客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(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,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。     

客户细分及客户关系策略研究

改革开放以来,我国社会市场经济体制下的各企业均得到迅猛发展,并在经济日益全球化趋势的影响下,逐渐成为提升国民经济的重要基础,尤其是中小企业的发展,日渐受到社会各界的广泛关注。近年来,企业在网络化信息时代下的发展逐渐呈现出多样化趋势,各企业都不同程度上提升自身的创新意识和能力。在企业生产经营中,对企业客户实施细分并促进与客户之间的关系,是企业能够得以生存和发展的重要前提。本文主要对客户细分的方法进行深入的探讨,同时着重研究客户关系的发展策略。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户保持

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。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对粗糙集实现客户保持的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

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。     

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。     

基于客户价值的客户细分及保持策略分析

客户细分是企业竞争优势的主要来源,准确地进行客户细分是有效实施客户保持策略的基础,保持有价值的客户应按照客户细分情况有效地组织企业资源,以客户为中心提高客户满意度,并以此为手段来提高企业获得利润的能力.     

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。     

基于数据挖掘技术的客户获取分析

本文介绍了客户获取的概念,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做客户获取分析的过程。     

客户关系管理中的数据挖掘

本文介绍了客户关系管理的基本内涵,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

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。     

利用数据挖掘管理客户关系

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。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对关联规则的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

基于数据挖掘的客户忠诚度提升

本文分析了客户忠诚度的内涵,总结了影响客户忠诚的几个主要因素,进而探讨了如何利用数据挖掘技术帮助公司明确细分市场,开展针对性的促销,进行客户分类、客户分析及客户忠诚度分析,以及如何提供客户个性化的购物经历和实施主动服务。基于数据挖掘的客户忠诚度提升将大大提高公司的竞争水平。     

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。     

基于客户价值的客户关系管理研究

如何发现和识别对企业最具价值的客户,并探讨和实施针对性的管理,从而高效地利用企业有限的资源去创造最大的企业利润和股东价值,这一切推动了客户关系管理的诞生。客户关系管理的目的是加强企业与其经营的客户之间的紧密联系,建立双赢的关系,并获得双赢的结果,而不是千方百计地从客户身上谋取自身利益。本文首先阐述了客户关系管理的概念,深入分析了客户价值的概念、理论模型与评价模型,并以公司为研究对象,根据客户关系管理的需要,将客户价值评价方法应用到客户关系管理,对客户的贡献作用和交易行为等方面特点做详细分析。     

基于SOM的商业银行客户细分研究

本研究探讨了银行客户细分方法的选取,确定了目前较为合适进行客户细分的维度,选用了自组织神经网络(SOM)作为客户细分的算法,在此基础上建立了银行客户细分的模型,并进行了实证分析研究.     

利用遗传算法实现客户关系管理中的数据挖掘

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。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,利用遗传算法实现客户价值评估体系,并且引入免疫算子解决遗传算法中的早熟现象。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用策略分析

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,主要是对商业数据库中的大量业务数据,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能,进而提出在客户关系管理系统运作过程中,实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。     

客户关系管理中的客户价值研究

本文基于客户视角对客户价值进行分析,详细阐述了客户价值研究对于客户关系管理的紧迫性,客户价值计算,以及客户价值对客户关系管理绩效的影响。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。