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。     

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。     

试析数据挖掘在移动通信CRM中的应用

随着4G技术的快速发展,运营商为了提高自己的竞争力开始对客户管理进行研究,本文通过分析数据挖掘技术和移动通信CRM的现状,对数据挖掘在移动通信CRM中的应用进行了研究。     

统计数据挖掘在CRM中的应用分析

21世纪是以网络为代表的信息技术突飞猛进的时代,随着网络的飞速发展和经济全球化所带来的激烈挑战,信息技术已经成为现代企业进行经营管理不可或缺的支撑。企业可获得的数据在急剧增长,对客户数据进行全面收集、集成、分析与利用是CRM实施的基础。如何管理和分析海量的客户信息,并从中找出对CRM决策有价值的知识？这需要更先进的技术和工具的支持,即数据挖掘技术。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着我国电信行业的多次分拆和重组,以及国外电信企业的不断渗透,行业的竞争不断加剧.竞争的焦点是客户,谁能拥有更多的客户,谁能在客户身上得到更多的收入,谁就能在这场竞争中掌握先机.     

数据挖掘在证券业CRM中的实施研究

1、引言 随着中国证券行业竞争的日益激烈,券商间已由价格的竞争向服务的竞争发展,发现客户并投其所好,积极引导客户,对于证券公司的发展显得更为重要.另外,面对企业内部海量数据,传统查询或分析工具往往不能识别其中有价值的信息,进而就不能为企业的营销策略提供支持.而数据挖掘在归纳描述已有信息的基础上,进行推断预测,为决策者提供有意义的信息帮助其作出判断,解决了以往查询工具不能解决的问题.在证券业,数据挖掘技术和数据仓库技术同样可以发挥其强大的功能,为客户和自有资产的经营管理提供合理的建议.     

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.     

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。     

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。     

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——CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步,越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点,比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据,我们该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起,论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性,着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

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。     

数据仓库技术在CRM中的应用研究

文章针对客户关系管理正日渐成为企业追求利益所关注和研究的热点，介绍了CRM和数据仓库技术，及数据仓库在CRM系统中的重要地位，并设计CRM中的数据仓库，为企业引入CRM系统时构建数据仓库提供了参考依据．     

Agent技术在CRM中的应用研究

简单介绍了Agent的属性特点及CRM的相关知识，讨论了Agent技术在CRM中的应用，指出Agent技术能为企业更好地管理客户信息，增强其竞争力。     

CRM在银行业中的应用

客户关系管理(CRM,CustomerRelationshipManagement)是一种以客户为中心的经营理念,它融入于企业分析、选择、争取、发展和保持客户所要实施的全部商业过程之中。本文论述了CRM的理念、系统基本功能,说明了CRM在银行中的作用,并分析了银行实施CRM系统应注意的问题和策略。