数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

面向CRM的数据挖掘应用

讨论了面向CRM的数据挖掘技术，在CRM实施过程中。运用数据挖掘能够从大量的、有噪音的数据中发现潜在的、有用的知识的特点，对CRM的庞大数据库进行分析，从中发现能够预测客户购买行为的模式。用以解决企业同客户进行交互活动时遇到的各种问题。指导企业对瞬息万变的市场做出及时的反应．笔者采用决策树算法构建了CRM数据挖掘模型。并且该模型达到了CRM交互过程中自动化和智能化的要求。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

针对从CRM的海量信息数据中发现有价值的知识和规律的技术难题,提出将数据挖掘技术应用到CRM中,综合运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的价值高的客户关系,预测客户的购买行为。阐述了数据挖掘技术应用到CRM中的流程和方法,并基于CART决策树算法构建了CRM数据挖掘模型,达到了CRM交互过程中的智能化要求,从而帮助企业更好的了解客户行为,提高企业核心竞争力。     

空间数据挖掘在CRM中的应用

为提高客户关系管理水平,提出建立空间型智能CRM,并给出了基于空间关联规则的空间数据仓库知识发现算法,最后通过一个实例证明了该模型和算法的可行性。     

基于关联规则的数据挖掘技术在CRM中的应用研究

阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,说明了关联规则分析是数据挖掘技术中一项非常重要的功能,利用Apriori算法对客户挖掘信息数据库进行关联关系分析,通过分析进一步明确数据挖掘在CRM系统中的重要性。     

数据挖掘技术在CRM中的运用

阐述了数据挖掘是CRM的核心，客户的信息通过数据挖掘工具进行加工，提取出有用的信息，为企业综合决策提供依据。介绍了数据挖掘的概念、过程、目标、CRM中数据挖掘的主要方法以及数据挖掘的广阔的前景。     

CRM在保险行业的应用

入世后保险公司面临严峻挑战,如何认识客户关系管理（CRM）对保险公司经营管理的重要性并进行CRM的应用是一个重要研究课题。保险公司应用CRM有其内在必然性和现实必然性。本文尝试将数据挖掘技术应用到CRM系统中,并提出了保险业的客户价值数据挖掘模型,为保险公司开展数据挖掘提供参考。     

企业的客户数据挖掘系统设计

客户管理是目前企业发展管理中的一个重要内容，如何通过对企业客户的行为进行分析，并把分析的结果用于客户管理，是当前客户管理中的一项重要内容。提出了一种将数据挖掘技术应用于客户关系管理(CRM)，构建企业客户数据挖掘系统的方法，并给出了具体的应用过程。     

基于数据挖掘技术的CRM在石油化工企业的应用

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点。CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的。对不同的客户采取有差别的服务,其根据就是企业积累的海量数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据挖掘技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在石油化工企业客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的CRM浅议

一个完善的CRM应该完全建立在比较夯实的数据挖掘的基础上,为了建立一个完善的CRM系统,不仅要从软件层面上理清业务流程,完善数据服务,而且要建立一个完备的客户维护管理系统。     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

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之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

数据挖掘在电信领域中的应用研究

面对通信业中愈演愈烈的竞争,发展潜在客户以及保持现有客户显得至关重要。本文阐述了数据挖掘技术在电信业中的具体应用。     

浅议数据挖掘在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘是信息领域中近年来快速发展的一种技术,在数据应用中起着重要的作用。介绍数据挖掘技术与客户关系管理的定义及相关概念,阐述了数据挖掘技术与银行CRM的内在联系,从数据挖掘的概念入手,针对银行客户管理的特点逐步分析了数据挖掘在银行客户关系管理中各方面的应用。     

数据挖掘及其在电信客户关系管理中的应用

讨论了数据挖掘技术的方法以及电信客户关系管理系统的原理。电信运营商使用客户关系管理系统来降低运营成本,提供优质的客户服务。数据挖掘技术的应用可以帮助电信运营商发现客户消费行为、识别客户特征,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务。     

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用

在商业银行客户关系管理中,数据挖掘的一个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,为决策者提供例行报告,进行客户细分和沟通,对客户行为异常分析和80/20分析,为客户提供个性化服务,从而提升银行的盈利与竞争力。     

我国企业CRM在电子商务环境下的应用探讨

中国正处在CRM发展的初级阶段,具有其发展的独特性,中国企业要在世界范围内激烈的竞争中争得一席之地,实施客户关系管理,提供个性化服务是大势所趋.本文在对电子商务环境下的CRM应用作了简要述评,指出了国内CRM应用情况的基本特点,重点剖析了应用中出现的难点问题,并对这些问题的解决提出了建议.     

数据挖掘在旅行社CRM中的应用研究

随着各类数据挖掘技术的不断创新,基于数据挖掘技术的客户关系管理日益受到旅行社重视．在强调旅行社实施CRM的应用原因后,提出CRM系统应用模型,再以数据挖掘技术的聚类分析具体算法——GACE为例,阐述了挖掘技术在CRM中的实践应用．GACE算法利用遗传算法优化K平均算法的初始值,经过SWGenerator和MSExcel两款软件的计算和衔接,解决了K平均算法的聚类分析初始划分问题．     

数据挖掘在企业CRM中的应用

随着数据应用的普及，人类积累的数据量迅速增长，数据挖掘技术可以从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识，探讨了数据挖掘的发展演变过程及其相关定义，并详细说明了数据挖掘技术在CRM策略中的应用。     

利用数据挖掘加强客户关系管理

为有效地管理和利用庞大的客户、销售数据，通过关联规则、分类预测、时间序列分析、聚类分析、基于Web在客户关系管理中常用到的数据挖掘技术，对客户数据库的大量客户消费信息进行分析和处理，然后将分析结果反馈给管理者和整个企业内部，为企业的客户关系管理工作提供决策支持。数据挖掘技术在客户关系管理中获得新客户，提高顾客价值，保持新客户等领域的应用。     

数据挖掘在企业 CRM 中的应用

随着数据应用的普及,人类积累的数据量迅速增长.数据挖掘技术可以从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识.探讨了数据挖掘的发展演变过程及其相关定义,并详细说明了数据挖掘技术在CRM策略中的应用.