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。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。     

数据挖掘中客户的特征化及其划分

良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中,客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析,以数据挖掘为分析工具,对客户关系管理进行了讨论,给出了相应的划分方法,使用这些划分方法,对客户进行分析是有意义的。     

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。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户分类

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。本文在分析客户关系管理关系的基础上,通过对决策树方法用于公司客户群体分类的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

多渠道整合战略在客户关系管理中的应用研究

随着计算机能力的日益强大、数据挖掘和数据分析工具能力的显著增强、电子商务的兴起以及通过互联网进行客户关系开拓能力的发展等,客户关系管理的发展非常迅速。如今客户的渠道选择越来越宽,客户关系管理成功的核心就在于需要在多渠道环境中更加有效地管理客户关系,并在这种渠道环境中产生大量良好的客户体验。     

浅析数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)以客户为中心的思想发展而来的管理理论,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是企业获得忠诚顾客,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。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术。数据挖掘技术应用于CRM中,将帮助企业更好地了解客户行为,加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的效益。文章对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和方法进行了研究。     

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。     

电信企业客户关系管理中的数据挖掘技术的应用

近年来,国内电信业经过了一系列的拆分和重组,形成了实力均衡的竞争格局,这使得各企业都充分认识到在其运作过程中采用新技术、新理念的重要性。CRM是一套以改善企业与客户之间关系为目的的工具和软件;数据挖掘是一类深层次的、旨在发现知识和对知识进行有效管理的数据分析方法。本文在介绍了客户关系管理、数据挖掘等概念的基础上,针对电信企业的实际情况,给出了决策树方法在客户关系管理中的应用。     

客户关系管理与数据挖掘

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)就是企业利用信息技术,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。     

基于K-means算法的数据挖掘与客户细分研究

本文主要利用企业历史数据,利用机器学习中的K-means算法结合客户关系管理理论中比较认可的客户细分模型RFM模型,进行客户细分研究。     

数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用研究

在信息技术迅速发展的今天,以"客户至上"为经营理念的酒店行业竞争越来越激烈,企业也越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术从大量的客户资料中提取有效信息来为酒店的经营管理提供决策,帮助决策者挖掘潜在客户,保留有价值客户,提高客户的忠诚度.将客户资源最大限度的利用,为企业创造更大的价值,越来越引起学者和商界的关注,成为研究热点,本文阐述了数据挖掘和客户关系管理的基本理论,分析了数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用价值.     

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。     

企业客户关系管理系统实现方案

本文就现代企业客户关系管理系统的设计进行了分析,研究分析了客户关系管理系统在现代企业中的应用意义及客户关系管理系统在现代企业中应用的大体框架,对企业客户关系管理系统的重要组成部分进行了设计和功能实现,描述了呼叫中心的结构和具体功能;对企业客户数据挖掘流程进行了分析;分析了客户关系管理在现业未来的应用前景,客户关系管理在企业中的地位。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用其中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。本文着重介绍了CRM中常用的几种数据挖掘技术,并对其在CRM中的应用进行了研究。     

国际贸易企业的客户关系管理探究——以天顺国际为例

国际贸易企业对客户进行管理是业务得以发展的前提和基础。国际贸易企业在对客户关系管理过程中存在客户细分、满意度调查分析和信息化建设等方面的突出问题。本文以辽宁天顺国际合作有限公司客户关系管理问题为研究对象,针对存在的问题提出针对性改进措施。     

电子商务环境中客户关系管理问题及对策研究

随着网络经济的高速发展,市场被细分,了解客户需求,拥有客户支持是增强竞争的前提,因此以客户为中心的网络营销活动越来越被重视,本文主要是浅谈电子商务模式下的客户关系管理,通过分析电商模式下客户关系管理现状中存在的问题,充分改善并合理利用客户数据,掌握顾客消费模式,促成交易成功,了解电商企业在客户关系管理中的内容以及如何有效的进行客户关系管理来进行分析。希望能够通过比较与分析找出电商企业在以后的发展道路上怎样进行有效的客户关系管理。     

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用

随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展,金融企业利率市场化进程的快速推进,企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术,使金融企业摆脱困境,走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是,在现阶段金融企业不断开放,很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中,势必会产生大量的数据,如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据,挖掘潜在的、有用的数据信息,以此来解决客户关系管理中所遇到的问题,为企业的发展提供有效的决策依据和手段,帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时,带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发,深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题,针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面,提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建,为企业实现利润最大化。     

不确定条件下客户关系管理策略的可靠性分析

与客户保持持久的关系是企业客户关系管理的重要目标。目前的CRM理论所强调的基于价值的客户细分和客户忠诚培养的策略,在不确定的市场环境、客户需求和企业能力的条件下不一定有效。通过对客户关系的本质内涵和客户关系管理的主观意图的比较,概括了客户关系中不确定性的三方面表现形式和四种体现类型,并分析了在不确定条件下客户价值循环、客户忠诚理论和企业营销资源投入的可靠性。