基于数据仓库和数据挖掘的客户忠诚度的分析

随着信息技术不断地发展以及不断地推广应用,数据仓库技术和数据挖掘技术不断地成熟,为管理人员的决策提供支持。本文就以数据仓库技术和数据挖掘技术为基础对企业的客户忠诚度进行分析。     

构建超市数据仓库系统

通过建立超市数据仓库系统,实现对超市经营的决策辅助,为提高超市的经营管理提供科学依据。     

构建超市数据仓库系统

通过建立超市数据仓库系统,实现对超市经营的决策辅助,为提高超市的经营管理提供科学依据.     

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。     

基于客户价值的零售企业客户分类评价指标体系构建

在当今超强的市场竞争环境中,企业间客户争夺正如火如荼,随着客户关系管理研究的深入,客户成为企业生存的基础和利润的来源。如何识别有价值的客户,对客户进行分类管理,是企业急切需要解决的问题。本文从客户价值的当前价值、潜在价值和关系价值三个维度,重点构建了零售业基于客户价值的客户分类评价指标体。最后采用层次分析法赋权,并进行了有关对基于客户价值的零售业客户分类评价指标体系的权重分析。     

基于客户价值的客户分类方法概述

日益激烈的竞争压力促使企业越来越重视客户管理,合理的客户分类作为客户管理的重要基础和关键环节,成为了企业关注的焦点,本文把客户价值作为评价基础,对目前主要的客户分类方法进行了分析和总结,为企业管理提供借鉴。     

客户分类方法综述

本文基于客户关系中的客户价值,对客户分类的方法也给出了归纳和分析,并给出了客户升级管理的过程分析。     

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。     

重构商业银行客户分类体系

随着外资银行的逐渐进入,国内商业银行面临的客户竞争将愈来愈激烈,本文就现有商业银行的客户管理体系一直是以客户信用风险评级为基础存在的不足,提出以风险和价值两个维度对客户进行分类,并结合客户分类实施不同的客户战略。     

数据仓库在管理中的应用

数据仓库是一种新的数据库应用,或者说是一种数据查询环境或工具。数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称。数据仓库是一个环境,而不是一件产品,提供用户用于决策支持的当前和历史数据,这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。