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。     

电信客户管理中的数据挖掘问题

本文总结了客户关系管理和数据挖掘的方法,并在此基础上重点讨论了移动电信客户管理中的数据挖掘问题。     

VIP是否该存在？

本文分析了银行划分客户等级的必要性，并在此基础上探讨了银行划分客户等级应遵循的标准，提出不应将存款额作为划分等级的唯一标准，而是应设定多重标准对客户进行划分，以达到更为有效满足客户需求的目标。本文后半部分着重分析了划分客户等级对银行提高其客户忠诚度的促进作用并对如何提高客户忠诚度以及客户忠诚度的本质提出了一些自己的见解，即通过让客户对银行产生信赖，进而依赖并与银行建立稳定深厚的感情来提高银行客户的忠诚度。     

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。     

“耳麦天使”让客户感受微笑与真诚——中国移动山东公司热线客户满意度连续六年稳居全国前三

“您好，这里是山东移动客户服务热线，请问有什么可以帮您？”每当您拨通10086，就能听到热线客服人员甜美真诚的声音。中国移动山东公司10086热线为全省7000多万客户提供24小时的业务咨询和服务受理，是山东移动与客户之间沟通的桥梁，是企业服务客户、倾听客户心声的主要渠道之一。     

基于数据挖掘的国际货代企业客户订单行为分析

国际贸易的突飞猛进,赋能进出口货物运输的蓬勃发展。国际货运代理企业作为进出口货物运输的无船承运人,如何保证日常订单稳步增长将面临新的机遇和挑战。选取客户订单行为分析作为数据挖掘业务目标,设计了数据挖掘流程。以D公司业务数据为例,选择关联规则数据挖掘方法开展具体的数据挖掘展现,发现订单交易中不同商品之间存在的关联规则并应用于国际货代企业客户关系管理决策实践,为其他同类企业开展具体业务数据挖掘应用提供参考和借鉴。     

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J2EE平台的烟草工业企业客户关系管理系统的设计

烟草工业企业提高营销管理的信息化水平和营销决策的科学化，使企业经营管理的重点逐渐由“注重成本的控制”向“注重提高客户满意度”转变，客户关系管理系统的研发与应用已成为必须。该系统基于J2EE平台和MVC设计模式，利用数据仓库、数据挖掘等技术实现，主要由基础信息管理、销售管理、市场营销管理、客户服务管理、呼叫中心及短信服务管理、分析支持等子系统构成。     

基于距离的孤立点挖掘在CRM上的应用

文章将数据挖掘中孤立点挖掘的方法应用到CRM上,以便发现那些例外行为的异常客户,为企业的决策者针对不同客户群体提供相应的营销策略.     

基于大数据环境下的企业营销体系转变

通信技术的发展,移动终端设备普及,云存储技术的兴起,以关系链为基础的数据挖掘为大数据时代下企业新营销战略的重组和构建创造了条件.大数据时代下企业经历着思维变革、商业变革以及管理变革.庞大的真实用户关系链以及先进的数据处理技术使得营销活动在更加多维、更加无限的空间中不断延伸展开,企业对客户也不再停留在客户满意度维护的被动阶段,而是借助大数据带来的机遇获得更精准的客户需求,甚至创造新的需求.本文旨在浅谈大数据时代下营销体系的解构与重构,企业应如何面对这样的机遇和发展,以及大数据下企业营销趋势的构想.     

利用数据挖掘提升税源监管水平

数据挖掘正从一门边缘学科转变为一门成熟学科。从概念上讲，数据挖掘是按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，提示未知的，验证已知的商业规律，并进一步将这些规律模式化的数据处理方法，简单地说，数据挖掘就是应用一系列技术从大量的数据中提取或“挖掘”人们感兴趣的信息和知识，数据挖掘能为决策者提供多么重要和极有价值的信息或知识，从而产生不可估量的效益。     

基于客户群的客户生命周期价值模型的局限性研究

世界著名的软件公司SAP的研究报告认为：客户生命周期包括了和客户进行多渠道业务交互的4个连续的阶段，这四个阶段涵盖了一个组织与一个客户进行的整个交互活动的全过程。它们分别是：第一，客户辨识阶段，发现潜在的客户，将他们转变为（第一次）购买者；第二，客户处理阶段，得到客户，使其购买；第三，客户履约阶段，提供产品；第四，客户服务阶段，通过各种渠道为客户提供服务和支持。因此，客户生命周期的4个阶段的划分是清晰地描述客户和企业之间交互全过程的有效途径。     

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。     

移动互联网时代电信企业客户流失管理

随和电信市场竞争的日益激烈客户流失已经成为电信运营商面临的严峻问题。本文从移动互联网时代价值客户的识别、建立贯穿全公司的客户流失协同体系、加强客户流失预警分析、建立以客户为中心体验式的客户响应模型等方面阐述了如何加强电信企业的客户流失管理。     

南昌移动推出24小时多功能自助营业厅

日前，南昌移动公司在南昌市四县五区的自办营业厅、重要集团单位和星级酒店全面投入使用了40个24小时多功能自助营业厅。自助营业厅可以实现全国各地的移动客户办理现金缴费、查询客户资料和异地停、复机功能。自助营业厅极大地方便了入住星级酒店的异地客户。在设立了自助营业厅的星级酒店的异地移动客户，在酒店内就能办理急需办理移动业务。现在，南昌市许多酒店都主动要求南昌移动公司为其安装自助营业厅设备，认为自助营业厅能提升酒店的服务优势。     

安徽移动公司集团客户营销管理策略研究

文章对安徽移动公司集团客户营销管理现状和存在的问题进行了分析，在此基础上指出建立移动公司分层分级集团客户营销管理工作的必要性。最后，从集团客户分类管理、强化组织管理和完善考核机制等方面提出具体的营销管理策略。     

客户赢利性分析--支持客户满意战略的方法

20世纪80年代兴起的客户满意战略,在西方企业得到了广泛的应用.实施客户满意战略的企业视客户为企业最宝贵的资源,因此纷纷建立和完善自己的客户数据库.管理会计采用客户赢利性分析方法为客户满意战略提供决策支持信息,而作业成本制度是开展客户赢利性分析的基础.利用作业成本法提供的信息资料,企业可以富有成效地开展管理活动.     

小议客户分类集团信息化管理

客户分类集团信息化管理是适应现代市场发展的内在要求,是企业以客户需求为中心的生产服务理念的体现。企业应立足自身发展实际,制定实施统一规划,掌握充足的客户信息资源,以此打破客户集团之间的壁垒,从而实施有效的客户分类管理。德州移动通信公司通过划分八大类客户集团,开发有针对性的标准化和个性化产品,促进了企业业务的一般和深度融合。     

对客户的财务分析与评价管理

在日常的财务工作中．大多数企业均能做到及时、准确地核算客户的应收账款，定期地与客户对账，月末给销售部门提供该时点的帐龄分析。但对销售人员来说．他们希望获得更直接、更有效的财务分析内容。因为，销售人员对哪些客户应列为重点客户、哪些客户占压了公司大量资金却并没有给公司带来丰厚效益．哪些客户可能存在风险，并不是十分清楚．因此．作为企业需要对客户进行管理与分析评价。     

数据挖掘技术在市场风险投资方面的应用

数据挖掘这个术语作为一种数理统计的概念，应用于各行各业；在市场、风险投资、客户管理中已成为客户生命周期的各个阶段维持竞争力的一种必要的工具。数据挖掘的形式之数据捕捞，过去被应用于那些没有达到合格标准的产品合格率的研究标准，如工厂的合格产品的合格率；海关进口产品的合格率。产品合格率的统计，可利用T检