数据挖掘在分析型CRM中的应用

分析型CRM与传统的操作型CRM有着重大的区别,数据挖据技术在分析型CRM应用中占重要的地位。本文介绍了分析型CRM的概念,分析了分析型CRM与操作型CRM的区别,指出分析型CRM所具备的功能;然后介绍数据挖掘技术的发展过程以及数据挖掘基本功能;最后阐述了数据挖掘技术在分析型CRM的具体应用。     

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。     

探究数据挖掘技术在CRM中的应用

随着科学技术的发展和经济的进步,产品不断换代和升级,客户享有越来越多的选择权,而企业在市场中的竞争面临重大的挑战。如何通过数据挖掘技术发现潜在价值的客户,保留已有价值客户以及提升客户的价值,对于提高企业在市场中的竞争实力,促进企业发展具有重要的意义。本文阐述了数据挖掘的任务及功能,介绍了CRM的概念、内涵及体系结构,从挖掘潜在客户、获取新客户、提升现有客户价值以及留住可能流失的客户四个方面论述了数据挖掘技术在CRM中的应用,进而从确定与分析目标、数据选择与准备、模型构造以及模型评估四个方面分析了数据挖掘在CRM的具体实施,为数据挖掘技术在CRM中的应用提供科学的有效指导。     

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。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

分析了数据挖掘的主要功能和客户关系管理的体系结构;指出目前数据挖掘技术在CRM中的主要应用;最后说明了数据挖掘在CRM中的具体实施步骤     

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。     

基于关联分析的数据挖掘在CRM中的应用

随着数据挖掘在企业客户关系管理中应用的深入,关联分析越来越成为企业在CRM中应用最广泛的数据挖掘方法和模式。本文以一家企业CRM关联分析为例,围绕关联分析实践了数据挖掘的过程,指明了该过程的意义,并结合挖掘结果分析了该企业CRM的工作重点。     

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。     

数据挖掘在中小企业CRM中的应用

本文阐述了在CRM中应用数据挖掘的必要性,给出了CRM的体系结构,介绍了应用SQLServer2005数据挖掘工具的流程,最后总结了目前存在的主要问题。     

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。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

CRM是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。本文在数据挖掘技术和CRM基本概念的基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,最后用SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

数据挖掘模型在CRM中的应用

本文分析了数据挖掘所具有的五项最重要的功能,并且从几个方面论述了数据挖掘模型在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用

CRM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。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于数据挖掘。     

浅析数据挖掘在企业CRM中的应用

本文从数据挖掘的本质出发,介绍了在企业CRM中应用数据挖掘技术的必要性,详细叙述了数据挖掘在CRM中的工作过程。     

数据挖掘在商场CRM中的应用研究

随着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大商场成长和发展的关键，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。成功地实施一个CRM项目．关键在于如何对客户与商场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商场CRM的实施提供了良好的支持。     

基于CRM中数据挖掘的几点分析

为了完善通信企业的服务内容、方式、质量以及提升经营管理观念和意识,企业构建了CRM。通过CRM,企业可以降低企业管理经营和销售成本,以及挖掘出客户的潜在价值,从而提高客户的满意度和忠诚度,甚至于赢得更多的客户。本文就与CRM有关的通信CRM系统的框架结构、CRM中数据的仓库作用以及通信CRM数据挖掘这三个方面对通信CRM中数据挖掘进行了应用。     

数据挖掘在银行CRM管理中的应用研究

人类科学技术水平的提高,引起了世界的两大主要变化,首先是信息、物资的流动速度加快,无论是消费者还是生产者、经营者都能更快地得到有效信息,适时调整自己的习惯和行为。再次是计算机等高科技技术的发展使生产能力极大提高,超越了人们的基本需求水平,市场逐渐由卖方市场转变为买方市场,市场竞争也日益激烈。因此,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。然而如何从大量庞杂的客户信息中提取出隐藏在其中有价值的信息则需要有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。     

数据挖掘技术在商场CRM中的应用

数据挖掘就是从一个数据库中自动地发现相关模式。而商场企业更关心的是如何在实际的商业活动中成功的运用数据挖掘技术,为企业带来更高的回报。CRM的出现正是基于此种情况,将数据挖掘技术与企业管理中的CRM过程相结合,帮助企业更好地解决同客户交互式时遇到的各种问题。     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

CRM与数据挖掘技术

电子商务的驱动及客户关系管理 电子商务系统提供了一种商家与客户进行交流的新方式,要求企业管理者以全新的思维来看待未来的客户、未来的竞争对手、未来的技术工具,仅仅把现有的商业流程实现数据处理自动化并不意味着可以在"新经济"时代取得成功.电子商务要求的是管理思维的更新与革命.