聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

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。     

零售企业中基于知识的营销模型研究

信息技术的进步使得零售企业积累了海量的交易和顾客数据,面对复杂多变的竞争环境,利用数据挖掘等新技术从宝贵的数据资源中挖掘中有用的知识并应用知识管理框架实现有用规则、知识的传递及供应链合作者共享和管理,进行基于知识进行有效的营销决策支持,对零售企业实现商业成本的减少,顾客忠诚度和满意度的提高,最终达到零售企业竞争力的提升有着极为重要的意义。本文提出了一个从企业数据源、数据挖掘、知识管理和基于知识的营销决策应用的概念模型KBM(Knowledge-based marketing),以期为零售企业利用数据挖掘等新技术制定理性的营销决策提供参考。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

网络营销中经典数据挖掘技术的分析与评价

随着电子商务的发展,数据挖掘技术有效支持了网络营销中客户关系管理的实现。然而,企业面对了不同形式的客户数据、问题以及期望得到不同的结果,数据挖掘也包含了许多理论和技术,均有各自的使用条件和特点。文章分析了几种经典数据挖掘技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的营销策略,实现有效的客户管理。     

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。     

数据挖掘在电信企业中的应用研究

介绍了数据挖掘产生的背景、数据挖掘流程和功能，分析了数据挖掘在电信业中的几种应用，包括客户流失分析、客户获取、交叉营销、客户细分、市场分析、欺诈行为分析及网络告警分析。     

创新营销联合会会员动态

新华信联合益百利推出整合营销管理平台中国营销解决方案和信用解决方案提供商新华信,联合益百利集团,推出＂Elements营销元素平台＂,为企业客户提供客户信息管理、信息分析和数据挖掘。包含5大模块：以客户数据整合和高效组建单一客户视图为主的“数据元素”模块;以客户数据挖掘和快速建模为主的“建模元素”模块;以营销过程全方位规划、策划、部署、管理和监控为主的“营销活动管理元素”模块;     

试析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

数据挖掘是在海量数据中找出有价值的知识的分析方法。在企业营销管理中采用数据挖掘是现阶段的必然要求,它有利于企业提高营销效率,降低营销成本,提高竞争优势。通过了解数据挖掘的基本概念、树立正确认识,以及分析数据挖掘和营销管理的关系,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

跨境电商中小型企业 客户分类管理及跟进策略 ——以阿里巴巴国际站平台为例

随着外贸企业互联网转型,跨境电商中小型企业不断涌现。外国客户大小不一、各式各样,跨境电商中小型企业如何有效维护客户关系至关重要。目前,90%以上跨境电商中小型企业对客户采用分级管理。以阿里巴巴国际站平台为例,应重视客户分类分级管理,对客户实施"区别对待,精准营销",根据客户类别的特点、诉求点、交易习惯等进行分级,针对不同客户提出不同的跟进策略,从而提高跨境电商中小企业客户成交率,促进跨境电商中小型企业快速稳健发展。     

营销理念的变化——浅议关系营销

在新技术和新产品层出不穷、市场竞争日趋激烈和快速饱和的现代营销背景下,企业的开拓新的客户的举措将越来越困难,此时利用客户关系管理的营销手段和数据挖掘技术等满足客户的个性化需求,实现现有客户的价值最大化,利用交叉销售方法,才能更多地扩大客户占有率,提升客户忠诚度。     

基于大数据环境下电商精准营销策略探析

本文以大数据为背景,对电商精准营销策略展开深刻的阐述,结合大数据环境下实施精准营销策略的优势,以及营销中存在的一些问题现象进行深刻的分析,提出电商要想实现精准营销,就需要对客户数据进行深刻的挖掘和分析,得出客户购买喜好、购买能力、购买特征等价值信息,便于电商企业开展精准的营销策略,快速确立营销方向,同时企业还可以通过差异性化营销、网络化营销以及个性化营销等方式来提高受众的精准度,扩大受众人群的同时促进企业长久稳定发展。     

基于数据挖掘技术的网络营销管理

本文介绍了运用数据挖掘技术处理现代网络营销中的客户关系管理,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的网络营销策略,实现高效的营销管理。     

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。     

我国“跨境电商+海外仓”商业模式研究——基于核心能力建设的技术路径

随着国际交往的加深和数字技术在国际贸易领域的应用,“跨境电商+海外仓”逐步成为推动国际经贸发展的新动力和新引擎。新冠肺炎疫情客观上加速了数字经济和数字贸易的强势崛起。我国“跨境电商+海外仓”商业模式发展取得了一定进展,但也面临诸多问题和挑战。本文认为,“跨境电商+海外仓”企业应该进行全链路核心能力建设,优化生态环境的技术路径。一要通过加强供应资源整合能力建设,提升选品能力,以及打造高附加值产品平台等措施提高供应资源整合能力;二要通过实施精准营销策略,紧抓流量提升,提高价格掌控能力,以及加强品牌建设等措施提高营销推广能力;三要通过提高物流资源整合能力,提高仓库管理智慧化水平提升物流质量效率;四要通过提高客户体验感和优化售后服务流程,提高客户综合服务能力;五要在跨境支付、通关、税收、金融服务等方面拓展外贸新生态;六要通过数字化管理、数据挖掘、数据共享等建立智慧运营生态系统。     

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。     

淘宝B2C旗舰店运营数据分析及营销策略制定

在激烈的市场竞争中,企业的管理模式逐渐趋向数据化管理,并逐渐由"以产品为中心"的模式发展成为"以客户为中心"的模式。本文基于关联规则等数据挖掘技术和客户关系管理理论,应用Excel软件对某淘宝箱包旗舰店的经营数据进行处理分析并制定相应的精准营销策略。数据化经营管理帮助企业更好地分析并解决经营管理中的问题,而客户关系管理的实施更好地帮助企业了解客户的需求,提高客户满意度,从而增强企业的竞争实力。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

国内市场环境竞争日益加剧,更为强调以客户为中心的完善的客户关系管理,客户数据的爆炸性的增长需要数据挖掘技术的支持。本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在客户关系管理应用中的领域及应用的步骤。     

精准营销在B2C模式下的应用研究

随着电子商务的不断发展,人们的生活和消费习惯都发生了改变,精准营销开始取代传统的营销方式在企业的商品营销中发挥着重要的作用。本文主要研究在B2C电商模式下,企业通过挖掘电商数据来精准市场定位,采用多种营销手段来实现精准营销,以客户需求为导向来提供个性化商品,设计制作个性化的商品页面来提高订单的转化率四种方式来实现精准营销的具体应用,从而为企业带来更多的效益。