CRM在电信改革中的应用

本文探讨了一种可以带来想要的，可观的利润增长的、全面的、面向客户的方案。     

CRM在电信企业中的应用

CRM现在逐渐成为电信企业的焦点。分析了电信企业实施CRM的必然性，电信企业CRM的系统结构，所需核心技术(数据仓库、数据挖掘、OLPA)和CRM实施步骤。     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中的应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念,以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

基于决策树的数据挖掘在电信CRM中应用研究

针对电信CRM中“数据丰富但知识贫乏”现象，提出数据挖掘技术，利用SUQ决策树构造算法建立一棵决策树模型，在CRM中根据客户的年龄、所属城市和性别对客户分类，预测客户类型，防止用户流失，争取新用户具有重要意义。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以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“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念、以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

CRM在电信行业中的应用

客户关系管理是一种以客户为中心的商业模式,它能够帮助企业保留更多的老客户,并更好地吸引新客户。本文就是针对电信运营企业CRM的实施应用作了简单概述,首先介绍了CRM的基本定义和内涵,同时阐述了CRM功能模块和实施意义。     

改进的蚁群聚类算法在电信CRM客户细分中的应用

文章首先简要介绍了遗传算法和蚁群聚类算法,然后结合二者的优点,提出了一种改进的蚁群聚类算法（GACA）。试验证明,与传统的K—means算法以及GKM算法相比,GACA算法可明显提高聚类性能,能更为精确地进行客户细分,从而可为企业市场营销提供更为可靠的数据支持。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

随着电子商务经济模式在社会经济发展中应用程度的加深,客户关系管理逐渐受到企业的关注和重视,而在客户关系管理中,客户的分类是其中的一项必备职能。客户作为一个庞大的群体,要想在庞大的不确定客户信息中挖掘出有价值的信息,还需要数据挖掘技术的应用。基于此,文章先对数据挖掘技术和CRM的相关内容进行了介绍,在此技术上分析了数据挖掘技术在CRM中的具体应用情况。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

创智客户关系管理系统在通信中的应用

客户关系管理(CRM)可以帮助电信运营商树立以客户为中心的战略思想,实现从以生产运营为主向以客户服务为主的转变。实际上,实施CRM的过程就是电信运营商在管理思想、服务意识和业务流程等各方面综合转变的过程。创智公司的CRM系统客户实施有效的综合管理,通过建立一个统一协作的、与业务支撑系统无缝集成的CRM平台,全面提升企业的客户服务能力。     

CRM在中国电信业中的应用

客户关系管理(CRM)是基于数据仓库的信息分析系统。它利用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的需求,从而为企业确定市场方向,巩固和发展新老客户提供依据。中国加入WTO后,面对即将来临的电信市场大战,国内电信运营商必须调整经营观念,加快CRM的建设。     

模糊数据挖掘在客户关系管理中的应用

应用模糊数据挖掘方法，给出了模糊数据挖掘中基于聚类分析的算法以及详细的模糊聚类分析步骤，对复杂的客户需求进行合理聚类，充分体现客户需求的个性化与产品模块的完备性。模糊数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。     

CRM在中国电信的应用

简要介绍了CRM产生的背景、定义、内容和CRM理念在电信行业的萌芽及实施     

CRM在电信业的应用和实施

目前电信公司最大的需求是挖掘老客户的潜力,发展新客户,实施客户关系管理有助于企业解决这方面的问题。CRM项目的实施可分为3步:应用业务集成、业务数据分析和决策执行。成功实施CRM的关键因素包括确立合理可行的项目实施目标、高层管理者的理解和支持、让业务驱动CRM项目的实施、有效控制变更管理及选择软件供应商和实施伙伴。     

电信CRM中的客户特征管理

本文提出了客户关系管理(CRM)系统中不同于客户属性的客户特征概念.在论述中,首先说明了客户特征和属性的不同,然后介绍了它在客户关系管理中的应用和管理,以及其设计原则.     

CRM在电信改革中的应用

本文探讨了一种可以带来想要的、可观的利润增长的、全面的、面向客户的方案     

Research of CRM Based on Customer Intelligence Engine

The discipline of business intelligence addresses a broad range of functional activities from data mining and statistical analysis to predictive modeling and reporting, and customer intelligence is the actionable output from an intelligence eco-system. In order to focus enterprise's attention on their customers satisfaction in the customer relationship management and make CRM system run more efficiently, a new concept of customer intelligence engine(CIE) is proposed at first time in the paper, the architecture of CIE is structured, the trigger of CIE is defined and described, the CIE-based CRM eco-system is also discussed.