数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理以客户为中心,深入研究客户行为,通过客户关怀提高客户满意度,进而提高企业的竞争力。而数据挖掘技术则为客户关系管理提供了强有力的技术支持。文章阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中应用的研究背景和意义,并介绍了客户关系管理思想、数据挖掘的过程和方法、以及数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

零售业客户关系管理及数据挖掘的应用研究

客户关系管理(CRM)是电子商务背景下企业管理的一种新的理念、技术与方法。在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是零售企业获得忠诚顾客,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。零售业在推行客户关系管理的过程中,需要加强对数据挖掘技术的应用研究,以支持企业的经营管理决策,将企业的信息化管理水平提高到一个新的层次。     

零售银行业客户关系动态性与应对策略

现代银行业在高强度的竞争环境下,银行企业与零售客户之间关系的动态性加剧,引发银行客户关系管理绩效波动。在对以往学者对商业关系动态性研究观点的分析梳理上,针对零售银行业面临的现实问题,分析了银行零售客户关系动态性的成因,提出对动态数据引入智能分析、精确化客户资产分类,将数据转化为客户知识以培育基于分析的竞争力,多渠道、动态化跟踪客户价值变化以挖掘新营销机会的应对策略。     

数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

中国的银行业在发展过程中，已逐步积累了大量的客户数据和经营数据。利用这些数据，发掘有价值的信息，已经成为今天中国银行业普遍关心的问题。解决问题的关键就是建立银行企业级的数据仓库，在数据仓库的基础上，施行客户关系管理，以满足银行客户分析需要和管理决策需要。本文旨在分析数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用和实施层次。     

基于SAS数据挖掘技术的航空CRM系统分析

数据挖掘是实施客户关系管理强有力的手段,而SAS是一整套有效的数据挖掘技术平台。通过运用SAS设计三层客户关系管理应用系统和与航空业务紧密相关的几大数据挖掘模块,帮助公司设计有针对性的服务、销售与管理办法,提高客户服务水平,大幅度降低客户维护费用与促销成本,争取公司利润最大化。     

数据挖掘技术在零售企业会员价值预测中的应用研究

以某零售企业2008.06.30-2009.06.29一年的销售数据为依据,以合理地划分会员等级为目标,根据会员一年的消费积分确定其所在的会员层级。在此基础上,采用数据挖掘技术中的决策树方法寻找衡量有价值会员的判定规则,该规则可作为对新客户和潜在客户进行价值判断的依据,为企业向客户做有针对性的营销打下基础,以期能在提高客户满意度的基础上,做到企业和客户的双赢。     

从客户关系生命周期角度分析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是企业适应社会的发展和关系营销的需要而发展起来的＂以客户为中心＂新的管理理念。数据挖掘很好的进行数据的分析、处理、发现有价值的客户信息。介绍了CRM,数据挖掘的概念,以及数据挖掘应用于客户生命周期的各个阶段提高企业客户关系管理能力,包括争取新的客户,让已有的客户创造更多的利润以及保持住有价值的老客户。     

数据挖掘技术在知识生产管理中的应用分析

知识生产已成为当代社会竞争力的主导,知识生产的管理显得尤为重要.在知识生产管理中引入数据挖掘技术,可节约资金和时间成本,有助于管理者做出正确决策,提高生产效率.本文概括了数据挖掘技术的概念、任务及挖掘过程,并介绍了知识生产管理的内容,然后重点分析了数据挖掘技术在知识生产管理中的客户管理、生产计划管理和知识库管理中的应用.     

基于数据挖掘的网银风险客户分类研究

在电子商务交易过程中,网银客户安全尤为重要。为保证网银安全,为网上交易提供一个良好的平台,引用数据挖掘方法中的决策树模型,利用网银客户基本信息、操作记录、交易信息及欺诈案例,对客户进行分类,确认网银风险客户,进而采用合理措施保障合法用户安全。该模型在应用过程中有效提高了银行监管风险客户的准确率。     

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

现代企业的经营管理以客户为中心,客户价值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技术是企业进行客户价值管理的重要工具。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与预测、关联和序列发现、数据描述。在企业客户价值管理过程中,数据挖掘可以实现发展新客户、客户细分、交叉营销、识别优质客户、发现客户异常行为,防止客户流失等功能。     

高端客户对银行零售业务的影响与对策

随着银行的不断发展,很多银行拓展了业务,为用户推出了较多的个人金融业务,而高端客户是银行推出的各项个人金融业务的主要利润来源,所以,为了提高银行的经营利润,银行的管理人员应认识到高端客户对银行零售业务的影响,还要制定出促进银行经营利润增长的规划方案。银行之间的竞争比较激烈,为了提高竞争力,银行的管理人员应不断的拓展市场,还要对高端客户的需求特征进行分析,了解客户的金融需求,促进银行个人业务更好的发展,从而为银行谋取更大的利润空间。     

基于多任务委托代理的卷烟零售客户激励机制研究

引入Holmstrom和Milgrom提出的多任务委托代理理论,构建烟草商业企业激励卷烟零售客户销售和服务水平的多任务委托代理模型,并对努力成本函数相互独立和相互依存两种情况下的卷烟零售客户激励问题进行分析,期望得出在此条件下的最优激励合约安排,为维持烟草商业企业与卷烟零售客户良好的利益伙伴关系和提高供应链整体绩效提供理论依据。     

数据挖掘技术在构建银行个人客户金融负债流失预警模型中的应用

本文以数据挖掘技术在商业银行中的应用为研究对象。介绍数据挖掘基本概念、分析流程、技术方法,数据挖掘有关算法的原理、主要方法、相关技术和工具。结合构建银行客户存款流失模型案例,详细介绍大数据挖掘步骤和相关算法应用比对,论证商业银行可结合行内积累的业务数据信息,形成内外数据合力,切实挖掘数据价值,实现以数据赋能业务发展为导向,充分发挥数字化改革的引领、撬动、赋能作用,促进“科技+金融”、“科技+数字”的融合发展,有效提升商业银行数字化作战能力。     

简析商业银行理财双录系统建设

近年来商业银行理财产品和代销产品销售违规行为多发,"飞单"案件频出,全国已发生多起银行业金融机构与客户纠纷事件。为提高商业银行对理财产品销售的风险控制以及更有效的保证产品销售的规范性、可靠性和管理性,解决银行当前理财产品销售行为规范以及监管工作中遇到的一些问题,银监会发布了《中国银监会办公厅关于加强银行业金融机构内控管理有效防范柜面业务操作风险的通知》的通知,其中的第十一条就是加强录音录像监控。理财产品同步录音录像采集系统就是利用网络视频采集和存储技术以实现银行理财产品销售行为的规范化管理,做好销售人员对客户的宣传解释工作,切实保护买卖双方的合法权益,为理财纠纷处理时提供有力的证据。     

数据挖掘在电信业中的应用

将数据挖掘技术应用到客户关系管理中,通过客户细分得出挖掘的结果,并对其作出相关分析。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

客户关系管理（CRM）既是一种面向客户的新型管理机制，也正是数据挖掘技术的支持才具有越来越广泛的市场价值和研究价值。本文叙述了数据挖掘的概念、实施条件与基本流程，并从客户生命周期和行业应用的角度分析了数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘在图书销售企业精确营销中的应用

研究基于数据挖掘技术的精确营销的方法和理念,结合图书销售企业目前的营销现状和存在的问题,挖掘发现隐藏在海量数据中的知识.通过对企业管理信息系统的源数据库海量信息的数据进行数据分析、提取,确立主题,进行有效的数据组织,来构建数据仓库模型.应用Microsoft SQL server 2005 Analysis提出数据挖掘技术的解决方法,并使用其功能强大的数据挖掘技术:决策树、聚类分析和关联规则等应用广泛的分析方法,探讨基于数据挖掘技术的精确营销在图书销售企业的客户细分,用户购买行为分析以及营销策略.     

数据挖掘技术的原理及在商业银行客户关系管理中的应用

分析了数据挖掘技术的原理,探讨了其在银行客户关系管理中的应用.     

基于序列模型的银行个人客户交叉销售研究

选择合适的客户并对其推荐合适的产品成为企业提高交叉销售业绩、获得竞争优势的重要方面.本文以某商业银行的18515位个人客户的历史交易数据为研究对象,构建序列模型,利用逻辑回归分析的方法在仅利用银行现有数据的基础上来预测客户下次购买不同产品的概率.实证结果显示,本模型对每种产品的预测准确率达到72％以上,这样不仅能帮助银行提高客户经理在产品推荐时的准确性,而且可以使银行的营销决策更有针对性,从而给银行带来更大的收益.     

基于面向订单配送全过程感知零售客户服务系统的研究与应用

通过建立由物流中心订单和配送过程数据收发管理信息系统、零售客户RFID标签、送货员手持式识读器等构成的从订单处理至客户全过程感知系统,通过收集和分析送货过程数据估算零售客户的预计到货时间,实现零售客户预计到货时间的短信发送服务,并开发7×24无人值守自动应答零售客户查询服务系统,使零售客户能够感知烟草公司的订单处理、配送进程、送货计划和执行进程信息,提高烟草公司物流过程对零售客户的透明度,降低零售客户的等待时间等交易成本,提升对零售客户的服务水平,提高零售客户的依存度,从而在客户服务方面提高烟草物流的不可替代性。