基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)

由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。     

基于数据挖掘技术的电力行业客户关系管理

本文针对当前供电行业经营管理过程中存在改革压力和恶意欠费问题进行深入分析,引入当前流行的数据挖掘技术监建立电力客户信用风险管理系统,该系统主要包括信用评价模型,欠费预警模型、窃电检测模型和用电预测模型等四个功能模块.该系统的实施将为供电公司电费回收管理工作、反窃电管理工作和用电营销决策带来重大的意义.     

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     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了客户关系管理的概念,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。     

基于数据挖掘的大型超市客户关系管理研究

本文通过对数据挖掘的定义以及对客户关系管理的概念、构成进行描述,结合大型超市自身的经营特点,分析了数据挖掘技术在大型超市客户关系管理中的应用。     

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。     

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。     

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。     

基于数据挖掘技术的证券营业部客户关系管理分析

本文通过分析在证券市场积极发展和网络信息技术的兴起的形势下证券营业部所面临的市场需求,提出证券营业部应以优质的客户关系管理促进营销,并使用C5.0决策树的数据挖掘技术对股民调查问卷进行分析,在证券营业部挖掘潜在客户、为老客户提供优质服务,以及开发新的业务提出建议。     

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。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客、增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

运用CRM提升客户忠诚度的途径探讨

提升客户忠诚度是当前营销领域的一个热点和难点,良好客户服务是提升客户忠诚度的最佳方法。为营造以客户为中心的业务流程、建设客户数据库、完善客户服务、开展客户分析和个性化服务,在CRM支持下提高客户忠诚度的途径,运用CRM中的分析型功能收集、整合和分析客户数据以提高客户忠诚度。     

数据挖掘在市场营销中的应用

数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程,在市场营销中采用数据挖掘是营销发展到现阶段的必然要求,它有助于企业提高营销效率,降低营销成本。通过了解数据挖掘的基本概念、以及分析数据挖掘在市场营销中应用的理论依据,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

我国商业银行实施客户关系管理的基本构想

对任何企业来说 ,其最根本的利润来源就是客户 ,商业银行也不例外。只有真正理解客户对企业的意义 ,实施客户关系管理 ,锁定客户 ,企业才能生存进而提升竞争力。对于高度关注客户需求并依赖于客户而生存的我国商业银行来说 ,实施客户关系管理是一个需要重点研究的课题。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

Unpicking antecedents of CRM adoption: a two-stage model

Most CRM work focuses on consumer applications. This paper addresses the operational adoption issues facing the organisation deploying CRM practices. There are a plethora of challenges facing organisations when adopting CRM. Previous research is limited to either examining the CRM adoption process at an individual/employees level or an organisational level. Hence, in this paper the myriad of organisational, marketing and technical antecedents that seem to impinge upon employee perceptions and organisational implementation of CRM are structured in a two-stage model. Using a stratified sample of 10 organisations across 4 sectors, 7 hypotheses are tested on data collected from 301 practitioners. A two-stage model is analysed using structural equation modelling. Findings reveal that CRM implementation relates to employee perceptions of CRM. This paper deepens our understanding of organisational practices to adopt CRM, so as an organisation properly profits from the expected benefits of CRM.     

数据挖掘在人口学中的应用

随着收集数据能力的加强 ,人口数据和资料日益丰富起来 ,但同时又普遍感到存在着“数据丰富而信息匮乏”的问题。试图将数据挖掘的技术应用到第五次人口普查当中 ,通过具体的例子分析来说明在人口学领域如何运用数据挖掘技术 ,以此探讨如何对五普的数据进行深入分析以及如何提高其应用价值。