基于CRM的数据挖掘应用研究

“海量信息”、“信息爆炸”等已成为时代的显著特征。面对如此“海量信息”,现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律。在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程。借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律。实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.     

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。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

数据挖掘在CRM中的应用

近年来,随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持.本文首先简要的阐述了数据挖掘及CRM的一般知识,然后深入分析了数据挖掘在CRM中的具体应用.     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

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。     

论数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

CRM是适应企业"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念。数据挖掘技术能很好的进行数据的分析、处理,发现有价值的客户信息。探讨了数据挖掘技术在客户关系管理中的相关应用。     

基于CRM中数据挖掘的几点分析

为了完善通信企业的服务内容、方式、质量以及提升经营管理观念和意识,企业构建了CRM。通过CRM,企业可以降低企业管理经营和销售成本,以及挖掘出客户的潜在价值,从而提高客户的满意度和忠诚度,甚至于赢得更多的客户。本文就与CRM有关的通信CRM系统的框架结构、CRM中数据的仓库作用以及通信CRM数据挖掘这三个方面对通信CRM中数据挖掘进行了应用。     

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。     

数据挖掘在电信业中的应用

随着电信市场竞争的日益加剧，有着海量数据电信部门迫切需要从中的到有价值的信息。利用数据挖掘技术得到做出营销决策的信息，在对过去的数据进行优化后进行挖掘，可以对客户获取，客户细分，客户赢利能力，客户的流失和保持分析来进行分析，最终得到做出营销决策的信息。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

KDD在零售业客户关系管理中的应用分析研究

传统的零售业CRM系统不能对零售业的海量数据进行有效利用,也难以对公司的营销决策提供支持,而KDD主要研究如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息。在零售业CRM系统中引入KDD的方案,并在零售业CRM系统中实施KDD算法,可以有效地利用客户信息资源,有效提升企业CRM质量。     

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。     

客户关系管理与数据挖掘

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)就是企业利用信息技术,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。     

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。     

数据隐私与保护

随着计算机技术的迅猛发展以及网络的普及,数据库的规模、范围和深度都在不断的扩大,从而积累了海量的,以不同形式存储的数据资料。使用数据挖掘这一新技术能够从大量的数据中获取有价值的信息。另一方面,隐私问题是一个全世界关注的问题。近来,数据隐私问题已越来越受到政府、媒体和个人客户的广泛关注。本文重点讨论个人隐私及数据挖掘的矛盾及解决办法。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术。数据挖掘技术应用于CRM中,将帮助企业更好地了解客户行为,加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的效益。文章对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和方法进行了研究。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用其中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。本文着重介绍了CRM中常用的几种数据挖掘技术,并对其在CRM中的应用进行了研究。