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.     

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.     

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。     

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。     

电信运营系统的数据挖掘研究

电信企业为了在日趋激烈的市场竞争中取得优势,需要建立自己的数据仓库,利用数据挖掘技术对现有的客户数据进行分析研究。洞察力营销(Insight Driven Marketing,IDM)是一个应用数据和技术,帮助企业构建更个性化、更高利润的市场营销活动的过程。福州市电信公司作为IDM项目的试点单位,建立了一套IDM客户洞察系统,以满足项目的数据挖掘需求。项目以福州5万商客为目标对象进行了数据挖掘的研究,通过IDM客户洞察系统对数据进行采集处理,挖掘分析,最终形成9个战略分群。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

CRM是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。本文在数据挖掘技术和CRM基本概念的基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,最后用SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

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。     

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。     

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。     

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。     

忠诚度在制药企业客户关系管理中的应用研究

以RFM为模型,分析了客户忠诚度在制药企业客户管理中的应用。建立RFM模型的数据库,以K-均值聚类法进行了数据分析。根据分析结果,得到影响忠诚度的关键因素,为提高制药企业客户忠诚度提供了理论参考。     

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     

基于数据仓库和数据挖掘的客户忠诚度的分析

随着信息技术不断地发展以及不断地推广应用,数据仓库技术和数据挖掘技术不断地成熟,为管理人员的决策提供支持。本文就以数据仓库技术和数据挖掘技术为基础对企业的客户忠诚度进行分析。     

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。     

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。