基于聚类分析的数据挖掘方法在CRM中的应用研究

客户关系管理是一项营销策略,透过选择和管理客户达到最大的长期价值.它按照客户细分情况有效地组织企业资源.培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程,以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户满意度.文章介绍了用挖掘理论对企业CRM进行效能分析,通过袁属性的数据收集,用矩阵分析法和最大树法对表象数据进行聚类筛选,取得了较为满意的效果.     

数据挖掘在零售业CRM中的应用研究

本文分析了客户关系管理在零售业的应用，介绍了数据挖掘技术，探讨了数据挖掘在零售业CRM中的应用．     

数据挖掘技术在CRM中的应用

本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法，并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。     

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.     

聚类分析法在CRM中的应用研究

在分析CRM的功能以及客户定位的重要性基础上,提出了一种基于聚类算法的客户群定位方法,该方法可用于有关客户关系管理的决策支持系统中,能有效地实现对客户的划分和价值的评估.     

聚类分析法在CRM中的应用研究

在分析CRM的功能以及客户定位的重要性基础上,提出了一种基于聚类算法的客户群定位方法,该方法可用于有关客户关系管理的决策支持系统中,能有效地实现对客户的划分和价值的评估。     

面向CRM的数据挖掘应用

近几年来，信息在企业发展中的关键地位得到了越来越多的关注，赢家往往是那些能成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业，而新型电子商务的关键是它与消费者之间的关系。本文研究了数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的运用，讨论了企业如何理清和客户之间的关系。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

首先介绍当今消费者的购物和消费心理,从而指出在零售业中的CRM应将重点放在哪些方面,最后介绍了DM在零售业中的CRM中的运用,就如何获取客户、客户保持及客户忠诚度方面与DM结合进行了阐述.     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

首先介绍当今消费者的购物和消费心理,从而指出在零售业中的CRM应将重点放在哪些方面,最后介绍了DM在零售业中的CRM中的运用,就如何获取客户、客户保持及客户忠诚度方面与DM结合进行了阐述。     

数据挖掘在汽车制造企业CRM的应用

随着市场竞争的加剧,客户资源的争夺将是汽车制造企业获得生存和发展的一个重要因素。鉴于当前产品同质化及竞争扁平化趋势,使用数据挖掘可以使CRM取得较高的投资回报,成为企业获得竞争优势的关键技术。     

基于分布式关联分析的CRM系统设计研究

针对企业决策环境下数据分布在不同地区和部门、随时间动态变化等特点,本文设计了一个基于分布式关联信息分析的CRM系统,该系统利用多agent处理各个节点上的信息,获得局部知识,然后融合局部知识得到全局知识。本系统适用于分布式环境下的决策分析和海量信息处理任务。     

基于数据库和数据挖掘技术的客户关系管理

介绍了CRM(客户关系管理)的基本原理，提出了一种基于数据库技术的实现方法，描述了数据挖掘技术在实现CRM的各种功能中的运用。     

基于CRM的客户资产管理问题研究

客户的获取与维系是企业可持续发展的基石。本文在分析客户关系管理的理念及核心思想的基础上，阐述了客户资产的有关概念及其主要价值体现，论证了企业获取客户资产的前提条件，并就客户资产模型的有关问题进行了探讨，进而提出了成功动作客户资产管理的途径。     

数据挖掘中聚类分析综述

数据挖掘中的聚类技术是一种非监督分类技术。概述了聚类分析算法中的数据结构和数据类型,分析了聚类分析的意义及研究现状,比较了几种聚类算法的优点及问题,并结合通信领域的应用指出了K-Means聚类技术的绝对优势。     

CRM在中小企业实施中的技术分析

我国加入WTO之后,企业之间的竞争愈加激烈,客户资源已成为企业经营活动中极为重要的资源,以客户为中心的经营管理理念便应运而生。但企业在实施CRM过程中,需投入大量的资金,并且受到许多不确定性因素的影响。而对于中小企业来说,实施CRM的风险性更加明显。因此,如何通过科学合理的分析方法对CRM项目进行分析评价,来保证CRM项目实施的有效性,降低实施风险是至关重要的。     

基于 GIS的客户关系管理 DSS分析与设计

本文对基于GIS的客户关系管理的综合决策支持系统进行初步探讨。针对客户关系管理的特点，将地理信息系统(CIS)与综合决策支持系统技术(DSS)相结合，设计了用于客户关系管理的综合决策支持系统框架，阐述了设计原理，并进行相应的系统分析。     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

基于客户细分的电子政务实现模式研究

由于在电子政务实施过程中所出现的种种问题,以及政府与公众对服务的需求的日益增加,对于电子政务的用户进行研究已经越来越重要。客户关系管理理论为这方面的研究提供了理论基础,但目前这种研究还处于探索阶段,缺乏进一步的深入的研究。基于客户关系管理中的客户细分理论,对电子政务的用户群体,从宏微观、电子政务系统以及政府等角度作了分类,并在此基础上,提出了基于客户关系管理的电子政务实现模式,以及这种模式在电子政务中的应用。