电信运营客户信用评分建模研究

随着电信市场改革的不断深入,电信企业客户信用管理越来越爱重视。本文运用数据挖掘中的决策树技术,针对重庆某电信运营公司提供的部分客户数据,进行了信用评分建模,为谈公司的客户信用管理提供了一种新的思路和解决方法。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客、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。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

知识管理和数据挖掘在CRM中的运用

随着信息系统和信息技术的发展，企业逐渐具备了在大型数据库中积累大量客户数据资料的能力。然而，许多关于客户特征和购买方式的有用信息都被埋没在数据库中而无法使用。本文提出了使用数据挖掘和知识管理的系统方法来管理市场知识和支持市场决策，这种方法是加强客户关系管理的基础。     

产品市场竞争、客户关系治理与企业创新关系研究——基于行业竞争程度与企业市场地位的双重考量

以中国2010～2017年475家创新型企业为样本,探索不同产品市场竞争条件下企业客户关系治理方式选择及对创新的影响。研究发现:①从结构维度看,企业给予客户商业信用有助于其技术创新能力提升;从过程维度看,企业对客户进行关系专用资产投资不利于其技术创新能力提升。②高市场地位企业不愿意进行客户关系治理,而在行业竞争程度高的企业则愿意进行客户关系治理。③行业竞争强度差异将会对高市场地位企业在关系治理方式选择产生影响。相对于高行业竞争程度企业,企业市场地位对低行业竞争程度的企业客户关系治理方式选择影响更大。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据时产品种类和客户进行分析.这里从制药企业所面临的经营性问题入手, 将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台.实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策.     

基于数据挖掘的电信交叉销售研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了一套如何向电信客户进行交叉销售的数据挖掘技术应用解决方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后通过一个案例证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具.     

房地产行业中数据挖掘技术的应用

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,介绍了微软BI架构及SQL2005的新特性。分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用,使用基于兴趣度的关联规则分析方法,建立一套基于客户分类的关联规则。     

电子商务中数据挖掘技术的选择

企业通过访问最新、最准确的信息,对产品、客户和合作伙伴做出明智的决策,从而赢得竞争优势。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策。但在实际开发一个数据挖掘系统时,应该选择哪种数据挖掘技术,是件很困难的事情。     

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。     

基于经济计量学建模原理的大客户挖掘

大客户在企业的市场销售中扮演着重要的角色,实施大客户战略可以实现企业利润最大化,从而保持企业持续发展。本文基于经济计量学建模原理,进行了大客户挖掘。结果表明,基于经济计量学建模原理进行数据挖掘更有助于知识提炼与挖掘的有效性。     

电子商务中数据挖掘技术的选择

企业通过访问最新、最准确的信息，对产品、客户和合作伙伴做出明智的决策，从而赢得竞争优势。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，帮助企业做出正确的决策。但在实际开发一个数据挖掘系统时，应该选择哪种数据挖掘技术，是件很困难的事情。     

数据挖掘在企业客户行为分析中的应用

首先提出知识经济时代企业应以客户为核心进行经营 ,接着介绍了数据挖掘技术 ,并讨论了数据挖掘在企业客户行为分析中的主要应用 ,然后给出一般数据挖掘的过程 ,最后对应用前景进行了预测。     

两步聚类法在汽车市场研究中的应用

对客户交易数据进行聚类分析是数据挖掘在营销中的主要应用之一。针对汽车市场数据量大、数据类型多的特点,提出利用两步聚类法进行聚类分析,并提出相应的营销策略。结果表明,该方法能够有效地支持企业的客户分群,为企业决策提供依据。     

数据挖掘技术在CRM中的分析应用

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。基于数据挖掘的CRM可以帮助企业有效地制订客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力。     

基于数据挖掘的个性化电子商务模型设计

随着供应链和物流的发展，电子商务系统所能提供的商品种类和数量日益庞大。传统的以网站为中心的检索式商务模式已经成为制约电子商务企业增值的瓶颈，而个性化的电子商务系统是解决这一问题的一个有效途径。结合个性化电子商务系统的需求和数据挖掘技术，研究了基于数据挖掘的个性化电子商务模型。实践证明，该模型能够实现电子商务系统对顾客的“一对一”服务，减少了顾客的购物时间，最大限度地吸引了客户，并提升客户忠诚度。     

通信企业与高校的客户关系管理问题分析

近几年,通信行业得到了迅猛发展,改善客户与企业的关系,增加客户的满意程度与忠诚度已成为通信企业面临的重要问题。而随着近几年我国高校的扩招,大学生的数量急剧增加,国内的通信企业在高校市场的竞争也日益的激烈。通信企业与高校客户关系处理问题的重要性不言而喻,只有处理好这种特殊的客户关系通信企业才有可能在激烈的竞争中出奇制胜。