数据挖掘在电子商务客户关系中的应用

本文提出了一种新的基于数据挖掘的电子商务客户关系系统,设计了系统的框架,介绍了常用的数据挖掘算法,提出了在系统中数据挖掘的应用领域,对企业构建电子商务客户关系系统具有现实意义。     

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。     

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。     

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.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用策略分析

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,主要是对商业数据库中的大量业务数据,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能,进而提出在客户关系管理系统运作过程中,实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。     

客户关系管理中的数据挖掘

本文介绍了客户关系管理的基本内涵,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。     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一，ID3算法镕4是最为经典的决策树算法。本文以ID3教据挖掘算法在债务管理中的应用为例，验证了算法的性能。     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在商业信息的提取和利用中发挥着重要作用。本文从数据挖掘本质出发,详细的论述了客户关系管理和数据挖掘在CRM中的基本方法,分析了数据挖掘在CRM中的体系结构及其应用。     

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。     

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。     

利用数据挖掘管理客户关系

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对关联规则的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

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。     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

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。     

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。     

数据仓库在客户关系管理中的应用研究

本文重点研究了构建基于数据仓库的客户关系管理体系结构,研究分析数据仓库在CRM中实现客户行为分析、重点客户发现和市场性能评估等功能。     

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。     

数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用

随着信息技术的不断发展,人们利用信息技术处理数据的能力大幅度提高,越来越多的数据库被应用于商业管理、生产控制和工程设计等各种领域。但是,面对不断增加的各种复杂数据,已存在的数据库的查询功能已经不能满足人们的需要,能不能从数据中提取人们所需要的信息和知识是大家越来越关注的问题。     

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。