数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。     

数据挖掘在银行个人客户信用等级分类中的应用分析

从银行客户信用等级分类入手,分析了客户价值和分类的重要性,并对某商业银行客户信用等级分类指标体系研究,采用粗糙集数据挖掘理论知识,为银行客户信用等级分类提供决策支持。     

数据挖掘在电信业中的应用

随着电信市场竞争的日益加剧，有着海量数据电信部门迫切需要从中的到有价值的信息。利用数据挖掘技术得到做出营销决策的信息，在对过去的数据进行优化后进行挖掘，可以对客户获取，客户细分，客户赢利能力，客户的流失和保持分析来进行分析，最终得到做出营销决策的信息。     

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。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

CRM是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。本文在数据挖掘技术和CRM基本概念的基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,最后用SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

神经网络在客户流失模型中的应用研究

针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。     

决策树在寿险企业客户流失分析中的应用

保险业拥有众多有关客户的数据,正确地挖掘与分析隐含在这些数据中的知识,找出客户行为模式,可以有效地留住客户,向客户提供更好的保险产品与服务,从而在竞争中获胜。本文运用决策树的分析方法,结合某保险公司客户的实际数据,从理论和实证两个角度研究了客户流失分析,证明了决策树技术在寿险客户流失分析中的可行性。     

旅游业客户流失管理方法研究

在竞争不断加剧的买方市场条件下,旅游企业争取新客户的成本不断上升,客户的忠诚度却在不断下降,因而企业在注重新客户争夺和现有客户保持的基础上,有必要加强对流失客户的管理。针对旅游业客户流失现状,详细阐述旅游业客户流失管理的具体策略,从而为旅游业的流失客户管理工作提供一种新思路。     

数据挖掘在电信行业的应用研究

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文介绍了数据挖掘技术在国内电信行业的应用领域,并以客户流失分析作为实例,探讨了数据挖掘的整个应用过程。最后指出国内电信行业在数据挖掘应用中存在的问题。     

浅析网络营销中客户流失因素及其对策分析

随着国家对互联网行业的大力支持,网络营销逐渐成为主流的营销方式。然而,作为网络营销的重要营销手段之一——"客户关系管理"还没有得到企业足够的重视,以至于网络营销中客户流失严重,客户忠诚度偏低。因此,本文主要分析网络营销中的客户流失因素及以及相应的对策。     

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。     

基于BP神经网络的电信客户流失预测的研究

电信业务客户流失管理是电信运营商通过对客户需求满意度调查进行有针对性挽留客户的一个重要方法,其中最为关键的就是对客户流失行为做出预测.提出了一种基于BP神经网络的客户流失预测模型.根据业务经验和统计数据分析筛选出关键指标,对客户的可能流失进行预测,给出预测结果,使企业做出有效决策,挽留客户.     

数据挖掘方法在电信行业客户流失分析中的应用研究

随着中国电信的改革重组,中国电信业取得了跨越式的发展,但同时发展后面的深层次问题凸显出来,运营商从高速扩张变为平稳或低速增长,竞争的加剧也使电信客户有了更多的选择,新客户入网的同时,又有大批原有的客户离网流失,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢?常用的方法就是运用数据挖掘技术,探讨了数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用。     

客户流失的相关理论探析

能否有效地挽留客户、避免客户流失已成为企业成功的关键。本文主要介绍了有关客户流失的相关理论,以供企业挽留客户提供理论上的指导。     

数据挖掘技术在电子商务环境下客户评价中的应用研究

随着电子商务技术飞速发展,电子商务环境下客户评价成为制约电子商务发展的关键问题。结合数据挖掘技术,本文首先阐释了数据挖掘的含义,并从数据挖掘技术的角度对电子商务环境下客户评价问题进行探讨,并提出了有效的应对策略。     

数据挖掘技术任电子商务环境下客户评价中的应用研究

随着电子商务技术飞速发展，电子商务环境下客户评价成为制约电子商务发展的关键问题。结合数据挖掘技术，本文首先阐释了数据挖掘的含义，并从数据挖掘技术的角度对电子商务环境下客户评价问题进行探讨，并提出了有效的应对策略。     

服务质量对中国联通客户流失倾向的影响

随着技术的不断发展和体制的改革,我国通信市场的垄断局面已经被打破,各通信企业间的竞争进入白热化阶段。企业为了提高市场占有率,不断通过各种促销活动来吸引新客户。而在企业夺取新客户的同时,往往会忽视了原有的客户,造成已有客户的流失。现以联通用户为研究对象,以服务质量对中国联通客户流失倾向的影响进行研究,通过对理论研究结果的整理,提出假设及设计问卷,并且运用spss19.0软件对调查问卷获得的相关数据进行统计分析,得到服务质量的响应性和移情性都对客户流失倾向有明显影响的结论。并针对此结论,提出给予一线员工授权以满足客户的个性化需求;制定合理的薪酬体系和激励机制;树立独特的服务企业形象等建义。     

浅谈如何控制服务性企业客户流失

日趋饱和的市场迫使企业考虑如何长期维系与客户的良好关系,信息技术与数据库技术的发展,使限制企业与客户建立互动关系的因素逐步消除。对于服务性企业而言,与客户长期保持良好的关系,防止客户的流失,不仅仅十分必要,而且有了实现的可能性。