数据挖掘在CRM中的应用

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程,最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

客户关系管理中数据挖掘技术的研究与应用

本文介绍了CRM和数据挖掘技术,在此基础上提出了在CRM中数据挖掘技术的应用。最后对一个数据挖掘工具在CRM中的应用进行可举例分析。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域.概述了数据挖掘技术的功能和分类;比较了CRM的各种定义,阐述了CRM的含义及其应用系统的通用体系结构;总结提出了数据挖掘技术在分析层CRM中的4方面应用;分析了数据挖掘在CRM中的实施过程.     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域。本文在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

本文介绍了CRM以及数据挖掘的基本概念,讲述了数据挖掘的常用算法以及客户关系管理中数据挖掘的流程,并用实例讲解了数据挖掘算法在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中应用的新探索

客户关系管理逐渐成为企业的竞争力,也成为IT行业一个热门的研究领域。本文介绍了CRM的产生背景和内涵,深入分析了数据挖掘技术在CRM中的作用,进一步对数据挖掘技术在CRM中应用的研究作了新的探索。     

数据挖掘技术在民航CRM中的应用

进行客户关系管理系统建设,是当今各大航空公司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。文章分别介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在民航CRM建设中用到的决策树方法和模糊聚类方法这两种数据挖掘方法,并作了实验分析。最后对数据挖掘技术在民航中的应用作了展望。     

客户关系管理及其关键技术探讨

客户关系管理正逐渐成为现代企业的焦点，同时也是计算机科学中的一个活跃的研究领域。本文介绍了CRM的概念、体系结构。对CRM的核心技术数据仓库、数据挖掘的概念进行了简要说明，阐明了数据仓库、数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用

CRM现在逐渐成为企业的焦点 ,也成为计算机领域一个活跃的研究领域。介绍了有关CRM和数据挖掘的一些基本概念 ,以及数据挖掘应用于CRM所带来的好处 ;最后指出了如何在CRM中实施数据挖掘应用。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念，也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能，阐述了CRM的定义及功能，论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

Application of Data Mining Technique in Customer Relationship Management

I. COMBINATION OF DATA MINING TECHNIQUE AND CRM A. Data mining techniques used in CRM Data mining discovers patterns and relationships hidden in data, and is actually part of a larger process called “knowledge discovery” which describes the steps that must be taken to ensure meaningful results. Data mining software does not, however, eliminate the need to know the business, understand the data, or be aware of general statistical methods. Data mining does not find patterns an…     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

该文阐述了数据挖掘和CRM的概念,并对在银行CRM中如何使用数据挖掘技术进行了研究,并给出了银行CRM中B1分析的一个简单的应用方式。     

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。     

Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification

Despite the importance of data mining techniques to customer relationship management (CRM), there is a lack of a comprehensive literature review and a classification scheme for it. This is the first identifiable academic literature review of the application of data mining techniques to CRM. It provides an academic database of literature between the period of 2000–2006 covering 24 journals and proposes a classification scheme to classify the articles. Nine hundred articles were identified and reviewed for their direct relevance to applying data mining techniques to CRM. Eighty-seven articles were subsequently selected, reviewed and classified. Each of the 87 selected papers was categorized on four CRM dimensions (Customer Identification, Customer Attraction, Customer Retention and Customer Development) and seven data mining functions (Association, Classification, Clustering, Forecasting, Regression, Sequence Discovery and Visualization). Papers were further classified into nine sub-categories of CRM elements under different data mining techniques based on the major focus of each paper. The review and classification process was independently verified. Findings of this paper indicate that the research area of customer retention received most research attention. Of these, most are related to one-to-one marketing and loyalty programs respectively. On the other hand, classification and association models are the two commonly used models for data mining in CRM. Our analysis provides a roadmap to guide future research and facilitate knowledge accumulation and creation concerning the application of data mining techniques in CRM.