基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

企业客户关系管理理论研究

本文从客户关系管理的理论角度出发，首先将客户关系管理和传统客户服务进行了对比，在比较的同时加深了对客户关系管理的认识；接着介绍了客户关系管理的基本功能模块；最后介绍了客户关系管理中的数据挖掘技术在企业经营管理中的作用。     

可视化客户关系管理在烟草行业中的应用

客户关系管理既是一种管理理念,又是一种管理软件和技术,旨在提高客户满意度、忠诚度。从长远看,可视化客户关系管理是企业生存发展、取得竞争优势的必备利器。本文在客户关系管理的基础上引入了可视化客户关系管理,并论述了其原理、空间数据挖掘在其中的应用,以及可视化客户关系管理在烟草行业中的实现。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

聚类分析在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用。聚类是数据挖掘中的典型算法,其中的K-均值算法是最基本的算法,由该算法产生了许多经典而高效的算法。文章对数据挖掘成果进行了归纳,深入研究了K-均值算法,并将其运用在客户关系管理的客户分类中,这对研究数据挖掘中的其他算法是很有利的。     

数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

企业成功的关键在于关注客户需求,有效管理与客户的关系,提高客户忠诚度,对企业的产品和服务保持持续的购买行为,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。本文从客户关系管理的概念及对企业作用出发,阐述了数据挖掘的概念及其在企业客户关系管理中的应用。     

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，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也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。     

数据挖掘在零售业CRM中的应用研究

本文分析了客户关系管理在零售业的应用，介绍了数据挖掘技术，探讨了数据挖掘在零售业CRM中的应用．     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求,客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念,以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

基于数据挖掘的质检技术机构客户关系管理探究

以客户为中心的客户关系管理运作模式已开始被质检技术机构初步应用于其检验业务的市场开拓中。文章探讨了客户关系管理模式下的质检技术机构建设方向,并从5个方面阐述了数据挖掘技术在质检技术机构客户关系管理中所起到的作用。     

电子商务环境下iCRM体系结构分析

智能客户关系管理是电子商务时代客户关系管理发展的新方向。本文首先描述了iCRM和客户智能，并对iCRM的数据挖掘结构模型进行分析。最后详细剖析了基于客户智能的iCRM的体系结构。     

基于数据挖掘的质检技术机构客户关系管理探究

＂以客户为中心＂的客户关系管理运作模式已开始被质检技术机构初步应用于其检验业务的市场开拓中。文章探讨了客户关系管理模式下的质检技术机构建设方向,并从5个方面阐述了数据挖掘技术在质检技术机构客户关系管理中所起到的作用。     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求，客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念，以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

浅析客户关系管理中数据挖掘流程

本文阐述了研究数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中所起的核心作用、对我国企业成功实施CRM战略、提高竞争能力的意义及数据挖掘技术流程、标准化模型。     

金融行业的数据挖掘技术研究

数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

CRM中的客户退出管理——以数据挖掘为方法

客户退出管理在客户关系管理(CRM)中起着非常重要的作用,客户退出管理的关键是识别需要退出的客户并对其进行退出管理。本文用数据挖掘技术来识别退出的客户,构建了识别退出客户的数据挖掘模型,最后在此基础上给出了客户退出管理的具体方法。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要。目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息。而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息。数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具。