数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

企业成功的关键在于关注客户需求,有效管理与客户的关系,提高客户忠诚度,对企业的产品和服务保持持续的购买行为,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。本文从客户关系管理的概念及对企业作用出发,阐述了数据挖掘的概念及其在企业客户关系管理中的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.     

基于心理契约视角的企业物流供应链模糊应用研究

针对物流企业现代客户管理中的供应链战略伙伴关系,从心理契约的理论出发,提出引入模糊数学的方法,探索将模糊方法与心理契约综合应用的可能。该方法的提出将有利于企业实施供应链管理时的战略伙伴关系分析,可以有助于物流企业通过差异化客户管理提高赢利能力,也有助于企业物流信息化的深层次应用与提高。并分析比较了模糊数据挖掘算法和模糊神经网络算法应用的性能差异。     

数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用

在经济全球化和知识经济主导的趋势下,人力资源管理在提高企业竞争力、建立核心竞争优势中将扮演更为重要的角色。文章在分析目前企业人力资源管理中存在的局限性的基础上,引入了数据挖掘技术,描述并介绍了数据挖掘技术原理和实现数据挖掘的基本过程,选择采用了决策树分类算法,将决策树模型用于人力资源管理中,获得了成功的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用

数据挖掘有着先进的信息处理技术,是当前最热门的技术并应用于大量领域。随着商业信息和数据不断地发展,如何有效地分析和利用信息成为了企业热点话题。本文分析了数据挖掘技术的发展背景,并阐述了数据挖掘技术在电子商务管理中的实践应用。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用

介绍了数据挖掘的概念和主要技术,针对烟草物流运营数据特征,探讨了数据挖掘技术在烟草客户分析、仓储管理和配送线路优化的应用,帮助烟草企业进行科学的决策。     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

伴随着信息时代的数据量剧增的显著特征，深化物流信息管理的最有效的方法是在其中引进数据挖掘技术。文中介绍了数据挖掘技术用于物流管理的优势．分析了数据挖掘过程及关键技术。最后，在论述数据挖掘技术在物流管理中的应用的基础上。指出数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

面向通信企业客户关系管理的数据挖掘技术研究

CRM作为一个涉及知识管理、业务流程再造和企业信息化的概念正以前所未有的速度发展,并且迅速扩大着用户群体。本文研究了在CRM中有效利用数据挖掘,可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展。通过分析证明,只有融合了数据挖掘技术的高效的客户关系管理才能更好地适应当今信息时代及其网络化特征,成为现代企业在激烈的市场竞争中生存的根本和制胜的关键。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

浅析数据挖掘在供应管理中的应用

在当前的供应管理中,还存在着不少的问题,比如占用的资金较多、库存量较大等,这些导致企业的经营效益较低。针对供应管理中存在的这些问题,笔者在分析数据挖掘内涵的基础上,提出了解决上述措施的建议。实践证明,在供应管理中应用数据挖掘,可提高企业的经济效益。     

基于数据挖掘方法的供应链合作伙伴选择

运用数据挖掘技术从潜在供应链合作伙伴的大量数据信息中发现隐藏的知识、关系和趋势，有助于供应链企业利用获得的知识提高供应链管理的决策质量。本文提出了供应链合作伙伴选择的二阶段模型：筛选阶段与评价阶段。并应用数据挖掘方法对潜在的合作伙伴进行聚类和分类分析，使供应链的合作伙伴选择过程更为高效。     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

基于数据挖掘的现代物流信息系统管理问题研究

首先探讨了物流信息系统的模块组成及其功能,接着简要地阐述了物流信息系统中数据挖掘的一般步骤过程及物流信息系统中数据挖掘的定义,最后重点就物流信息系统中数据挖掘技术的应用进行了实证研究,从物流企业信息系统中随机抽取了客户的2 000个业务记录作为数据挖掘样本,利用关联挖掘规则分析了客户企业类型、经营时间、注册资本和信息反馈率四个字段属性对物流企业物流服务质量的影响,并就挖掘结果给物流企业的管理决策提出了方案和建议.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘已经被广泛应用到商业领域了,特别是CRM。本文先分析数据挖掘和客户关系管理,接着介绍了常用的数据挖掘方法,最后浅谈了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用     

数据挖掘在蔗糖生产中的应用

数据挖掘是信息管理领域一项重要技术。文章把数据挖掘技术应用于农业中的蔗糖生产过程,如预测分析技术在估产中的应用、序列分析技术在种植技术上的应用以及聚类分析技术在收割管理中的应用等方面。在蔗糖生产中企业最关心的收割管理需要聚类分析的结果,合理的收割能够减少糖分增长不足和回糖带来的损失,聚类结果有利于企业作为确定收割次序的依据;并通过优化收割提高经济效益。