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.     

电信企业客户细分模型构建与应用研究

建立了基于数据挖掘技术的电信客户细分模型,并实证分析了客户行为特征分析数据获取方法与过程,得到并刻画各个客户群的特征,从而掌握了每个客户群中的客户行为、价值特征,有利于电信企业针对目标客户群开展精确营销活动.     

我国移动通信企业的现状、面临的问题及对策分析

我国移动通信业发展迅猛,全国手机用户已经超过5.74亿,我国移动通信业面临新的发展环境和机遇。本文深入分析了我国移动通信产业的发展现状,指出当前移动通信市场所面临的问题和挑战,进一步提出了移动通信市场的营销对策:存量与增量市场并重的营销策略、客户需求导向的个性化营销策略、基于数据挖掘的精确型营销策略。     

基于数据挖掘的内容营销客户预测模型研究

本文简单介绍了决策树概念及C5.0算法原理,利用数据挖掘方法分析了移动客户的消费行为,搭建了一个基于内容营销目标客户的预测模型,提供了模型的分析方法及实例。     

浅谈电信公司数据业务营销战略

随着移动通信单向收费的持续推进,语音业务的不断降价,长途一费制、漫游话费的取消,移动运营收入的重心将从语音业务向数据业务转移。文章以移动数据业务为研究对象,探索电信公司数据业务发展战略。     

客户知识精确营销研究与应用

对客户知识体系进行了探索,对客户知识、行为特征和产品的概念及其关系进行了研究,搭建了客户知识精确营销体系架构,结合现有营销活动过程建立了基于客户知识的精确营销闭环模式,并以手机证券的精确营销作为实证研究,结果表明其营销效果较传统营销手段成功率有大幅提高.     

基于数据挖掘的移动通讯业客户流失分析

对于移动通讯行业而言,客户是行业发展的根本,因此客户流失也是移动通讯行业十分重视的一个问题,加强对客户流失的原因分析,并通过调整降低客户流失量对于移动通讯行业而言具有着重要的意义。数据挖掘技术的应用能够为移动通讯行业客户流失问题的分析提供有效的途径,本文将针对数据挖掘技术支持下的移动通讯业客户流失分析展开探究。     

浅析电信营销管理中的创新思路

随着经济全球化的到来,我国的经济也在快速发展,市场竞争日益激烈,以产品为核心的销售时代已逐步被以市场、客户为核心的新营销时代所取代;而中国的电信行业,固网产品逐渐萎缩,信息服务登上竞争舞台,客户对电信产品的选择也更加自主化、多元化、个性化,这些因素导致营销创新在中国电信行业势在必行。现结合A电信公司的具体实践,探讨电信营销模式创新。     

基于数据挖掘技术的电信业精准营销

在电信产业高速发展的今天,增量市场潜力越来越小,企业发展目标越来越集中于存量市场,谁能够更有效地发现客户潜在需求,进而更好地满足客户需求,谁就将在未来的市场竞争中获得优势,因而,各企业都非常重视客户相关数据的挖掘;而电信企业自身所拥有的海量用户数据和产业特点,也使基于数据挖掘技术的精确营销策略大有用武之地。     

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。     

移动数据业务消费者购买意愿的影响因素研究

摘要：本文围绕着移动数据业务市场消费者购买意愿的影响因素展开了研究,通过文献的回顾和理论演绎,提出了移动数据业务购买意愿的七大影响因素。之后,在借鉴已有成熟量表的基础上,结合实际设计了调查问卷,并对中国移动的三个品牌用户进行了大样本的分层抽样调查。通过结构化方程分析,本文发现社会影响因素、感知有用性和感知价格对购买意愿的影响最为突出,而感知安全性在中国移动数据业务市场上的作用并不显著。本文在总结以前学者有关TAM及数据业务领域的TAM模型的基础上,提出移动数据业务的消费者购买意愿影响因素研究模型。通过实证分析发现感知有用性和感知价格两个因素对移动数据业务消费者购买意愿的影响最大,而被外国学者验证过的对购买意愿显著影响的感知安全性在国内却影响不显著。此发现对于移动数据业务的开发及其推广具有重要的意义,运营商可以进一步了解消费者的需求和期望,从而使用恰当的营销手段推出消费者更愿意使用的业务。     

数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术在客户关系管理中应用广泛,分析客户的需求、行为、风险和成本等,可提高企业的整体经济效益。本文以零售银行为例,阐述银行零售业务客户营销管理中应用数据挖掘的方法,分析客户历史交易记录,挖掘目标客户群的商品购买模式,以进行交叉销售与提升销售,提高客户价值。     

面向客户需求细分的数据挖掘研究

从差异化服务出发，根据客户的需求特征或需求层次对客户进行了细分，这有助于预测客户的需求和减少企业的营销成本。在具体细分过程中根据数据挖掘的思想采用了自组织映射神经网络模型，并通过模拟说明模型的有效性。     

数据挖掘技术在饭店营销中的运用

饭店是否能制定并执行切实可行的营销战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面,因此,我们首先需要利用数据挖掘技术挖掘出详细有效的客户行为特征信息。     

SVM模型在酒店客房客户管理中的应用

随着计算机技术、数据库技术的发展,使得客户管理在各行各业的重要性也显得越来越突出。作为酒店服务重要环节的客房管理,如何利用先进的技术来提升客房客户服务水平,具有重要的现实意义。在阐述数据挖掘技术和酒店客房客户管理重要性的基础上,提出基于数据挖掘技术的酒店客房客户管理SVM模型．并对该模型在客房客户管理中的应用作了介绍及展望,以期对推进客房客户管理有一定的借鉴。     

基于决策列表的客户响应模型研究

决策列表是进行数据分析和数据挖掘的重要方法,一般用于形成公司决策和模型预测。文章介绍了决策列表、关联规则及其客户响应模型的构建,然后将决策列表算法应用于金融机构营销计划的实施中,通过对历史数据分析得到一些较为实用的预测性客户属性规则,提高销售效率。     

数据挖掘技术在饭店营销中的运用

饭店是否能制定并执行切实可行的营销战略正是取决于饭店对客户偏好和行为特征的了解是否正确和全面，因此，我们首先需要利用数据挖掘技术挖掘出详细有效的客户行为特征信息。     

数据挖掘技术在精准营销中的应用

集成学习算法是机器学习领域中用来提高分类器泛化性能的流行算法。本文利用平安人寿保险股份有限公司的实际业务数据,采用数据挖掘算法中的集成算法,建立公司少儿险产品的多个推荐模型。该系列模型对比常见的分类方法如逻辑回归构建的模型,在深度较小时,预测精度有所提升,能够更加准确地挖掘出购买客户,实现精准营销。     

谈电信行业客户经理的营销三步法

在复杂多变的市场竞争环境中,客户经理应遵循怎样的营销法则和思路?怎样做才能脱颖而出,做一名客户信赖,业绩突出的客户经理呢?结合多年来在电信公司积累的一线营销经验,总结出了客户经理"营销三步法"与大家一起分享。     

数据挖掘在电信客户流失中的应用

将数据挖掘技术应用到防止电信客户流失中,以某电信运营商的历史资料为对象,建立客户流失预测模型。并对高价值高流失概率的客户进行K-means聚类分析,同时对不同流失客户群提供相应的营销策略。