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。     

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。     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。     

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保持

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。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对粗糙集实现客户保持的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

利用数据挖掘实现电子商务中的客户信用分析

随着Internet的迅速发展和普及,国内外电子商务类网站日益兴起,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.本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,利用神经网络实现客户信用评估体系,实现对客户的正确划分.     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

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。     

CRM中的数据挖掘模型及方法

本文主要阐述了数据挖掘在CRM中的实现过程、模型建立的步骤以及采用的分析方法.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.     

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。     

试论企业客户关系管理中数据挖掘技术的应用

本文通过对数据挖掘技术的相关理念进行具体阐述,围绕CRM系统对数据挖掘技术进行了深入的剖析,希望借此对各企业的客户管理工作有所帮助。     

利用神经网络实现客户信用分析中的数据挖掘

随着Internet的迅速发展和普及,国内外电子商务类网站日益兴起,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。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,利用神经网络实现客户信用评估体系,并且使用BP算法对连接权值进行调整,实现对客户的正确划分。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

随着金融市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化,如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为关乎各类银行成长和发展的关键,以客户为中心的客户关系管理(CRM)思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为银行所重视与推崇,在日常管理中逐渐成为注目的焦点。然而,如何成功地实施一个CRM项目,关键在于如何对客户与银行交互过程中的各种数据进行收集、分析,挖掘出隐含在数据中的有用信息,然后用分析所得的知识做出决策,这需要先进的技术和工具的支持,数据挖掘技术的出现为银行CRM的实施提供了良好的支持。本文主要阐述了银行客户关系管理中数据挖掘技术的应用问题。     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

客户关系管理中的数据挖掘

本文介绍了客户关系管理的基本内涵,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

CRM中的数据挖掘技术

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。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策。成功的CRM在于有效的数据仓库、数据挖掘。     

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。     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

基于数据挖掘的客户价值评价研究

本文设计了7项客户价值评价指标,运用数据挖掘中的聚类分析法,对客户消费行为等数据进行了挖掘和分析,详细阐述了评价过程,并给出了一个评价实例。实证表明,本文提出的评价方法简单实用,评价结果准确。