数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘分析在CRM系统中的应用每个企业都会有损失客户，这是企业的正常现象。面对这些常见的正常现象，关键是企业能从中吸取什么教训。找出缺点并加以改进，防止客户再次丢失。CRM的意思是客户relationship管理。

数据 挖掘在电信中的应用客户损耗分析数据挖掘是伴随着人工智能和的新技术。其核心功能是从庞大的数据 set或数据 warehouse中获取有用的信息，供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户drive”管理mode转变。近年来，-2挖掘-3/以其强大的分析功能在电信运营商中得到广泛应用。

数据 挖掘有很多不同的方法供用户从不同的纬度综合分析数据。(1)相关分析和回归分析。相关性分析主要分析变量之间的密切关系；回归分析主要是基于数据的观察和变量之间建立适当的依赖关系。相关分析和回归分析都反映了数据变量之间有价值的相关或相关关系，故可统称为相关分析。(2)时间序列分析。

数据挖掘技术信用卡业务中的应用信用卡业务具有透支次数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据-0。国外信用卡发卡机构已被广泛使用-2挖掘-3/促进信用卡业务发展并取得综合业绩管理。自1985年我国发行第一张信用卡以来，信用卡业务发展突飞猛进，巨量的数据、数据 挖掘在信用卡业务中的地位日益重要。

1.分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户收购、交叉销售和客户流失。信用卡分析师收集和处理大量的数据，对这些数据，进行分析，找到它们的数据模式和特征，分析某个客户群体的特征、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应的。与传统的不区分消费者特征的大规模营销方式相比，这种方式大大节约了营销成本，提高了营销效果，从而为银行带来更多的利润。

维护现有客户Relationship管理理论上有一个经典的2/8原理，即80%的利润来自于客户的20%。通过数据 挖掘中的分类分析算法，分析客户的消费行为和盈利能力，从而对客户进行分类。数据 挖掘分类分析可以将大量的客户分成不同的类别，每个类别中的客户具有相似的性质。企业可以针对不同的品类客户提供完全不同的服务，提高客户的满意度。将那些客户消费最高且最稳定的群体标识为“黄金客户”。

潜力的增长客户开发企业要不断获得新的客户。New 客户包括以前没听说过企业产品的人，以前不需要产品的人和竞争对手客户。数据 挖掘分类分析可以识别潜在的客户群体，判断哪些客户会成为响应者，从而提高市场活动的响应率，从而使企业的促销活动更有针对性，最大限度地降低企业的促销成本。收集大量客户消费者行为信息，利用数据 挖掘获取客户最关心的方面，从而有针对性地开展营销活动，把企业的钱花在“点”上。

客户Relationship管理Research客户Relationship管理营销理论起源于西方。90年代，随着知识经济时代的到来和信息的广泛应用技术，企业的营销观念和策略发生了深刻的变化。我准备了一篇关于客户Relationship管理的文章，供大家参考！1.关于客户Relationship管理的理论研究关于客户Relationship管理的理论研究可以分为cRM的基础理论和可拓理论。基础理论包括CRM概念、CRM策略、CRM实施方案、绩效评估、系统功能和开发方法等。延伸理论主要有管理和技术支持CRM实施和运营的理论，如组织结构、隐私保护、信用问题、数据仓库、/等。