度潜在影响中国会计从业人员的五项IT技术,足以看出数据挖掘技术在未来财务审计中的重要地位。     

基于云计算的移动通信运营商智能运维研究

以移动通信运营商的IT基础设施建设与运营的技术难题,论述了通过云计算来构建移动通信运营商智能运维服务管理系统及技术框架,并从系统运维的方向,利用大数据对通信网络的状态数据进行了数据挖掘与分析。     

基于数据挖掘的航空公司客户关系管理

民航行业中的客户数据、业务数据量十分巨大，而且更新速度频繁，使用传统CRM统计方法所能取得的效果并不理想，存在很多因为数据滞留带来的分析误差。不过随着计算机技术、数据库技术、信息传送技术的日益发展，客户关系管理也进一步得到发展，数据挖掘（Data Mining）就是CRM新的发展趋势。