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。     

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。     

基于数据仓库的酒店CRM系统构建

本文在常规酒店管理系统基础上,加载CRM管理理念,利用数据挖掘的技术,从企业内现有的数据中进一步抽取有用的信息,建立客户细分模型,支持决策层围绕决策主题对数据进行多角度、多层次分析,真正实现"以客户为中心"来提高酒店服务水平。     

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。     

数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用研究

在信息技术迅速发展的今天,以"客户至上"为经营理念的酒店行业竞争越来越激烈,企业也越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术从大量的客户资料中提取有效信息来为酒店的经营管理提供决策,帮助决策者挖掘潜在客户,保留有价值客户,提高客户的忠诚度.将客户资源最大限度的利用,为企业创造更大的价值,越来越引起学者和商界的关注,成为研究热点,本文阐述了数据挖掘和客户关系管理的基本理论,分析了数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用价值.     

浅析基础数据挖掘技术的物流企业管理

随着经济的发展,物流发展会越来越被人们所关注,在激烈的市场竞争下,企业必须以客户为中心,满足客户多样化的需求,而面对如此巨大的客户数据,运用数据挖掘技术能有效的挖掘客户信息,为物流企业提供准确的决策信息,促进物流企业的发展。本文则详细分析基础数据挖掘技术下的物流企业管理策略。     

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。     

K-means算法在物流快递企业客户细分中的应用

面对日益激烈的物流市场竞争和信息技术的迅猛发展,物流快递企业必须建立以"客户为中心"的服务模式,针对不同的客户需求制定对应的营销策略和价格策略,并进行分类管理。数据挖掘中的K-means聚类算法能对大型数据集进行高效分类,改进的K-means算法能够应用于复杂的物流客户关系管理,对客户进行准确和全面的分类管理。     

数据分析在淘宝店运营中的应用

在当前市场竞争日趋激烈的背景下,企业在管理模式上开始向数据化转变,从过去的以产品为中心向以客户为中心的模式转变。本文以关联规则框架下的数据挖掘技术和相应的客户关系管理理论为支撑,制作相关表格,处理分析部分淘宝旗舰店的经营数据,并在此基础上制定与之相对应的营销策略。采用数据化经营管理方法能够对企业在经营管理当中遇到的一些问题进行有效解决,良好的客户关系管理实施方案能够帮助企业了解客户的具体要求,达到客户满意度提升的目的,提高企业的利润。     

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。     

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。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

随着金融市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化,如何在快速多变的市场中保持老客户与争取新客户成为关乎各类银行成长和发展的关键,以客户为中心的客户关系管理(CRM)思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为银行所重视与推崇,在日常管理中逐渐成为注目的焦点。然而,如何成功地实施一个CRM项目,关键在于如何对客户与银行交互过程中的各种数据进行收集、分析,挖掘出隐含在数据中的有用信息,然后用分析所得的知识做出决策,这需要先进的技术和工具的支持,数据挖掘技术的出现为银行CRM的实施提供了良好的支持。本文主要阐述了银行客户关系管理中数据挖掘技术的应用问题。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

SVM模型在酒店客房客户管理中的应用

随着计算机技术、数据库技术的发展，使得客户管理在各行各业的重要性也显得越来越突出。作为酒店服务重要环节的客房管理，如何利用先进的技术来提升客房客户服务水平，具有重要的现实意义。在阐述数据挖掘技术和酒店客房客户管理重要性的基础上，提出基于数据挖掘技术的酒店客房客户管理SVM模型．并对该模型在客房客户管理中的应用作了介绍及展望，以期对推进客房客户管理有一定的借鉴。     

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CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.     

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。     

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。