CRM在中国银行领域中的应用

一、前言 客户关系管理系统 (CRM Customer Relationship Management)是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统 ,通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术，分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本，从而最大限度地赢得企业整体经济效益。就银行业来说，通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，可以识别在市场竞争中最有利可图的客户群，确定目标市场，将客户通过多种指标进行分类，针对不同的客户，实施不同的策略，为目标客户群提供一对一式的、符合客户心理的服务。 CRM是数据仓库技术同…     

数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用

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,一种管理软件和技术.数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测,从而支持人们的决策.本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说,以及对数据仓库与数据挖掘的阐述,具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用,最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议.     

数据仓库和数据挖掘在银行CRB中的应用

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，一种管理软件和技术。数据挖掘可对未来的趋势和行为进行预测，从而支持人们的决策。本文通过对客户关系管理概念、特征及技术实施的解说，以及对数据仓库与数据挖掘的阐述，具体介绍了数据仓库和数据挖掘在银行CRM中的应用，最后给出了数据挖掘技术在银行得到应用的建议。     

数据仓库分析技术在加拿大皇家银行(RBC)应用实例

银行客户管理(CRM)对各种相应的综合数据进行科学分析提供决策参考,常需要使用数据仓库分析技术来实现以提高竞争优势。加拿大皇家银行(RBC)是国际上较早使用商务智能技术的金融机构之一,其在利用数据仓库技术管理客户关系(CRM)方面的许多经验可供我国同行借鉴。     

银行CRM的星型模型设计

一、适用于银行CRM的星型模型 1.流行的数据仓库模型 CRM是客户关系管理的简称,常需要使用数据仓库技术来实现.目前比较流行的数据仓库模型主要有两种:Inmon提出的企业级数据仓库模型和Kimball提出的维模型.     

整合客户信息,打造竞争优势--广州友易软件公司推出UECRM/3.1

作为专业的管理软件开发企业,广州友易(UESOFT)从成立初就一直致力于企业管理信息(MIS)系统及客户管理(CRM)系统的研究及开发,对数据仓库(DW)及数据挖掘技术进行了大量的研发工作,具备成熟的数据仓库(DW)的建设能力及成功的CRM软件开发经验。2002年,公司将发展战略调整为专注于银行的各种分析决策支持系统及客户管理系统(CRM)的研究和开发,致力成为中国银行业最重要的分析决策支持系统及CRM产品及服务提供商之一。公司CRM研究所的专家经过一年多的调查研究,针对中国银行业的IT应用和客户管理现状,推出适合中国银行业现阶段发展的客户管理解决方案(UECRM/C3-1),旨在提高中国银行业客户管理的能力,提升银行核心竞争力。     

浅析CRM在银行业的应用

CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理系统是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统，是数据仓库技术同市场营销相结合的产物。在新时代米临之时，唯有采用强大的CRM数据仓库，深入了解客户的需求，真正以顾客为中心，向顾客提供比竞争对手更贴心的服务，才可能在竞争中获胜。对银行业来说，就是通过建立大型的数据仓库，对积聚于银行的大量数据进行综合分析，     

CRM:为中国银行业助跑加油

CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理系统是一套基于大型数据仓库的客户资料分析系统.CRM通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度的赢得企业整体经济效益.     

基于数据仓库的客户关系管理--NCR Teradata CRM解决方案

Teradata CRM解决方案基于Teradata可扩展的数据仓库技术,有效整合与运用既有数据仓库中的客户基本数据、交易数据帮助银行全面了解客户所有行为。银行通过数据仓库提供的客户分析可更为深入地了解客户,依据客户需求和客户特点规划适当的促销方案,然后选择适当的营销渠道与客户进行良好的接触,将客户关系管理提升到一个新层次。Teradata CRM解决方案具有以下三个特点。1.集中、整合的数据仓库CRM系统的基础是整合的客户信息。Teradata CRM构建于企业级的数据仓库之上,将所有的客户信息输入Teradata数据仓库,形成客户单一视图。银行通…     

浅谈银行业的数据整合

目前，国内银行业已经逐渐意识到数据仓库技术应用的重要性，也都在着手进行本行数据仓库系统的建设。由于数据仓库系统实施周期较长，四大商业银行都采取了比较谨慎的态度，大都只在某一个部门或是某个分行进行实施。工商银行通过数据仓库建设个人客户关系管理（PCRM）、业绩价值管理（PVMS）和法人客户关系管理（CCRM）系统，实现了对客户贡献度等影响经营决策的重要信息的收集和展现，初步建立了产品核算和分部门核算体系，解决了产品和部门价值判断的标准化、规范化、程序化问题。中国银行银行卡中心引进Teradata数据仓库及CRM解决方案，建立了客户服务和销售体系，制定了高效的营销策略，加速了现代化银行卡建设的步伐，全面提高了市场竞争力。     

基于CRM的银行业务应用模块分析

目前,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包括详细交易数据的商业智能解决方案,已经成为各大商业银行对内加强管理和决策支持,对外更好地了解客户需要、开发新产品或服务、利用现有渠道对客户进行交叉销售、增强盈利能力并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段.对于中国银行业来说,CRM势在必行,而实施CRM就要建立企业级客户数据仓库.根据国内外银行使用数据仓库的经验,以客户数据仓库作为支撑的客户关系管理体系在银行业中的应用极为广泛,本文试图从客户细分和事件管理两方面进行探讨.     

友易软件面向农信联社推出新一代综合管理信息系统

作为专业的管理软件开发企业,广州友易从成立初就一直致力于企业管理信息(MIS)系统及客户管理(CRM)系统的研究及开发,对数据仓库(DW)及数据挖掘技术进行了大量的研发工作,具备较成熟的数据仓库(DW)建设能力及成功的企业信息管理系统的开发经验。公司经过对华南地区十几家农村信用联社及城市商业银行信息管理系统建设的现状进行实地调查,针对农村信用联社及城市     

客户关系管理的运用策略初探

客户关系管理系统(Customer Relation-ship Management,以下简称CRM)是一套客户资料数据分析系统。CRM通过先进的数据仓库技术和数据挖掘技术,分析现有客户和潜在客户相关的需求、模式、机会、风险和成本,从而最大限度地赢得企业     

客户关系管理系统与商业银行发展

面对具有丰富管理经验和先进技术手段的外资金融机构的挑战，实施CRM便成了我国商业银行的当务之急。商业银行实施CRM，要从完善组织模式和业务流程入手，构建数据仓库，进行客户分析，有效实施客户维系策略等项措施。     

关于我国企业目前实施CRM的理性思考

在绝大部分市场领域中 ,顾客已取得绝对的支配权。作为一种新兴的竞争手段 ,客户关系管理 (CRM)正备受瞩目。然而 ,作为一种先进的管理技术 ,ERP在中国的实施情况至少可以说是远远低于理论界和企业界的预期 ,ERP是CRM的物质和思想基础 ,同时CRM相对于ERP的实施具有更大的不确定性 ,这一不确定性主要来源于市场的不确定性。面对CRM的兴起 ,我们是否必要、是否有能力引进和实施CRM系统 ,还需要对实施CRM的成本收益和环境约束作出详细的分析。     

商业智能在信用卡业务中的实际应用

商业智能（BI，Business Intelligence）是对商业运营中所涉及的信息进行智能化、综合性处理的过程，它伴随互联网的高速发展和企业管理信息．化的不断深入而产生。商业智能使得企业的决策能够对企业各种信息进行有效、合理地分析和处理，为经营决策提供可靠的依据。确切地讲，商业智能并不是一项新技术，它是将数据仓库（Data Warehouse）或数据集市（Data Mart）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）等技术与客户关系管理（CRM）结合起来应用于商业活动等实际过程中，通过把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以增加利润和市场份额，实现了技术服务于决策的目的。[第一段]     

数据仓库技术研析

数据仓库是一种基于数据管理和运用的综合性技术和解决方案,可用于在海量数据中筛选有用信息。在商业银行领域,数据仓库技术常被用于客户盈利分析、银行产品分析和市场趋势预测。本文主要介绍数据仓库的若干概念以及商业银行实施数据仓库的步骤等。     

商业银行数据仓库及其应用

本文分析了国内商业银行信息系统的现状，提出建设数据仓库是解决商业银行分析型应用的必然选择，在宏观上对数据仓库的体系结构进行了描述，介绍了OLAP、CRM、DM在商业银行的应用。     

数据分析系统性能调整

银行数据大集中之后，业务部门越来越迫切地希望能从现有的数据中找到对开展业务有价值的信息，提供更多的辅助功能。在此背景下，出现了各种各样的分析系统，有的银行正在规划数据仓库(DW)的开发，有些银行已开发了客户关系管理(CRM)系统。     

商业智能在信用卡业务中的应用探究

一段时间以来,商业智能(BI)技术是以决策支持系统(DSS)的形式存在的,它帮助企业自动生成固定模式的报表,或在数据仓库以及数据集市中,通过联机进行多维查询而得到一种或多种条件下的数据组合。这样一来,管理人员就可以深入观察某些简单环境下的数据变化,通过对已有客户关系管理(CRM)、企业资源规划(ERP)等业务系统的