英语论文网

   1.数据挖掘在客户关系管理中的价值及功能 2000
在现代社会中数据挖掘是CRM的基础，CRM通过数据挖掘可以全面对客户细分，衡量客户忠诚度，制定营销策略，挽回流失客户。有了数据挖掘可以帮助CRM在企业里面全面实施，帮助企业更好的了解客户。首先，数据挖掘提高了CRM的效率。在数据挖掘技术未成熟之时，企业的CRM主要是通过企业内的账户管理和销售管理来管理和维系客户。由于缺乏系统的统计技术和完整的客户信息，https://www.51lunwen.org/informationmanagement/ CRM的效率很低下，不仅耗时耗力并且效果还不明显。在数据挖掘技术成功的运用到CRM之后，企业的客户关系管理效率有了很大的提高，对客户有了系统全面的分析。只是需要对企业的数据库进行挖掘分析就可以得到相当有用的信息。其次，数据挖掘技术降低了CRM的成本。成本是影响企业盈利的一个重要因素。成本的降低无疑对企业在市场中的竞争力有很大提高。据相关数据显示运用数据挖掘可以降低企业在CRM中投入成本的70%。最后，数据挖掘促进了CRM在企业内的实施。CRM自引入数据挖掘技术后，极大降低了企业的投入成本，在对客户细分、聚类，关联分析上取得了很大成效。总之，正是有了数据挖掘，使企业从大量数据中获得了深层次的、隐含的、潜在的、未来的客户知识，为企业扩大原有商机、创造新的商机、优先获得商机提供非常有利的条件，进而为企业经营提供更有效的营销、销售和服务的决策支持，使数据挖掘成为客户关系管理中最重要的也是最关键的一个组成部分。
   2.数据挖掘在客户关系管理中的应用          1000 （书）
   3.客户关系管理中数据挖掘技术的实施流程   1000（书）
   4.客户关系管理中实施数据挖掘技术需要解决的几个问题   1000
数据挖掘是一个比较复杂的应用。在客户关系管理中实施数据挖掘需要经过审慎的考虑，才能够实施一个成功的数据挖掘应用，使客户关系管理本身从中受益。在客户关系管理中创建和实施一个数据挖掘应用需要解决的问题有:
(1 )确定如何使用数据挖掘。数据挖掘是用来优化客户关系管理，提高企业运营效率的，所以数据挖掘应用必须能够与企业现有客户关系管理流程或客户关系管理的人工处理过程集成。因此，首先需要理解现有的客户关系管理流
程(包括已经实现的客户关系管理系统的流程和人工处理过程)，以确定在哪里可以使用数据挖掘来进行优化。通常在一个客户关系管理系统中实施数据挖掘应用时，不要同时针对客户关系管理流程的各个环节开发数据挖掘应用，而是首先
针对关键环节，或者需求较为强烈的环节优先开发数据挖掘应用。
(2) 定义数据挖掘应用的用户。数据挖掘应用的用户组成通常比较复杂，他们包括经常使用系统但是仅使用一些简单功能的日常工作人员，也包括很少使用系统但是每次使用系统都需要完成大量分析、挖掘任务的企业高层决策者;包
括精通数据挖掘技术的专业人员，也包括毫无技术背景的普通用户[36]。所以系统中用户的定义需要经过细致的用户需求分析，充分了解每一种用户的详细信息(技术背景、使用系统的频率、是否具有数据挖掘技术相关知识等等)、需求和
愿望。
(3 )定义所使用的数据并进行数据预处理。数据挖掘是否能够获得有价值的信息，很大程度上取决于输入数据的数量和质量[at[。实施一个数据挖掘应用，首先应该针对数据库或数据仓库中的大量数据建立完善的数据字典，或称为元数
武汉理工大学硕士学位论文据。使用数据字典，可以准确地从数据或数据仓库中找到数据挖掘应用所需的数
据。
(4) 反复验证。存储在数据库中的数据通常存在数据的不完整、不一致等一些情况，而且通常包含了许多挖掘时用不到的多余属性。所以，在真正使用这些数据之前，需要对他们进行反复验证[311数据挖掘是一个复杂的应用，对一
个大型数据挖掘应用的验证需要花费大量的时间，所以验证应该从较小的系统开始。对系统的验证可以纠正其中发生的错误，而且有利于用户对数据挖掘应用的理解，帮助他们提出更合理、更有创见性的建议。
(5) 用户培训。它也是非常重要的一环，因为用户才是最终真正使用客户关系管理系统和其中的数据挖掘应用的人。对用户的培训必须让他们知道对所使用的客户关系管理系统的整体流程、功能以及数据挖掘应用在其中所起的作用，
了解系统中所使用的数据的具体含义，最后指导他们对挖掘结果进行有效的访问和可视化[421。在客户关系管理中实施数据挖掘应用是一个持续的过程，https://www.51lunwen.org/ 不可能J%t而就。随着客户关系管理系统的不断扩展和数据资源的积累，很可能需要重新建立其中的数据挖掘模型或者创建新的数据挖掘应用。我们相信，数据挖掘和客户关系管理的结合必然会推动企业的发展，同时也为客户提供更优质的服务。