网络环境下的CRM对企业管理的影响

一、CRM在企业管理中所扮演的角色 客户关系管理(Customer RelationshipManagement.以下简称CRM)系统是一套基于大型数据库的客户资料分析系统。CRM通过先进的数据库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度地获得企业整体经济效益。根据Deloitte咨询公司对全球202个公司实施CRM状况调查的总结报告,对在网络经济环境下,企业实施CRM的目标和追求的主要功能。列表如下:     

客户管理新概念

一、CRM概念 CRM是 Customer Relationship Management 的简称,其核心部分为市场营销、销售和服务三方面.CRM通过收集、整理客户数据,形成庞大的客户数据库,再通过分类、关系连接、建立数据分析模型等步骤,得出客户群或具体客户的需求趋向,发布这些信息给市场、销售、客服部门,从而让企业能充分了解客户对企业的影响,作出对应的策划和市场决策.     

CRM何时走出低谷

国内的业内人士都认为CRM的发展还处于低谷状态,但从国内可能应用CRM的企业数量来看,又实在是一个让每一个CRM厂商都动心的数字。这样,需求和实际应用状况就构成了一对矛盾。在这种情况下,分析一下CRM在理念、应用技术和市场上的发展趋势,就非常有必要了。事实上,CRM的市场潜力确实很大,据Aberdeen Group的市场预测,到了2005年,全世界投入CRM的IT预算将达到270亿美元,相对于IT业的整体下滑,在国际上,CRM开发领域却是一枝独秀。在IT业,做预测是一件很危险的事情,同时,CRM市场还处在一个动态多变的阶段,尽管如此,我还是试图从CR…     

数据流技术在电子商务环境下CRM中的应用

本文首先介绍了电子商务环境中的CRM的功能特点和数据流技术这种新的数据库技术。然后根据电子商务环境中数据的特点,分析了数据流技术在CRM中的应用方向。最后提出了基于数据流的电子商务客户关系管理系统框架。     

论我国商业银行差异化营销的策略

针对商业银行在实施差异化营销过程中存在的问题,有针对性的提出了合理区分客户需求,提供差异化的金融产品;建设银行品牌,树立差异化形象;合理选择细分变量,作好市场细分工作;完善客户管理数据库,构建CRM平台等具体策略。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

数据挖掘就是从一个数据库中自动地发现相关模式。目前以人工智能和数据库技术研究为优表的学术界的研究重点在于创造更加完善、高效的算法。而企业界更关心的是如何在实际的商业活动中成功的运用数据挖掘技术 ,为企业带来更高的回报。CRM的出现正是基于此种情况 ,将数据挖掘技术与企业管理中的CRM过程相结合 ,帮助企业更好地解决同客户交互式时遇到的各种问题     

CRM,落地生根

CRM是“剃头挑子一头热”,用户不急厂商急！业界失望者放言;CRM在中国言之过早,现在的企业经营还要是靠走关系、批条子！业界悲观者叹言;有需求就会有市场,CRM必须要实践,而且是一个终生的过程！睿智者醒言。CRM从盲目跟风、炒作到势颓,最后仍会落地生根。     

我国金融业实施客户关系管理(CRM)的战略规则探析

本文分析了我国金融业引入客户关系管理(CRM)这种全新的客户关系管理模式的必要性及国内金融企业成功实施CRM系统应遵循的战略规则,旨在为国内金融服务业在激烈的竞争中充分利用宝贵的客户资源和先进的信息技术提升自身竞争力提供战略性方向。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

随着金融市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化,如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为关乎各类银行成长和发展的关键,以客户为中心的客户关系管理(CRM)思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为银行所重视与推崇,在日常管理中逐渐成为注目的焦点。然而,如何成功地实施一个CRM项目,关键在于如何对客户与银行交互过程中的各种数据进行收集、分析,挖掘出隐含在数据中的有用信息,然后用分析所得的知识做出决策,这需要先进的技术和工具的支持,数据挖掘技术的出现为银行CRM的实施提供了良好的支持。本文主要阐述了银行客户关系管理中数据挖掘技术的应用问题。     

数据挖掘在商场CRM中的应用研究

随着市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化，如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为关乎各大商场成长和发展的关键，以客户为中心的客户关系管理（CRM）思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为银行所重视与推崇，在日常管理中逐渐成为注目的焦点。成功地实施一个CRM项目．关键在于如何对客户与商场交互过程中的各种数据进行收集、分析，挖掘出隐含在数据中的有用信息，然后用分析所得的知识做出决策，这需要先进的技术和工具的支持，数据挖掘技术的出现为商场CRM的实施提供了良好的支持。     

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。     

银行信贷经营客户关系管理问题探讨

信贷业务是当前我国银行利润来源的重要渠道,信贷业务的经营绩效对银行的发展具有举足轻重的作用,特别是信贷业务中客户关系(CRM)的处理。CRM是市场与科技发展的必然结果,是银行的一种经营总体战略,利用先进的信息与通信技术来获取客户数据,挖掘客户的需求特征、偏好变化趋势和行为模式,积累、运用和共享客户知识,通过有针对性的服务,强化与客户之间的互动,并最终实现客户价值最大化和银行利润最大化之间的合理平衡过程。在银行信贷业务中,能够有效的改善银行与客户之间的新型管理机制。本文主要对银行信贷业务中CRM的重要性与必然性,以及如何构建有效的CRM体系进行探讨。     

银行信贷经营客户关系管理问题探讨

信贷业务是当前我国银行利润来源的重要渠道,信贷业务的经营绩效对银行的发展具有举足轻重的作用,特别是信贷业务中客户关系（CRM）的处理。CRM是市场与科技发展的必然结果,是银行的一种经营总体战略,利用先进的信息与通信技术来获取客户数据,挖掘客户的需求特征、偏好变化趋势和行为模式,积累、运用和共享客户知识,通过有针对性的服务,强化与客户之间的互动,并最终实现客户价值最大化和银行利润最大化之间的合理平衡过程。在银行信贷业务中,能够有效的改善银行与客户之间的新型管理机制。本文主要对银行信贷业务中CRM的重要性与必然性,以及如何构建有效的CRM体系进行探讨。     

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。     

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J2EE平台的客户关系管理系统设计

本文根据客户关系管理系统思想,论述了基于J2EE平台及技术的客户关系管理系统(CRM)的设计方案,主要对客户关系管理系统总体架构、七个子系统模块和数据库的设计方案进行了分析研究。     

基于电子商务的CRM的发展

自GartnerGroup提出CRM的概念以来,全球的CRM市场就一直处于爆炸性地快速发展之中,而基于Internet和电子商务的应用可以说是CRM市场中发展最快的一部分。文章从电子商务和CRM的关系入手,展望了基于电子商务的CRM在呼叫中心、网络营销、在线销售和自助服务等方面的新发展。     

数据挖掘在分析型CRM中的应用

分析型CRM与传统的操作型CRM有着重大的区别,数据挖据技术在分析型CRM应用中占重要的地位。本文介绍了分析型CRM的概念,分析了分析型CRM与操作型CRM的区别,指出分析型CRM所具备的功能;然后介绍数据挖掘技术的发展过程以及数据挖掘基本功能;最后阐述了数据挖掘技术在分析型CRM的具体应用。     

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。