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。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客、增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于数据挖掘技术的物流体系

本文介绍了数据挖掘技术应用于物流体系的优势,构建了基于数据挖掘技术的物流体系结构,分析了数据挖掘技术为企业物流管理、决策提供支持功能,阐述了该技术在物流体系中的应用。     

电子商务数据挖掘中的隐私保护研究

随着数据库技术和数据库管理系统的广泛应用,数据挖掘技术得到了广泛应用,尤其在电子商务领域,成为企业挖掘客户信息进而为客户提供个性化服务的重要手段,但是电子商务领域的数据挖掘也不可避免地触到隐私保护这块＂雷区＂。本文首先介绍了电子商务数据挖掘中涉及到的隐私,并结合我国网络隐私权保护的现状,对电子商务领域中的数据挖掘下隐私保护面临的挑战进行了研究,并探讨了保护个人隐私权的手段。     

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.     

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。     

试论企业物流信息系统

企业物流系统的运行决定了信息流和价值流的效率。因此,在现代市场竞争条件下,建立基于数据采集、数据挖掘和数据应用为核心的物流信息系统不仅是企业物流系统运作的核心,也是企业经营战略系统的必然要求。     

关于现代物流企业客户满意度的分析和研究

对物流企业而言,客户满意度是其调整经营策略和经营目标的根本,是当前市场竞争的焦点。对物流企业进行客户满意度的分析与研究,可以为企业制定科学的经营目标提供信息支持,在竞争中取得优势,提升企业的利润起到非常重要的作用,因此,对物流企业客户满意度进行分析与研究,是提高物流企业的服务质量,提高其竞争力的必然要求。对物流企业的客户满意度进行测评是其发展战略的基础,合理、科学、有效的客户满意度测评不仅能够科学、客观的反映物流企业客户满意程度,而且能够给物流企业的发展方向指明出路,来更好地提高企业的核心竞争力。本文主要从物流企业客户满意度的概述、客户满意度的分析与研究对物流企业的重要性以及如何对物流企业客户满意度进行分析与研究进行论述。     

试论企业物流信息系统

企业物流系统的运行决定了信息流和价值流的效率.因此,在现代市场竞争条件下,建立基于数据采集、数据挖掘和数据应用为核心的物流信息系统不仅是企业物流系统运作的核心,也是企业经营战略系统的必然要求.     

基于数据挖掘技术的现代物流管理

随着信息时代数据量的剧增,深化物流管理的最有效方法是在其中引入数据挖掘技术。本文在系统分析数据挖掘过程及关键技术的基础上,以沃尔玛公司物流管理系统为例,论述了数据挖掘技术在物流管理应用中的优势,指出其必将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

圆通物流客户关系管理的思考

伴随着网络化市场经济购物的快速发展,传统的快递产业迎来了自身新的发展机遇。在竞争极其激烈的时代中,客户对于物流的服务要求越来越高,既要具有较为准确的物流送货管理规程,又要尽量减少物流的运输时间,从而提高物流管理的效率。在物流服务管理中,如何加深对客户服务的有效化管理,保证合理的沟通是加深物流产业发展的重要管理方式。通过利用CRM系统技术,物流企业可以进行有效的搜集包裹、跟踪和分析每一个客户的相关信息,从而通过网络化管理有效的控制每一个客户的不同需求,在较短的时间内,合理化的完成物流客户的沟通服务作用,保证用户对于产品服务的满意度,从而提升企业自身在整体物流产业中的竞争力,加深企业物流服务的经营管理优势,宣传企业文化,使客户更好的认识企业的服务理念和服务细则,从而更好的加深客户对于企业物流产品的认识程度,使客户更愿意与企业完成物流业务,从而保证了企业有效化经营与发展的最终目标。     

试论企业物流信息系统

企业物流系统的运行决定了信息流和价值流的效率。因此，在现代市场竞争条件下，建立基于数据采集、数据挖掘和数据应用为核心的物流信息系统不仅是企业物流系统运作的核心，也是企业经营战略系统的必然要求。     

基于物联网的逆向物流管理信息系统构建

逆向物流管理信息系统具有对信息的依赖性高、信息分布分散和信息产生主体多样、信息跟踪时间跨度大、信息记录属性多样、数据维护复杂等特点,基于物联网的逆向物流管理信息系统能使正、逆向物流真正首尾连接起来,形成一个完整的闭环物流系统,系统定期或不定期地对回流预测数据和再处理数据等进行数据挖掘,为设计、采购、制造以及客户服务等部门工作提供参考,以改进各自的业务,可形成一个不断改进的闭环供应链体系。同时,必须认识到,这种逆向物流管理信息系统在硬件技术、数据安全和权限管理、经济投入和内外管理方面还存在许多问题,需要在发展过程中逐步解决。     

数据挖掘技术在烟草销售行业中应用探析

随着计算机信息技术的发展,信息共享使得人们能得到越来越多的数据,与此同时也出现了分析这些海量数据的一门技术———数据挖掘技术。基于数据挖掘的烟草销售行业可以将抽象的管理和服务理念数字化、直观化,从而发掘潜在的有价值的信息,帮助企业寻找新客户和新商机,制定更符合烟草销售市场的经营策略,提高企业竞争力。