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.     

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.     

数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用研究

在信息技术迅速发展的今天,以"客户至上"为经营理念的酒店行业竞争越来越激烈,企业也越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术从大量的客户资料中提取有效信息来为酒店的经营管理提供决策,帮助决策者挖掘潜在客户,保留有价值客户,提高客户的忠诚度.将客户资源最大限度的利用,为企业创造更大的价值,越来越引起学者和商界的关注,成为研究热点,本文阐述了数据挖掘和客户关系管理的基本理论,分析了数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用价值.     

客户关系管理中数据挖掘的应用

客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。     

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。     

浅析基础数据挖掘技术的物流企业管理

随着经济的发展,物流发展会越来越被人们所关注,在激烈的市场竞争下,企业必须以客户为中心,满足客户多样化的需求,而面对如此巨大的客户数据,运用数据挖掘技术能有效的挖掘客户信息,为物流企业提供准确的决策信息,促进物流企业的发展。本文则详细分析基础数据挖掘技术下的物流企业管理策略。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在商业银行体系中的应用

数据挖掘作为一种数据处理技术,在数据量巨大的商业领域中逐步受到重视.商业银行由于其经营特性,积累了大量的客户信息,因此迫切需要引入数据挖掘技术.本文针对数据挖掘技术在商业银行中的应用进行了较为深入的研究.     

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一借助于数据挖掘，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。     

数据挖掘技术在电子商务环境下客户评价中的应用研究

随着电子商务技术飞速发展,电子商务环境下客户评价成为制约电子商务发展的关键问题。结合数据挖掘技术,本文首先阐释了数据挖掘的含义,并从数据挖掘技术的角度对电子商务环境下客户评价问题进行探讨,并提出了有效的应对策略。     

数据挖掘在电子商务客户关系管理中的应用

有效及时的处理客户信息,并挖掘出客户的消费倾向,实现精确营销成为电子商务时代氽业的关注.本文主要阐述数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的具体应用及应用步骤,用实例说明了电子商务客户关系管理中数据挖掘的应用价值.     

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。     

基于数据挖掘的橙光扶农平台用户细分模块设计

数据挖掘技术是电子商务领域未来应用空间最大的一种新技术。橙光扶农平台为了以最快的速度和效率推广滞销农产品,需要迅速找出潜藏于大量客户群体中可以发展为爱心公益推广使者的志愿者。因此,平台利用数据挖掘技术,针对客户历史信息中的多个维度,设计了能迅速分析潜在志愿者的客户细分模块,取得了良好的效果。     

数据挖掘技术任电子商务环境下客户评价中的应用研究

随着电子商务技术飞速发展，电子商务环境下客户评价成为制约电子商务发展的关键问题。结合数据挖掘技术，本文首先阐释了数据挖掘的含义，并从数据挖掘技术的角度对电子商务环境下客户评价问题进行探讨，并提出了有效的应对策略。     

数据挖掘在银行CRM管理中的应用研究

人类科学技术水平的提高,引起了世界的两大主要变化,首先是信息、物资的流动速度加快,无论是消费者还是生产者、经营者都能更快地得到有效信息,适时调整自己的习惯和行为。再次是计算机等高科技技术的发展使生产能力极大提高,超越了人们的基本需求水平,市场逐渐由卖方市场转变为买方市场,市场竞争也日益激烈。因此,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。然而如何从大量庞杂的客户信息中提取出隐藏在其中有价值的信息则需要有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。     

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用

随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展,金融企业利率市场化进程的快速推进,企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术,使金融企业摆脱困境,走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是,在现阶段金融企业不断开放,很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中,势必会产生大量的数据,如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据,挖掘潜在的、有用的数据信息,以此来解决客户关系管理中所遇到的问题,为企业的发展提供有效的决策依据和手段,帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时,带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发,深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题,针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面,提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建,为企业实现利润最大化。     

数据挖掘技术在第三方物流企业客户关系管理中的应用

客户是第三方物流企业利润的源泉,第三方物流企业与客户之间的关系与传统产业或服务企业与客户之间关系相比有其特殊性,利用已构建的客户基本信息、客户清单、客户账单、客户的咨询、建议、投诉信息、市场变化等文件资料,利用数据挖掘技术提炼有用的知识,从而提高第三方物流企业的竞争力。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。