电信运营商客户维系的聚类化精准化

近年来,3G、4G存量用户规模进入突破增长阶段,用户结构和客户消费特征发生明显变化。手机终端智能化、数据应用多样化、用户需求高端化使得用户结构和客户消费特征明显区别于纯语音时代。     

跨国物流企业客户维系策略分析

跨国物流企业自进入我国以来取得了不俗成绩,市场份额不断扩大.除了先进的管理理念、雄厚的资金实力、覆盖范围广阔的物流网络等因素外,成功的客户维系策略起到了至关重要的作用.本文重点分析了以FedEx、UPS、DHL为代表的典型跨国物流企业的客户维系策略,总结和归纳了跨国物流企业客户维系的成功经验,以期为我国物流企业提高客户维系水平,更好地参与竞争提供借鉴.     

客户维系策略探讨

<正> 客户是企业生存和发展的基础,市场竞争的实质其实就是争夺客户资源。《哈佛商业评论》的一项研究报告指出:再次光临的客户可带来25％～85％的利润.而吸引他们的主要原因是服务质量,其次是产品,最后才是价格。因此,客户关系管理(CRM)的策略主要在于维系现有客户,而不是一味地争取新客户。     

商业银行客户维系策略研究

商业银行客户维系策略是培育客户吸引力和收益率的必要手段。通过对客户流失分析看出,商业银行进行客户流失管理、维系客户与银行的交易是至关重要的。银行必须基于客户平时的消费行为,建立客户资料库,并采取加强客户关系管理、为客户提供个性化的服务、发展超级网上银行等措施,挖掘客户资源,维系客户关系,从而减少客户流失,达到增加客户份额。增加利润的目的。     

通信行业客户维系现状及方法措施

通信运营商如何做好客户维系工作,本文运用市场营销学理论,通过对目前通信运营商的客户维系现状和存在问题的分析,从内部客户和外部客户两方面入手,阐述了通信运营商的客户维系工作的具体措施。     

浅析通信行业中高端客户维系

成功实现中高端客户保有是电信运营商竞争致胜的关键因素。传统客户维系手段单一、缺乏系统性,已不能适应目前市场的发展需求。因此,建立以客户生命周期为轴线的维系服务体系,将营销与客户维系相融合,是实现保有客户,提升客户价值,促进企业持续发展的有效措施。     

数据挖掘在电信企业中的应用研究

介绍了数据挖掘产生的背景、数据挖掘流程和功能，分析了数据挖掘在电信业中的几种应用，包括客户流失分析、客户获取、交叉营销、客户细分、市场分析、欺诈行为分析及网络告警分析。     

论电子商务通信运营商存量客户的维系

近年来随着通信运营商全业务运营的全面开展,我国通信运营商产品同质化的情况越来越严重,市场竞争越来越激烈。当市场趋于饱和时,三大通信运营商的首要任务也从只关注抢占市场改变为"发展"与"维系保有"并重的策略,通过提升存量用户ARPU值来实现收入规模的增加。如何能够用最低的成本维系住高价值的客户,成为三大通信运营商共同的难题。同时,随着移动互联网的快速发展,人们获取信息和服务的平台向线上移动端快速迁移,线上电子渠道维系的便捷性、多样性、定向性、实用性等优势也愈加明显。在当前市场竞争激烈的情况下,如何利用客户生命周期分析、客户消费行为分析等理论为依据,通过大数据挖掘方法及包括线上电子渠道在内的多渠道触点,完善通信企业客户维系体系,可以最大限度提升客户价值,降低客户流失率,确保企业效益。     

数据挖掘方法在电信行业客户流失分析中的应用研究

随着中国电信的改革重组,中国电信业取得了跨越式的发展,但同时发展后面的深层次问题凸显出来,运营商从高速扩张变为平稳或低速增长,竞争的加剧也使电信客户有了更多的选择,新客户入网的同时,又有大批原有的客户离网流失,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢?常用的方法就是运用数据挖掘技术,探讨了数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用。     

试析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

数据挖掘是在海量数据中找出有价值的知识的分析方法。在企业营销管理中采用数据挖掘是现阶段的必然要求,它有利于企业提高营销效率,降低营销成本,提高竞争优势。通过了解数据挖掘的基本概念、树立正确认识,以及分析数据挖掘和营销管理的关系,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

电信企业客户关系管理中的数据挖掘技术的应用

近年来,国内电信业经过了一系列的拆分和重组,形成了实力均衡的竞争格局,这使得各企业都充分认识到在其运作过程中采用新技术、新理念的重要性。CRM是一套以改善企业与客户之间关系为目的的工具和软件;数据挖掘是一类深层次的、旨在发现知识和对知识进行有效管理的数据分析方法。本文在介绍了客户关系管理、数据挖掘等概念的基础上,针对电信企业的实际情况,给出了决策树方法在客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

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。     

基于数据挖掘技术下汽车销售客户分析应用探讨

随着现代经济社会的不断发展,居民消费水平和汽车行业的发展上升速度逐渐加快,我国现阶段汽车行业的崛起对客户群体提出了越来越高的要求。在经济社会的不断发展和科学技术不断进步的影响下,网络信息技术诱导下的汽车销售企业在客户关系管理中占据的作用用来对客户信息进行协助。客户管理系统的实施能够帮助企业更好地对客户需求进行了解,从而让客户与企业的关系进行改善,保证客户的满意度得到提升,企业的竞争力获得不断提升。     

国有商业银行客户维系的启示——基于一个案例的分析

国有商业银行作为银行业的领军银行发展至今。客户维系仍然是开展客户管理关系的核心。本文通过分析行业案例,为今后国有商业银行客户维系提供一定的借鉴。     

营销数据挖掘对企业营销策略的影响研究

在市场竞争日益激烈,竞争方式日益丰富的情况下,对企业营销数据的挖掘成为众多企业管理者的新宠,将营销数据作为制定企业营销策略的重要依据。但是,目前仍有许多企业对营销数据存在较大误区,没能将营销数据充分挖掘,进而影响了企业营销策略的制定。本文在分析界定营销数据概念的基础上,简述数据挖掘对企业营销策略的重要性,并分析营销数据挖掘对企业营销策略的重要影响。     

营销数据挖掘对企业营销的重要性研究

随着市场竞争激烈程度的与日俱增,企业之间的竞争也在逐步加剧。通过深入进行企业营销数据挖掘,便能够为企业营销策略的制订提供更加准确的数据依据。对此,文章将针对企业挖掘营销数据对营销的重要性展开深入分析,阐述营销数据挖掘的常用方法,再根据实际情况提出营销数据挖掘在企业营销中的应用途径,从而有效保证企业营销的效果。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。