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。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用

从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的,但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘的过程。利用数据挖掘技术实施企业CRM系统已经成为当今企业管理中的重点,本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中应用的必要性及所起到的作用,进而提出在客户关系管理系统运行过程中,实施数据挖掘时的具体步骤和挖掘结果的表现形式。     

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。     

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。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理应用研究

本文先分析了客户关系管理定义和功能、接着分析了数据挖掘的流程,最后浅析了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的具体应用。     

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析

本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘,对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习,并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。     

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。     

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。     

客户关系管理的研究现状、不足和未来展望

本文认为,企业实施客户关系管理的动因主要有顾客角色的变化与交换双方权力的转移,超强竞争环境,营销管理重心的转变以及互联网等通讯基础设施与技术的蓬勃发展等四个方面。目前客户关系管理研究中的主要问题是狭隘地理解客户关系管理,仅仅将其看作是一种管理软件;顾客权益的内涵尚不明确;尚未找到一种能够平衡顾客价值与企业价值的绩效评价方法;对顾客知识的研究基本空白等。文章还指出了未来客户关系管理研究的四大主要领域,即顾客权益合理内涵、评价方法与驱动因素及其在CRM中的应用;顾客价值的内涵多维动态评价体系、创造机制与驱动因素;顾客知识管理模型与数据挖掘技术的运用以及价值导向型客户关系管理的实施流程与竞争能力等。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理是企业保持市场竞争力的重要手段和必不可少的重要环节,而数 据挖掘则是客户关系管理的引擎。本文主要介绍数据挖掘在客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

浅析数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)以客户为中心的思想发展而来的管理理论,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是企业获得忠诚顾客,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。     

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。     

浅议分析型CRM中的数据挖掘应用

客户关系管理已经成为了当今管理的热点。本文结合客户生命周期模型和数据挖掘的常用方法,探讨了数据挖掘在分析型客户关系管理中的应用。     

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。     

企业客户关系管理系统实现方案

本文就现代企业客户关系管理系统的设计进行了分析,研究分析了客户关系管理系统在现代企业中的应用意义及客户关系管理系统在现代企业中应用的大体框架,对企业客户关系管理系统的重要组成部分进行了设计和功能实现,描述了呼叫中心的结构和具体功能;对企业客户数据挖掘流程进行了分析;分析了客户关系管理在现业未来的应用前景,客户关系管理在企业中的地位。     

聚类分析在客户细分中的研究与应用

客户关系管理(CRM)已成为目前企业管理决策的重要组成部分,而数据挖掘、统计学等技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文将聚类分析技术应用于客户关系管理中,着重从应用的角度阐述聚类分析在客户细分中的重要作用。研究实例表明聚类分析方法是客户细分的一种有效、实用的方法。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了客户关系管理的概念,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。