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行政管理论文-数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用.doc行政管理论文-数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用.doc

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行政管理论文数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变,对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。一、客户关系管理(CRM)CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。二、数据挖掘(DM)数据挖掘(DATAMINING,简称DM),简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。常用的数据挖掘方法有(1)关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如,某商场通过关联分析,可以找出若干个客户在本商场购买商品时,哪些商品被购置率较高,进而可以发现数据库中不同商品的联系,进而反映客户的购买习惯。(2)序列模式分析。它与关联分析相似,其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。例如,可以通过分析客户在购买A商品后,必定(或大部分情况下)随着购买B商品,来发现客户潜在的购买模式。(3)分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型,以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如,银行可以根据客户的债务水平
编号:201312172022091603    类型:共享资源    大小:13.27KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-17
  
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