基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘已经被广泛应用到商业领域了,特别是CRM。本文先分析数据挖掘和客户关系管理,接着介绍了常用的数据挖掘方法,最后浅谈了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用     

可视化客户关系管理在烟草行业中的应用

客户关系管理既是一种管理理念,又是一种管理软件和技术,旨在提高客户满意度、忠诚度。从长远看,可视化客户关系管理是企业生存发展、取得竞争优势的必备利器。本文在客户关系管理的基础上引入了可视化客户关系管理,并论述了其原理、空间数据挖掘在其中的应用,以及可视化客户关系管理在烟草行业中的实现。     

企业客户关系管理理论研究

本文从客户关系管理的理论角度出发，首先将客户关系管理和传统客户服务进行了对比，在比较的同时加深了对客户关系管理的认识；接着介绍了客户关系管理的基本功能模块；最后介绍了客户关系管理中的数据挖掘技术在企业经营管理中的作用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

企业成功的关键在于关注客户需求,有效管理与客户的关系,提高客户忠诚度,对企业的产品和服务保持持续的购买行为,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。本文从客户关系管理的概念及对企业作用出发,阐述了数据挖掘的概念及其在企业客户关系管理中的应用。     

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。     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求,客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念,以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

电子商务环境下iCRM体系结构分析

智能客户关系管理是电子商务时代客户关系管理发展的新方向。本文首先描述了iCRM和客户智能，并对iCRM的数据挖掘结构模型进行分析。最后详细剖析了基于客户智能的iCRM的体系结构。     

论物流客户关系网络管理

从物流客户关系网络管理的产生入手,对基于网络的物流客户细分和物流客户关系网络管理的关键技术网络数据挖掘在物流客户关系网络管理中作用及功能进行分析,在此基础上建构物流客户关系网络管理系统。     

基于决策树算法SLIQ的应用实例

SLIQ算法是一种高速可调节的数据挖掘分类算法。着重解决当训练集数据量巨大,无法全部放入内存时,如何高速准确地生成判定树。文中把该算法用到邮政速递的客户关系管理系统中,对速递大客户进行分类分析,识别优质客户和潜在客户,获取的知识对邮政速递的决策有重要现实意义。     

基于数据挖掘的证券公司客户价值分析系统设计与实现

本文根据证券企业目前的管理水平只限于办公自动化管理的阶段,没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值,而证券企业的竞争环境对企业的客户关系管理提出了更高层次的要求的现实需要,对企业客户进行细分,并对其过程进行深入的分析和研究,结合客户细分理论和客户价值理论,构建了证券业客户价值分类模型,采用数据挖掘的方法和贝叶斯算法对分析系统进行实现。通过本文的研究,力图对证券企业客户按照价值理论进行分类,从而为精准营销提供借鉴意义和参考价值。     

浅议指导生产性服务外包的管理理念

本文提出了进行生产性服务外包管理的三大主要理论基础:顾客满意理论、零缺陷质量管理理论和供应链管理理论,分别从顾客需求挖掘、生产性服务过程控制和服务供应商关系管理三个方面阐述三大理论对生产性服务外包管理模式构建的指导作用。     

基于贝叶斯网络方法的客户忠诚研究

提高客户忠诚是企业的核心原则。在与传统的数据挖掘及决策分析方法比较的基础上,提出了用贝叶斯网络方法来对客户忠诚进行研究。用贝叶斯网络方法对客户数据进行分析,确定影响客户忠诚的各因素之间的贝叶斯网络结构,得出这些因素之间的相互决定关系,为采取有效措施提高客户忠诚提供了理论依据。     

基于模糊聚类的客户分类应用研究

为解决客户关系管理中的客户分类问题，引入了模糊聚类分析算法。通过分析客户购买力的单因素数据矩阵，以客户胸买力之间相似程度作为聚类指标，应用模糊聚类分析法，求得客户的相对隶属度，从而为客户类别的划分提供科学分类依据。在特征函数确定问题上，提出了结合2/8营销理论的一种新方法。     

Extending monitoring methods to textual data: a research agenda

Textual data has become increasingly common in business analytic data sets. While concept-based text mining offers a method of extracting meaningful information from text data, methods for monitoring of customer perceptions of business processes and products that are discussed in customer-generated documents are not immediately available. We explore the results of two text-mining algorithms and review issues observed in the data that affect uploading the results onto a newly proposed methodological monitoring platform analogous to statistical process control charts. Finally, we discuss several topics for future research in text mining.     

思维导向的数据挖掘方法

思维导向数据挖掘的对象是管理过程中的历史决策数据。思维导向数据挖掘所依赖的拓扑结构是心智概念图。思维导向数据挖掘分为两个阶段：计算关联主题簇群和计算最频繁思维路径。本文在心智图和概念图的基础上构造了心智概念图，并根据心智概念图提出了思维导向数据挖掘的算法。     

决策树算法在基本医疗保险中的应用研究

随着计算机技术以及学科交叉的发展,数据挖掘技术被越来越多应用到保险的风险分析中。文章使用数据挖掘基本算法之一的决策树算法分析研究了某市的基本医疗保险数据样本,找出隐含的有效信息,并在此基础上提出了完善基本医疗保险的对策建议。