数据挖掘是如何帮助企业开展电子商务环境下的crm的,数据挖掘对crm的影响并举例说明

CRM如何进行客户数据挖掘_CRM客户数据

1、建立数据库，筛选潜在客户 每个销售人员都会直接获得或间接挖掘的客户群的资料，可以是客户的年龄、住址、联系方式、职业、公司信息、个人爱好等等。CRM系统所做的就是收集这些销售人员直接获得或间接挖掘的客户群体的所有详细资料，帮助销售人员初级建立客户资料数据库。

2、在客户信用等级评定和客户行为模式识别上，遗传算法多重决策树的并行组合分类方法显示出明显优势，提高了信用评估的准确性，帮助企业在客户细分和策略制定上更精准。数据挖掘技术的发展与CRM的融合，预示着这一研究领域将具有更大的研究价值和商业应用潜力。

3、对数据进行分类是CRM客户关系管理系统在数据挖掘的过程中非常重要的环节，在目前的电子商务企业当中运用得最多，分类的目的是建立数据模型，模型的作用是将这些数据明确的区别开来，不同种类的数据有着不同的分析作用，比如，客户的年龄、职业、爱好等，都属于数据分类模型。

4、而且Tesco的会员卡不是一个单纯的集满点数换奖品的忠诚度计划，它是一个结合信息科技，创建和分析消费者数据库，并据此来指导和获得更精确的消费者细分，更准确的消费者洞察，和更有针对性的营销策略的客户关系管理系统。

5、CRM可以增加客户忠诚 度，提高购买比率，使每个顾客产生更多的购买需求，及更长时间的需求，并提高顾客满意度。 2 数据挖掘技术 如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。

6、数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，... 数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

1、提升客户价值的过程中，交叉销售是一种有效手段。数据挖掘可以通过分析客户购买行为和消费习惯，预测客户未来的消费行为，帮助企业决定向客户提供最合适的交叉销售方案。 保持客户，防止客户流失也是CRM的重要目标。

2、数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。

3、首先，我们构建了数据挖掘中的概念数据集成模型，通过OLAP集成XML和关系数据，提出了UML星系模式，为多数据源的多主题OLAP分析提供了一种有效方法。接着，我们研究了组合分类方法，利用遗传算法优化分类规则，提升了分类精度和可解释性，尤其在CRM中的客户风险分析和获取策略上展现出显著效果。

构建面向CRM的数据挖掘应用内容简介

CRM的概念引入中国已经有很多年了，越来越多的企业开始使用CRM客户关系管理系统。但对于没有接触过CRM的人，就一定会有很多疑问。· CRM就是软件吗？不少人会片面的认为，实施CRM就是使用CRM软件。实际上CRM是一种以客户为中心的管理思想，一种商业策略。

数据挖掘和机器学习（Machine Learning）· 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物 · 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决 策树）· 数据挖掘由来 数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。

挖掘大数据，进行分析，这样才能发挥crm的作用，做好客户关系管理。

方案说：CRM是信息技术、软硬件系统集成的管理方法和解决方案的总和。它将市场营销理念通过信息技术集成在软件上，将互联网、数据挖掘、人工智能、呼叫中心等技术因素与营销管理结合，为企业销售、客户服务、营销决策提供了一个系统的、集成的、智能化的解决方案。