數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在crm中的應(yīng)用研究

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在crm中的應(yīng)用研究

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1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用研究  [摘要]企業(yè)在實施CKM過程中,如果能夠?qū)A康臄?shù)據(jù)進行有效快速深入的分析和處理,找出有價值的知識,就能為企業(yè)作出正確的經(jīng)營決策、捕捉瞬間即失的市場機會提供極大的幫助,并能從中獲得豐厚的社會和經(jīng)濟效益?! 關(guān)鍵詞]CRM;數(shù)據(jù)挖掘;信息技術(shù)    客戶作為一種企業(yè)核心資源,擁有和保持更多的客戶決定著企業(yè)今后發(fā)展的命運,因此有效地開發(fā)和利用客戶資源,發(fā)展和鞏固企業(yè)同客戶之間的和諧關(guān)系,在最大程度上滿足客戶需求的同時實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟社會效益最大化,已經(jīng)成為企業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。信息經(jīng)濟環(huán)境中企業(yè)客戶

2、關(guān)系管理是利用IT技術(shù)實現(xiàn)對客戶的整合營銷,是以客戶為核心的企業(yè)營銷的技術(shù)實現(xiàn)和管理實現(xiàn),并在企業(yè)與客戶之間建立一種實時、互動的交流管理系統(tǒng),最終目的是通過為客戶創(chuàng)造價值,建立個性化、高質(zhì)量的商品與服務(wù)來獲得新客戶,增加原有客戶的忠誠度和提高客戶的贏利能力,進而增強企業(yè)的核心競爭力。同時隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,特別是數(shù)據(jù)庫技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用,企業(yè)所面對的客戶數(shù)據(jù)量、企業(yè)內(nèi)外信息量急劇膨脹,企業(yè)如果能夠?qū)@海量的數(shù)據(jù)進行有效、快速和深入的分析和處理,發(fā)現(xiàn)有價值的知識,就能為企業(yè)作出正確的經(jīng)營決策、捕捉稍縱即逝的市場機會提供極大的

3、幫助?!   ∫?、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析    (一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展過程。數(shù)據(jù)挖掘是生產(chǎn)發(fā)展的必然結(jié)果,最初的數(shù)據(jù)挖掘僅僅是用一些信息儲存工具儲存一些簡單的信息,人們并不去對這些信息進行分析來提取更深層次的、更有價值的知識,而且使用和獲得信息的速度也很緩慢,隨著生產(chǎn)力水平的極大提高和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,目前已經(jīng)實現(xiàn)了人們能實時地獲得經(jīng)過深入提煉的知識與信息。數(shù)據(jù)挖掘的每一步發(fā)展,可以說都是建立在前一階段的基礎(chǔ)上,總的來說,數(shù)據(jù)挖掘分為四個發(fā)展階段:(1)數(shù)據(jù)收集階段(DataCol-lection):企業(yè)僅僅是簡單地整理儲存信息,并應(yīng)用

4、一些簡單的運算工具進行數(shù)據(jù)加工,如對信息的總量計算、平均數(shù)計算等;(2)數(shù)據(jù)追溯階段(DataAccess)企業(yè)開始應(yīng)用關(guān)聯(lián)模式處理儲存信息,在整個企業(yè)范圍內(nèi)建立起了數(shù)據(jù)收集和信息管理系統(tǒng),管理層可以獲得企業(yè)的歷史信息;(3)數(shù)據(jù)導(dǎo)航階段(DataNavigation)、企業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉庫,應(yīng)用多維數(shù)據(jù)基的處理和儲存信息,企業(yè)不僅能應(yīng)用信息管理系統(tǒng)獲得企業(yè)整體和各個地區(qū)經(jīng)營狀況的信息,而且通過應(yīng)用在線分析系統(tǒng)(OLAP)等手段進行數(shù)據(jù)對比;(4)數(shù)據(jù)挖掘階段(DataMin-ing):也就是通過使用在線分析工具、先進的信息技術(shù)以及統(tǒng)

5、計數(shù)學(xué)等方法為企業(yè)提供實時的信息反饋和與合作伙伴的信息交流。數(shù)據(jù)挖掘使企業(yè)管理者更能獲得存在于信息之中的深層價值,從而為企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略決策產(chǎn)生重要幫助作用?!   ?二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘是進行信息處理的系統(tǒng)工具,按照信息處理的流程來分類,一般有三種類型:信息發(fā)現(xiàn)(Discovery)、預(yù)測模型(PredictiveModel)和異常分析(ForensicAnaly-山)。信息發(fā)現(xiàn)是指單純地對信息進行處理、整理和分析,以發(fā)掘出蘊涵在信息之間的潛在的有價值的知識或者聯(lián)系,但并不進行對信息處理結(jié)果的預(yù)測。信息發(fā)現(xiàn)包括條件邏輯推理

6、、關(guān)聯(lián)處理和信息規(guī)律趨勢和變化等;預(yù)測模型是指通過上一階段的信息處理,利用有價值的知識資源和預(yù)測模型對其進行發(fā)展趨勢預(yù)測,這包括結(jié)論預(yù)測和發(fā)展趨勢展望等;異常分析是指數(shù)據(jù)挖掘的擴展階段,對發(fā)現(xiàn)的異常情況作出分析,包括偏離偵測和關(guān)聯(lián)分析等??偟膩碚f,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常有六種手段進行信息處理:分類、回歸模型、時間序列、聚類、關(guān)聯(lián)分析和序列發(fā)現(xiàn)。分類和回歸模型一般用于趨勢預(yù)測,關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)用于分析客戶行為,聚類則可用于以上兩種情況?! ?shù)據(jù)挖掘技術(shù)按對信息的處理方式分為數(shù)據(jù)保存技術(shù)和數(shù)據(jù)提煉技術(shù)兩種方式。數(shù)據(jù)保存技術(shù)主要是能夠方便地為企業(yè)決

7、策提供信息幫助,在企業(yè)決策中應(yīng)用案例分析(CBR)來保證經(jīng)營決策的有效性。但是企業(yè)要想獲得蘊涵在信息之中的有價值的知識,就必須使用數(shù)據(jù)提煉技術(shù),數(shù)據(jù)提煉技術(shù)包括:邏輯方法是運用多維或者OLAP技術(shù)對量化的或者非量化的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一模式的處理,包括規(guī)則公式和決策樹;橫向?qū)Ρ戎饕菍Χㄐ詳?shù)據(jù)指標(biāo)進行類比分析,包括類比中介和可信網(wǎng)絡(luò);程式分析是能夠有效地應(yīng)用多維模型和數(shù)理統(tǒng)計方法對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行處理,包括數(shù)理統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?!   《?shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用    在客戶關(guān)系管理過程中,客戶生命周期對企業(yè)來說非常重要,因為它直

8、接關(guān)系到企業(yè)的客戶收益和客戶利潤,一方面客戶生命周期提供了客戶信息來源,另一方面客戶生命周期使得企業(yè)明確了為滿足客戶需求應(yīng)注重的方面??蛻羯芷跒閿?shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用提供了基礎(chǔ),數(shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)倉庫之上的

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