数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

基于数据仓库的酒店CRM系统构建

本文在常规酒店管理系统基础上,加载CRM管理理念,利用数据挖掘的技术,从企业内现有的数据中进一步抽取有用的信息,建立客户细分模型,支持决策层围绕决策主题对数据进行多角度、多层次分析,真正实现"以客户为中心"来提高酒店服务水平。     

网络营销中经典数据挖掘技术的分析与评价

随着电子商务的发展,数据挖掘技术有效支持了网络营销中客户关系管理的实现。然而,企业面对了不同形式的客户数据、问题以及期望得到不同的结果,数据挖掘也包含了许多理论和技术,均有各自的使用条件和特点。文章分析了几种经典数据挖掘技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的营销策略,实现有效的客户管理。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理

通过利用数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据挖掘技术的客户行为和重点客户的发现 ,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式 ,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势 ,提高企业的竞争水平     

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。     

企业CRM评价技术解决模式及应用分析

基于客户满意核心理念的确立,建立了客户满意评价模型,其中结合构建的CRM(客户关系管理)数据挖掘系统结构模型和其他分析技术来挖掘企业内外客户数据,分析问题,并提供满意的策略解决模式,推动建立商业企业持久深入开展客户关系管理及评价机制。     

聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

浅析数据挖掘在客户流失预测模型中的应用

本文分析了客户流失问题产生的原因及几种主要的表现形式,阐述了运用数据挖掘技术建立客户流失预测模型的必要性,介绍了几种主要的数据挖掘分类方法,最后简单论述了数据挖掘流程中的数据准备步骤。     

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。     

探究数据挖掘技术在CRM中的应用

随着科学技术的发展和经济的进步,产品不断换代和升级,客户享有越来越多的选择权,而企业在市场中的竞争面临重大的挑战。如何通过数据挖掘技术发现潜在价值的客户,保留已有价值客户以及提升客户的价值,对于提高企业在市场中的竞争实力,促进企业发展具有重要的意义。本文阐述了数据挖掘的任务及功能,介绍了CRM的概念、内涵及体系结构,从挖掘潜在客户、获取新客户、提升现有客户价值以及留住可能流失的客户四个方面论述了数据挖掘技术在CRM中的应用,进而从确定与分析目标、数据选择与准备、模型构造以及模型评估四个方面分析了数据挖掘在CRM的具体实施,为数据挖掘技术在CRM中的应用提供科学的有效指导。     

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。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

浅析基础数据挖掘技术的物流企业管理

随着经济的发展,物流发展会越来越被人们所关注,在激烈的市场竞争下,企业必须以客户为中心,满足客户多样化的需求,而面对如此巨大的客户数据,运用数据挖掘技术能有效的挖掘客户信息,为物流企业提供准确的决策信息,促进物流企业的发展。本文则详细分析基础数据挖掘技术下的物流企业管理策略。     

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。     

基于EAI平台数据挖掘的电子商务定价研究

EAI适应互联网的应用,支持跨平台的多信息系统模块的协同应用,与供应商、客户信息系统、电子商务平台有广泛的数据、业务逻辑的接口,是现代企业尤其是规模制造企业的转型升级必不可少的利器。利用数据挖掘技术,对EAI平台积累的大量的历史数据和信息进行挖掘与分析,可以发现有价值的商业信息。本文对数据挖掘技术进行了进入研究,从电子商务实际运营角度,提出并构建了基于数据挖掘的电子商务定价模型。     

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。     

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析

本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘,对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习,并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。     

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。     

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。