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[期刊] 商业研究
[作者]
夏火松 蔡淑琴
通过利用数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据挖掘技术的客户行为和重点客户的发现 ,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式 ,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势 ,提高企业的竞争水平
[期刊] 商业研究
[作者]
魏娟 梁静国
由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。
关键词：
数据挖掘 客户关系管理 挖掘流程
[期刊] 经济管理
[作者]
肖娟 叶枫
随着市场竞争的进一步加剧,产品的进一步无差异化,客户的购买行为更加趋于理性化。于是企业对客户关系管理的关注比以往更高。能否对客户数据进行合理、有效地利用,决定着一个企业的成败。数据挖掘技术就是在这种市场需求中逐渐发展成熟,它能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策,使企业获得高额的投资回报。
[期刊] 商业研究
[作者]
张国政
客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。
[期刊] 软科学
[作者]
汪毅 朱顺泉
客户关系管理是继企业流程再造、企业资源计划以后出现的面向顾客的新型管理机制。文章介绍了客户关系管理的内容,提出了传统信息处理技术在支持客户关系管理方面的不足,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用,并构建了数据挖掘在客户关系管理中的应用模型。
[期刊] 武汉金融
[作者]
陈德荣
随着信息时代的来临,银行的竞争环境发生了天翻地覆的变化,以客户为中心的客户关系管理逐渐成为注目的焦点,良好客户关系的提升成为信息时代的致胜关键。然而如何管理和分析大量、庞杂的客户信息,从中找出对银行管理决策有价值的信息则需要有先进的技术和工具的支持,而数据挖掘等新兴技术的出现,为CRM的实施提供了良好的支持。本文就将介绍在银行CRM应用中如何利用数据挖掘技术。
关键词：
数据挖掘 银行 CRM
[期刊] 管理现代化
[作者]
张彤
客户关系管理既是一种管理理念,也需要相应的支持,本文从分析数据挖掘在客户关系管理中的作用入手,叙述了数据挖掘的概念、常用方法、数据挖掘的流程,并在此基础上研究了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用。
关键词：
数据挖掘 客户管理关系 营销
[期刊] 华东经济管理
[作者]
谭小萍 柳炳祥
本文叙述了数据挖掘的基本概念,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用领域。
关键词：
客户 客户关系管理 数据挖掘 营销
[期刊] 商业研究
[作者]
郭风 秦惠林
客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。
关键词：
数据挖掘 客户关系管理 模型
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王克富
客户分类是客户关系管理(CRM)的重要研究内容,是企业开展一对一营销的重要基础。文章在分析传统的RFM模型和Marcus模型的基础上,提出了以客户平均购买额(Average monetary)、购买频率(Frequency)和客户保持时间(Hold time)作为客户价值细分变量的AFH客户分类模型,实例化构建了面向AFH客户分类主题的数据仓库,并从客户的贡献度(当前价值)和忠诚度(增值潜力)两个维度对客户AFH值进行Two-step和k-mease双重聚类分析,形成了基于客户生命周期利润(CLP)的客户
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
武魏巍 王如燕 丁日佳
基于数据挖掘的银行客户管理信息系统就是银行利用数据挖掘技术,通过有效充分的数据挖掘,将银行客户资料作不同角度的分析,从中对客户进行定位分类,明确客户的消费倾向与消费模式,预测客户的风险性与利润性,以此来作为对客户提供服务和产品营销的辅助手段。目前我国商业银行在基于数据挖掘的银行客户管理信息系统方面仍处于原始的数据处理阶段,鉴于开发该系统所需要的高技术及高成本,我国银行可先从国外购买这一系统体系,再根据实际情况对该系统加以改进后应用。
关键词：
数据挖掘 银行客户 管理信息系统
[期刊] 保险研究
[作者]
刘晓葳
保险公司的经营特性决定其成本与收益主要源于理赔支出与保费收入,也从而决定了保户风险、贡献分析是保险公司成本-收益管理的重要部分。数据挖掘方法从投保人意愿透露的特征信息入手,从风险与贡献的双重角度提取客户特征,实现客户细分,使企业得以通过评级管理等手段实现其风险控制及利润最大化要求。本文采用罗吉斯回归、CHAID模型、CART模型以及Aprior算法等方法对台湾某知名保险公司21年间客户特征、客户保单、理赔信息等资料进行综合挖掘,以获得具备风险及贡献指向性的客户特征变量,基于精确性与增益度进行模型比较,获取挖掘结果,构建客户风险-贡献特征矩阵,进而提出相应的保险公司管理策略。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈希 李迪安 高星 陈帅 谢邦昌
利用数据挖掘技术对海量保险业务数据进行风险分析,通过交叉频数分析确定保单中风险较大的因素,为管理决策提供依据;将决策树、支持向量机、逻辑斯蒂回归和贝叶斯网络四种数据挖掘算法用于保户分类,提取高风险保户的潜在特征,挖掘理赔概率较高的保户群,以指导保险公司的营销工作。
关键词：
数据挖掘 高风险保户 理赔分析
[期刊] 软科学
[作者]
何跃 何正林 周欣胤
应用C5.0决策树算法、CART决策树算法、RBF神经网络建立某固网运营商客户的收入流失预警模型,然后运用GMDH方法建立了客户的收入流失组合预警模型。研究表明:模型提高了预警的准确率和覆盖率,模型能够帮助运营商找出收入有可能流失的客户,使其能对这些客户开展提前、有效的挽回营销工作,最大程度减少客户流失。
关键词：
数据挖掘 客户流失 组合预警
[期刊] 现代管理科学
[作者]
叶孝明 黄祖庆
文章根据基于购买行为的客户细分方法,运用数据挖掘中的聚类分析和决策树分类技术,对零售业客户细分模型进行了研究、建立及实验分析,为零售业客户细分提供了一种有效而实用的分析方法。
关键词：
零售业 客户细分 数据挖掘
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