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.     

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CRM中的应用

在竞争激烈的商业时代,客户的需求日益多样化、个性化,其消费行为越来越成熟,期望也越来越高,客户越来越挑剔,他们不仅要求高质量的产品和服务,而且要求企业拥有快捷的反应速度。企业要想在激烈的竞争中取胜,必须及时准确地了解客户的需求与偏好,尽可能地了解客户的行为,向客户提供个性化服务,与客户建立长久、稳固的关系,     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求,客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念,以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要.目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息.而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息.数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要。目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息。而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息。数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具。     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求，客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念，以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

数据挖掘在银行CRM中的应用

随着市场经济竞争的不断加剧,信息对银行的生存和发展起着越来越重要的作用。在科技高速发展的今天,面对雪崩式增长的庞大海量信息,银行通过手工方式很难对客户数据的分布找出规律,并进行分析决策,必须借助相应的数据工具,发现客户数据中隐藏的规律或模式为银行的决策服务。银行建立以客户为中心的服务体系,对于维系老客户,争取新客户,挖掘黄金客户,增强市场竞争能力有重要的意义。     

基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

上海通用的CRM战略

上海通用是上海汽车工业(集团)总公司和美国通用汽车公司各投资50%组建而成的迄今为止我国最大的中美合资企业,总投资为15.2亿美元。2003年3月,在中国CRM研究中心主办的首届“中国最佳CRM实施”评选活动中,上海通用公司等十家企业荣膺“2002年中国十佳CRM实施”的称号。     

企业的CRM应用

本文阐述了客户关系管理(CRM)产生的背景。提出了客户关系管理解决方案,包括客户关系管理战略的制订、组织保障体系的设计、业务流程和商务流程的改造,以及客户关系管理系统的开发等;探讨了客户关系管理系统的功能模块、客户关系数据库的结构及其重要特性;进而分析了客户关系管理的关键技术,最后列出了客户关系管理实施成功的前提条件。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

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,通过表属性的数据收集,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。