数据挖掘与房地产客户信息分析

伴随着国家宏观调控政策的出台、消费者购买的日趋理性以及行业竞争的不断加剧,越来越多的房地产企业感到管理和营销的压力不断加剧,日渐意识到精细管理的重要性,更加注重企业品牌的建设和消费者需求的深度分析和挖掘.     

商业银行如何通过数据仓库实现业务价值

随着竞争日趋白热化,高端优质客户已成为我国各家商业银行的首选市场目标。银行业的竞争重点之一是优质客户持有量的竞争,谁获取更多的优质客户份额,谁就赢得了市场竞争的主动权。由此可见,优质客户资源已成为商业银行的核心竞争力,商业银行为在竞争中脱颖而出,纷纷采用成熟的数据仓库和数据挖掘技术,找出为银行创造利润的价值客户,根据客户消费行为和使用产品的特征,对客户实施精细化的营销服务。     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争。为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点。本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析。     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争.为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点.本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析.     

VIP客户流失分析系统的开发与实现

随着外资银行逐步进入竞争激烈的国内金融业,优质客户资源成为各家银行的稀缺资源,特别是高端客户已成为各家金融机构首选的市场目标。银行业的市场竞争已不仅仅是业务份额的竞争,而更多地表现为客户占有量,特别是优质客户占有量的竞争：谁赢得了更多的优质客户份额,谁就赢得了市场竞争的主动权。由此可见,优质客户资源已转化成为一种核心竞争力。这就要求商业银行必须在业务定位、产品功能、市场营销、客户服务等方面确立差异化战略,对客户进行适当细分。VIP客户流失分析系统主要是着眼于优质客户的精细化营销,利用新科技手段进行数据挖掘,针对客户流失这个主题,通过客户细分的方式,将目标客户群切割开来,再针对各个目标客户群的产品持有关联及行为特征,找出每次营销所适合的目标对象群。     

银行卡客户服务重要意义的再认识

银行卡方便快捷的支付特点和灵活的存取功能已为百姓所认同,持卡消费逐渐成为一种时尚。目前,中外资银行纷纷挖掘优势资源,加快业务创新,将银行卡业务作为争取优质个人客户的重要手段。在银行卡发卡营销上,各家银行的竞争尤为激烈。因此,挖掘市场潜力、甄选目标客户、加速市场营销、抢占市场份额的重要性和紧迫性毋庸置疑。但是,保护现有客户资源,切实做好银行卡客户服务工作也是至关重要的。本文进一步阐述银行卡客户服务工作的重要意义。     

试论客户资源二次开发的必要性及实现途径

客户资源是指那些已经或是可能对公司做出保费贡献的客户相关信息;客户资源二次开发是在一次开发基础上的拓展、延伸。简言之,客户资源二次开发是指保险公司利用现有的客户资源,对其进行深入挖掘、分析、整合、再次开发利用。需要明确的是,二次开发不单是为了稳定老客户群,增加其再次购买的可能性,还有对现有潜在客户资源的开发。客户是企业的生存之本,立业之源。随着客户经济时代的到来和保险市场竞争的日趋激烈,向以"客户为中     

财险市场客户资源管理策略

市场经济是竞争型经济，客户是任何企业参与市场竞争的重点。企业竞争，从本质上说就是客户的竞争，其“竞争优势归根结底产生于一个企业能够为客户创造的价值”。在财产险市场，客户资源对于企业而言具有特殊意义。企业的竞争优势来源于企业以客户资源为导向组织和配置内部专有资源。在竞争日益激烈的中国财产险市场，     

房地产企业网络营销竞争策略研究

房地产业在国民经济体系中占据重要地位，涉及的产业链吸引了大量的社会投资，也为社会提供了大量的就业岗位，具有较高的社会效益和经济效益。随着互联网技术的快速发展，网络营销作为信息时代的新型营销方式，打破了传统营销方式在时空上的限制，对协调企业与客户之间的关系、实现企业销售增长等起着重要的促进作用，同时新营销方式的出现给传统房地产企业的营销带来了冲击和影响。因此，房地产企业需顺应时代发展，把握发展机遇，加强研究房地产企业网络营销竞争策略，以满足新形势下房地产企业的发展需求，使企业与消费者实现双赢。     

对商业银行客户资源经营管理策略的思考

我国商业银行客户资源类无形资产主要包括政府机构类大客户、金融机构类大客户、集团类客户、稳定的基本结算户、个人高端客户及客户信息等内容。它们具有规模与品牌优势、信息与网络化价值的特点,由于存在认识、体制、手段、分布上的主要问题,不仅必须建立和完善支付结算体系,提供VIP服务、组织任务团队,采取高层营销,成立财富管理中心等服务营销基础能力,而且必须推行价值导向、市场营销、维护创新、信息共享、流程渠道策略,以提升基础服务营销、企业效益、市场占比、客户与产品开发、信息采集等方面的能力,实现服务、技术、情感维护的创新,实现服务渠道的互联互动。根据渠道重点运营的业务设计合理的操作流程和服务界面,并通过经营管理机制的再造,保持经营管理理性,建立客户风险预警机制和风险管理责任制等更深层次、更具魅力的运作,就一定能将客户关系这一优势资源逼近最优化配置状态,保持我国商业银行的基础竞争优势。     

数据仓库技术在客户关系管理中的应用——基于商业银行的案例分析

注重在客户关系管理中应用数据仓库技术对数据之间关联的细致挖掘,根据客户对商业银行经营绩效贡献率的大小,正确确定既有和潜在的客户资源配置目标和原则,提高客户资源配置效率,是一个商业银行保持竞争优势,提高核心竞争力,获得可持续发展的有效途径。本文通过商业银行数据仓库技术在客户关系管理中应用具体案例的研究和分析,有针对性的提出了可供选择的对策性建议和思路。     

基于关键客户竞争策略的金融业CRM应用

后 WTO 时代的中国金融业,少了初次面对强大对手的无措和彷徨,也不再有因应对挑战时的孤伤与怆然。稍经实战,中国金融企业迅即明白,整合自身对本土客户金融需求精深理解的优势,从挖掘客户资源、竞争优质客户入手,实施客户关系管理(CRM),是眼下应对国际金融界重量级玩家的独门绝招。一、用什么来竞争关键客户?今天的中国金融业不再是一潭典雅、平静的湖水,而是浪花溢溅的激流。IT 技术和信息化,改变了金融竞争的规则,也使得广大机构和个人客户在寻求     

我国商业银行客户营销策略的思考

对于大型国有商业银行,其客户营销的发展战略既可采用内外兼修的“全面营销”战略,又可以行业为突破口,以公私联动为手段,各类客户齐头并进,加快客户资源向现实竞争优势转化,还可采用有形体验服务营销、让渡价值与实现共同利益营销、文化价值观营销等策略。商业银行客户营销服务团队是实施银行营销计划的关键。     

基于大数据背景下的房地产营销精准化研究

大数据的出现为房地产精准化营销带来了全新的手段和视角,使房地产的精准化营销方式成为可能,各房地产企业可以深入分析挖掘以往传统数据手段无法得到的价值信息,借此对房地产企业未来发展和经营做出更为准确、迅速、安全的决策与预测,精准提炼出大数据中的价值信息应用于房地产企业经营管理的各个环节之中,这对企业发展的至关重要的。本文在对大数据在房地产市场的应用进行总结分析后,深入挖掘整合结合房地产精准化营销的发展理念,构建大数据背景下的房地产营销模式,有效结合线下房地产营销方式,提出具有针对性的对策建议。     

信用卡管理营销重在挖掘客户资源

目前,银行卡市场竞争激烈,在此情况下,银行卡从业人员要勤于思、善于学、精于事。笔者经过几年的市场摸索,总结出一种信用卡产品管理营销策略,即在发卡营销中,发现并积极争取市场上主要的客户群体,夯实客户基础,然后在客户群体中进行信用卡产品管理营销,深层次挖掘客户资源,实现银行和客户利益的最大化。     

基于模糊理论的关联规则及其在财险交叉销售中的应用研究

大量的客户信息数据给客户管理带来一定的困难,有效地借助数据挖掘工具,深入分析现有客户的个性化需求,维持重要客户并开展更广泛的交叉销售业务,对我国财险公司的发展具有重大意义。结合模糊集理论,探讨模糊关联规则在财险客户交叉销售中的应用,将模糊C均值算法引入到关联规则挖掘中,提出改进的Apriori算法—FARMA算法。借助SPSS、Clementine、R语言数据挖掘工具对算例数据进行挖掘,建立交叉销售模型,并进行算例分析,验证新算法的有效性。     

商业银行公私金融业务联动营销的理性思考

在商业银行同质化竞争进一步加剧以及社会金融需求日益多元化的外部环境下,推行公司金融业务与个人金融业务的联动营销是商业银行适应市场发展、提高营销效果、增强竞争能力的现实要求和必然趋势。然而,受机制和体制的影响,许多国内商业银行公私联动营销机制尚未建立,普遍存在多头营销、分散营销、重复营销的现象,成为制约其市场拓展和营销突破的瓶颈。因此,在现实环境基础下,研究怎样整合现有银行资源和客户资源,加快推行公私联动营销,为客户提供个性化、综合化的金融服务,提升客户价值,对于增强国内商业银行核心竞争力具有重要意义。     

浅析数据挖掘技术在现代物流管理中的应用

数据挖掘技术就是利用机器学习统计数学和可视化技术,挖掘蕴藏在海量数据中大量未知的、有价值的信息,为企业物流管理提供各种决策信息.基于数据挖掘的现代物流管理信息系统的关键技术主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、数据分析工具等.数据挖掘技术将成为深化物流信息管理的最有效方法,在解决选址、仓储和配送等基础物流问题方面可以发挥出很大的作用.沃尔玛公司就是一个成功应用数据挖掘技术的例证.     

用OLTP关系数据库管理系统分析数据

随着金融体制改革日益深入,中外银行间的竞争将更加激烈。就个人业务方面,许多银行推出了个人理财服务,以争夺高、中端客户。与此同时,客户的金融需求也呈现出多元化倾向。如果不对客户信息进行收集整理和挖掘分析,客户经理就无法知道谁是能为银行创造利润的高、中端优质客户。目前,竞争的关键就在于,怎样发现优质客户、避免优质客户流失。利用现有的客户资源优势,把零散无序的数据集中起来,转化为对银行有用的信息,挖掘出为银行创造利润的客户,并为这些客户提供更优质的服务,这是数据集中的又一个重要目标。为此,我们设计开发了个人优质客…     

数据挖掘在CRM方面的应用研究

现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理（CRM）领域,以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义,论述了了数据挖掘在CRM中的应用和具体的客户分析方法,为企业的经营管理和营销策略提供了帮助。