基于数据挖掘的银行CRM系统的研究

数据挖掘是一种深层次的信息处理技术,客户关系管理一种以客户为中心,旨在改善企业与客户关系的管理机制,银行客户关系管理系统将数据挖掘技术应用于客户关系的管理,有利于开拓新的产品种类,降低运营成本,提高市场竞争能力。本文对银行客户关系管理系统的系统构成进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的银行CRM系统的研究

数据挖掘技术的主要作用是进行客户的信息整合,揭示出潜在的关联性和规律,进行客户细分和沟通,为决策者制定决策提供参考,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。客户关系管理一种新型的以客户中心的管理机制,银行客户关系管理系统利用数据挖掘技术实现有效的客户关系管理,能够提高市场竞争能力。本文在对客户关系管理和数据挖掘简要介绍的基础上,主要阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统的应用

为了提高客户关系管理系统的系统效率,在客户关系管理系统中引入了数据挖掘技术,改善后的系统整合管理资源、业务流程和专业技术,能够构建服务消费者的集合,满足客户需求。笔者通过研究潍坊市的电信业务,在客户关系管理系统中加入了数据挖掘技术,从而提高客户关系管理系统的效率和客户满意度。     

数据挖掘为CRM添翼

不能说没有数据挖掘的客户关系管理系统不是客户关系管理,但只有采用了数据挖掘技术的CRM系统,才是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统     

数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中的应用

本文介绍了客户关系管理系统及数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘技术在网上银行客户关系管理系统中客户获取、确定客户价值以及保留客户等三方面的应用。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。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日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

数据仓库和数据挖掘技术在商业银行CRM中的应用

本文主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的框架,模型建设,并对商业银行客户关系管理CRM系统介绍分析,重点阐述了商业银行如何通过先进的数据仓库、数据挖掘技术来实现真正分析型的客户关系管理系统。     

基于数据仓库的银行客户关系管理系统的研究

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念，分析了数据仓库应用的关键技术——联机分析处理和数据挖掘，指出基于数据仓库的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了基于数据仓库的银行客户关系管理系统的体系结构。及各部分工作的重点。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理系统设计与实现

本文以某汽车销售服务有限公司为背景,设计了汽车销售客户关系管理系统.在该系统中,依据数据挖掘思想实现了对现有数据的分析、处理,并对客户行为特征进行分析,为管理者提供决策信息,是数据挖掘技术在客户关系管理领域实用化的有益尝试.     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的相关知识,论述了数据挖掘工具与方法在银行客户关系管理、风险管理、反洗钱三方面的应用。     

流程驱动的客户关系分析系统的设计与研究

客户关系管理系统（CRM）的应用已经越来越普遍,分析功能的深化是客户关系管理的一大发展趋势,应用数据挖掘技术能够对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析。设计了适合数据挖掘技术应用的客户关系分析系统,并提出了一种流程驱动的分析处理过程,支持客户关系分析评价系统功能的实现,使之既能满足系统的功能需求,又具有较好的灵活性和易用性。系统可以帮助企业理解各种客户行为模式,掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

基于数据挖掘的CRM分析

进行客户关系管理系统建设,是企业争取竞争优势的重要手段,数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在酒店CRM建设中用到的决策树和模糊聚类这两种数据挖掘的实现方法,并做出了实验分析。     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统的设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

SQL Server 2008在煤炭企业智能客户关系管理中的应用研究

针对煤炭企业客户关系管理系统的信息化、智能化需求,提出了一种基于SQL Server 2008的煤炭企业智能客户关系管理系统设计方案;给出了智能客户关系管理系统的数据挖掘流程,详细介绍了SQL Server 2008中的商业智能工具在煤炭企业智能客户关系管理系统中的应用,包括煤炭企业智能客户关系管理系统的集群部署结构及其软件架构。实例分析结果验证了该系统的可行性。     

数据仓库与数据挖掘技术在银行客户关系管理(CRM)系统中的应用

由于企业越来越重视客户关系管理(CRM),利用数据仓库与数据挖掘技术实施银行CRM系统正逐渐成为银行业的一个研究热门。本文对数据仓库与数据挖掘技术在银行CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究

现阶段,数据挖掘技术对于不同类型企业的发展而言都具有十分重要的应用价值。特别是信息时代的到来,如何充分运用海量信息,如何可靠高效维护企业重要信息是每个企业未来发展的重要工作内容之一。基于此,本文从客户关系管理的基本思想出发,结合商业银行的本质特性,研究了基于数据挖掘的商业银行客户关系管理系统体系结构。