数据挖掘在商场CRM中的应用研究

随着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大商场成长和发展的关键，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。成功地实施一个CRM项目．关键在于如何对客户与商场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商场CRM的实施提供了良好的支持。     

数据挖掘在银行CRM管理中的应用研究

人类科学技术水平的提高,引起了世界的两大主要变化,首先是信息、物资的流动速度加快,无论是消费者还是生产者、经营者都能更快地得到有效信息,适时调整自己的习惯和行为。再次是计算机等高科技技术的发展使生产能力极大提高,超越了人们的基本需求水平,市场逐渐由卖方市场转变为买方市场,市场竞争也日益激烈。因此,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。然而如何从大量庞杂的客户信息中提取出隐藏在其中有价值的信息则需要有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。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.     

蚁群算法在客户关系管理中的应用

客户关系管理(CRM),现已逐渐成为企业生存与发展的焦点之一,也正成为计算机科学技术领域的一个活跃研究方向。文章简介绍CRM;针对客户关系管理中的客户分类问题,提出了一种基于蚁群算法和数据挖掘的客户聚类算法,并开发了一个基于蚁群算法的客户聚类软件。最后对实际问题进行验证,验证结果表明方法是可行的。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

“海量信息”、“信息爆炸”等已成为时代的显著特征。面对如此“海量信息”,现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律。在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程。借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律。实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术。数据挖掘技术应用于CRM中,将帮助企业更好地了解客户行为,加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的效益。文章对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和方法进行了研究。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

“海量信息”、“信息爆炸”等已成为时代的显著特征。面对如此“海量信息”，现在的企业很难再像从前那样，自己根据客户数据的分布找出规律。在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上，介绍了常用数据挖掘方法和技术，阐述了数据挖掘与CRM之间的关系，着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程一借助于数据挖掘，能自动发现客户数据中隐藏的规律。实践证明，该应用取得了良好的效果，具有广泛的使用前景。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)是现代企业对客户进行管理、使得客户以及企业做出决策的重要方式。本文介绍了CRM和数据挖掘技术,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

国内市场环境竞争日益加剧,更为强调以客户为中心的完善的客户关系管理,客户数据的爆炸性的增长需要数据挖掘技术的支持。本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在客户关系管理应用中的领域及应用的步骤。     

论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

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。数据挖掘技术能很好的进行数据的分析、处理,发现有价值的客户信息。探讨了数据挖掘技术在客户关系管理中的相关应用。     

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。     

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。     

数据挖掘与企业客户关系管理战略

激烈的同行竞争和多变的竞争环境使越来越多的企业意识到客户是企业核心竞争力的重要来源。客户关系管理(CRM)正逐渐成为企业关注的焦点。本文介绍了CRM的概念、体系结构。对CRM的核心技术数据仓库、数据挖掘的概念进行了简要说明,阐明了数据挖掘在CRM中的应用,并在此基础上为企业制定CRM战略提出了一些建议。     

数据挖掘与企业客户关系管理战略

激烈的同行竞争和多变的竞争环境使越来越多的企业意识到客户是企业核心竞争力的重要来源.客户关系管理(CRM)正逐渐成为企业关注的焦点.本文介绍了CRM的概念、体系结构.对CRM的核心技术数据仓库、数据挖掘的概念进行了简要说明,阐明了数据挖掘在CRM中的应用,并在此基础上为企业制定CRM战略提出了一些建议.     

我国商业银行客户关系管理研究

在客户关系管理观念逐渐传入我国银行业的同时,各软件开发公司也纷纷推出了银行CRM系统。然而,实施客户关系管理的真正主体是银行的工作人员,仅凭一套CRM系统是远远不够的,我国商业银行工作人员应该进一步转变营销理念,努力使客户满意,留住客户。