数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

本文首先介绍数据挖掘(DM,DataMining)和客户关系管理(CRM,CustomerRelationshipManagement)的概念。接着介绍了数据挖掘在CRM系统中的功用和数据挖掘在银行CRM系统中的具体应用。     

应用数据挖掘进行客户关系管理

客户关系管理(CRM)是当前商务成功重要环节，数据挖掘技术在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。本文介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中如何帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，阐述了有效的客户关系管理中数据挖掘的基本步骤。     

零售业客户关系管理及数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理(CRM)是电子商务背景下企业管理的一种新的理念、技术与方法,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是零售企业获得忠诚顾客,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。零售业在推行客户关系管理的过程中,需要加强对数据挖掘技术的应用研究,以支持企业的经营管理决策,将企业的信息化管理水平提高到一个新的层次。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用——以汽车行业为例

本文综述了理论界有关客户关系管理和数据挖掘的一些基本概念,以及数据挖掘在客户关系管理中的运用和存在的问题。针对汽车行业客户关系管理的实际应用情况,做了DM应用模型的设计,并进行了相应的解释。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧，客户成为企业的重要资源，如何进行更加有效的客户关系管理、如何提高客户关系管理的水平，一直是很多企业关注的问题。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理工具，在处理海量数据、将数据转化成有价值的信息、辅助企业进行有效CRM决策等方面都有重要作用。企业可以通过构建数据挖掘平台，按照数据挖掘的步骤实现在CRM中的数据挖掘。     

我国商业银行信息化下的客户关系管理

我国银行实施客户关系管理是从“以银行为中心”的管理模式向“以客户为中心”的管理模式转变的需要。近两年银行数据大集中虽然为我国银行实行客户关系管理提供了一定的数据基础，但是在实际操作中却出现了客户信息混乱残缺、银行员工客户关系管理理念差等问题。解决这些问题。实施有效的客户关系管理。首先要完成组织结构改革以及业务流程的再造。     

国际银行业发展的新趋势

在经济全球化、金融自由化的大背景下,国际银行业的竞争日益激烈。银行业经营模式也正发生深刻的转型。在管理架枸上,由传统的功能型向客户型转变;在零售银行方面,日益重视客户关系管理与数据挖掘;在企业银行方面,商业银行不断向投资银行与基金、保险等方面扩张;在银行自身运作方面,中心化、自动化与全球化的特点越来越明显。     

基于神经网络集成的电信客户流失预测建模及应用

针对客户关系管理中对企业利润影响最大的客户流失问题的核心内容-客户流失预测,利用数据挖掘技术,提出一种基于神经网络集成算法的客户流失预测模型,并将实用的神经网络集成算法应用到电信客户的实际数据中,取得了很好的效果,并对结果进行了深入的分析与讨论.     

数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用

数据挖掘技术是当前实践领域应用较为广泛的一种技术,但在档案信息管理中却还是处于起步阶段,面临着巨大挑战。档案是对实践活动的记录,从档案信息中可以了解数据挖掘技术的发展,为其形成立体的体系,帮助大众更好地了解和应用。本文主要从数据挖掘技术的发展、数据挖掘技术研究和档案计算机管理系统之间的关系以及数据挖掘技术研究在档案计算机管理系统中的应用策略这三方面进行详细阐述。     

基于神经网络集成的电信客户流失预测建模及应用

针对客户关系管理中对企业利润影响最大的客户流失问题的核心内容——客户流失预测,利用数据挖掘技术,提出一种基于神经网络集成算法的客户流失预测模型,并将实用的神经网络集成算法应用到电信客户的实际数据中,取得了很好的效果,并对结果进行了深入的分析与讨论。