电信CRM技术发展研究

随着电信市场竞争的加剧,电信行业中客户关系管理(CRM)系统以其自身的优势成为电信企业提高服务质量、降低客户流失率、增强企业竞争力的关键。针对CRM理论与联机分析处理技术、数据挖掘技术、复杂网络理论及其技术的结合进行综述,给出相关算法的步骤、评价及改进方案,讨论电信CRM的研究发展方向。     

CRM系统中的商业智能:模型和技术

从建模视角论述CRM系统的核心竞争力:商业智能。分析了常见的几种客户管理模型的问题域、特征、实现技术和评估方法。描述了一个基于商业智能的完整CRM解决方案应该包含的基本部件,并从模块功能、数据流、工作流三方面论述了方案良好的集成性。     

基于数据仓库技术的CRM决策支持系统模型设计

针对目前企业决策支持系统面临的新问题,介绍了CRM相关知识和决策支持系统的前沿技术——数据仓库及数据挖掘和联机分析处理,并在此基础上,提出了以数据仓库为中心、数据挖掘和联机分析处理为手段的面向客户关系管理的决策支持系统模型框架,描述了CRM数据运作流程和数据仓库等技术在其中所起的重要作用。     

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。     

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。     

数据仓库及数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大。如何有效地使用这些数据却成为一个问题。因为往往是数据丰富而知识缺乏,透过这些客户的销售记录我们能从中发现什么？于是客户关系管理系统（CRM）就应运而生。     

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。     

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。     

数据挖掘与CRM在电信行业中的应用

本文介绍了数据仓库及数据挖掘和CRM的概念,详细说明了数据挖掘的一般过程,重点探讨了数据挖掘技术在电信行业中的应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究

客户关系管理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。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技术为他提供了有力的技术保障。     

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。     

数据仓库技术在CRM中的应用

介绍了客户信息管理(CRM)系统以及数据仓库技术,着重分析了数据仓库技术在CRM中的作用,并给出基于数据仓库技术的CRM模型框架和客户信息数据模型。     

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。     

基于ERP的CRM系统模型

通过分析企业资源计划系统 (ERP)存在的问题 ,提出了客户关系管理 (CRM)的管理思想及其实现原理 ,集中说明了CRM中的数据处理过程、数据仓库的应用、ERP与CRM的无缝连接 ,以及基于ERP的CRM系统模型的建立及该系统对企业的重要性。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

基于聚类的数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用研究

本文通过对电子商务中客户关系管理聚类数据挖掘技术的研究,提出基于CABOSFV算法的客户聚类算法,用于解决客户关系管理中大量高维稀疏数据组成的客户行为数据集聚类分析和信息管理问题。     

CRM应用方案分析及解决方法

网络经济的进步正在促进企业的不断发展,CRM将是企业进行转变的最好突破口。实施CRM要求企业更了解现存的和潜在的客户,要求企业能够及时准确地调整内部管理以适应变化,这就要求企业对CRM的应用方案作出准确的分析,并提出适合的解决方案。针对以上两点阐明观点,帮助企业调整内部管理,适应当前信息社会的发展。     

中小企业客户关系管理探讨

客户是所有企业经营活动的终极元素,客户关系管理(CRM)是“以客户为中心”的现代管理理念和IT技术结合的产物,能够提高企业的核心竞争力。本文对中小企CRM进行了较为全面的研究,包括CRM相关理论和中小企业CRM的实施等。     

基于数据仓库技术的CRM系统结构探讨

本文介绍了客户关系管理的定义和组成，并进一步阐述了数据仓库技术在CRM中的作用，最后给出了面向CRM的数据仓库逻辑结构图。