数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文介绍了数据挖掘在顾客关系管理中的应用。利用数据挖掘技术所获取的知识,应用到顾客关系管理中,不仅可以给顾客提供快速且高质的服务、提高顾客的满意度,同时也可以提升企业的竞争优势,为企业盈取丰厚的利润。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

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。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程.在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力.本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用.     

零售企业中基于知识的营销模型研究

信息技术的进步使得零售企业积累了海量的交易和顾客数据,面对复杂多变的竞争环境,利用数据挖掘等新技术从宝贵的数据资源中挖掘中有用的知识并应用知识管理框架实现有用规则、知识的传递及供应链合作者共享和管理,进行基于知识进行有效的营销决策支持,对零售企业实现商业成本的减少,顾客忠诚度和满意度的提高,最终达到零售企业竞争力的提升有着极为重要的意义。本文提出了一个从企业数据源、数据挖掘、知识管理和基于知识的营销决策应用的概念模型KBM(Knowledge-based marketing),以期为零售企业利用数据挖掘等新技术制定理性的营销决策提供参考。     

顾客关系的形成机理与管理策略

关系营销的本质是在企业与顾客之间建立一种互信互利的顾客关系,通过顾客关系达成交易和获取盈利。但是,环境的变化与技术的发展也给企业带来了实施顾客关系管理的必要性和紧迫性,只有与时俱进,不断创新出服务顾客的新理念、新思想、新产品和新方法,才能获取顾客关系资源,赢得市场竞争优势。     

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。     

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。     

客户关系管理的研究现状、不足和未来展望

本文认为,企业实施客户关系管理的动因主要有顾客角色的变化与交换双方权力的转移,超强竞争环境,营销管理重心的转变以及互联网等通讯基础设施与技术的蓬勃发展等四个方面。目前客户关系管理研究中的主要问题是狭隘地理解客户关系管理,仅仅将其看作是一种管理软件;顾客权益的内涵尚不明确;尚未找到一种能够平衡顾客价值与企业价值的绩效评价方法;对顾客知识的研究基本空白等。文章还指出了未来客户关系管理研究的四大主要领域,即顾客权益合理内涵、评价方法与驱动因素及其在CRM中的应用;顾客价值的内涵多维动态评价体系、创造机制与驱动因素;顾客知识管理模型与数据挖掘技术的运用以及价值导向型客户关系管理的实施流程与竞争能力等。     

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。     

中国零售管理中顾客关系管理的应用分析

近年来,我国社会经济的快速发展推动零售业进入了新的发展阶段,面对新的发展形势、复杂且竞争激烈的发展环境,中国零售行业如何充分利用资源、迎接新的挑战、实现自身的长足发展成为其重点关注话题。而顾客是产生经济效益与创造经济效益的主体,维系好与顾客之间的关系才能实现零售行业经营运转的良性循环,不断提升自身的综合竞争实力。为此,文章对中国零售管理中顾客关系管理的应用进行了系统的分析,全方位探析顾客关系管理理论,针对我国零售企业的发展现状以及顾客关系管理现状,提出科学应用顾客关系管理的策略,以期为中国零售企业提供参考与借鉴,切实提升中国零售的管理水平。     

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。     

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,它有助于企业在竞争激烈的市场环境中,快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。明确数据、信息、知识和知识管理的关系,大力运用数据挖掘技术进行企业知识管理,可提升企业核心竞争力,加速企业的科学创新与发展。     

“互联网+”条件下传统零售企业顾客管理策略研究

在互联网快速发展的今天,"互联网+"已经深入到社会经济发展的诸多方面并产生着极为重要的影响。本文首先探讨了传统零售企业顾客管理存在的问题。例如,顾客信息管理的手段落后;顾客关系管理存在误区;缺乏顾客购买信息的综合分析;顾客管理技术平台更新缓慢等等。然后分析了互联网对传统零售企业的影响,其中包括对管理理念、管理方式以及管理平台等方面的影响。最后,从顾客管理的视角来探讨传统的零售企业在"互联网+"条件下今后的改进与提升策略。     

现状企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

现代企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

随着知识经济的到来,知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力,知识管理作为一种经营战略模式越来越受到企业的重视。数据挖掘技术是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,利用数据挖掘技术可以从企业海量的数据和信息中挖掘出有效的知识,帮助企业实施科学有效的知识管理,从而提升企业的核心竞争力,促进企业科学、快速与持续发展。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

关系营销中顾客关系管理的特点及策略

关系营销,是把营销活动看成是一个企业与消费者、供应商、分销商、竞争者、政府机构及其他公众发生互动作用的过程,其核心是建立和发展与这些公众的良好关系。其中顾客关系是关系营销中的重要组成部分,为了提高顾客关系需要进行顾客关系管理。就顾客关系管理的涵义和目标进行了分析,对顾客关系管理的特点及程度进行了分类和总结,最后对顾客关系管理的手段及成效进行了探讨。为实际的关系营销提供给有力的理论支持和方法指导。     

基于会员制的零售业数据挖掘系统解决方案探讨

本文根据现实情况指出国内中小企业营销面对的四个基本问题,并据此提出一个基于会员制的数据挖掘系统解决方案。此方案由Logistic模型、RFM聚类分析、事件触发模型和关联规则这四种数据挖掘技术构成。在介绍其中各技术的基本原理和建模方法的同时,给出一个应用事例。通过运用会员制策略收集顾客相关资料并利用数据挖掘技术加以分析,制定具有目标指向性的营销活动,以提高企业的营销水平。