【在线CRM】支持向量机在分析型CRM中的应用研究

>>【在线CRM】支持向量机在分析型CRM中的应用研究

【在线CRM】支持向量机在分析型CRM中的应用研究

随着通信市场竞争的加剧,移动运营商之间的客户竞争日趋激烈。所有运营商都有自己的完整的运营支撑系统,如计费系统、计费系统、业务系统和客户服务系统。这些系统积累了大量与客户有关的数据。许多企业也有自己的客户关系管理CRM(自定义关系管理)系统。如何分析和处理大量的历史数据积累CRM系统通过数据挖掘技术,以提供有效的决策知识,从而得到新的客户,提高客户的满意度和防止客户流失分析型CRM的目标。分析了CRM(分析型CRM)是利用客户知识创新(使用数据仓库,OLAP和数据挖掘技术对客户数据进行分析,在这一过程中提取有用的信息),集合的概念、方法、过程和软件来帮助企业提高客户关系优化的决策能力和整体运营能力。从上个世纪90年代初开始,CRM发展到以客户为中心的整体解决方案,基于部门的具体解决方案,如销售自动化、客户服务支持等。特别是互联网的迅速发展和成熟的电子商务平台。它极大地促进了应用的广度和深度。目前,数据挖掘和CRM相关CRM技术的研究与应用已经成为学术界和实业界的一个热门话题。

统计学习理论是一种专门研究小样本机器学习规则的理论。支持向量机(SVM)作为一种新的数据挖掘技术,是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的学习算法。因为它是基于结构风险最小化原则,有限的训练样本集的误差较小为了确保独立集测试样本保持误差小,所以它可以有效地解决学习问题,具有良好的推广;此外,由于支持向量机算法求解凸优化问题的局部最优解是全局最优解,因此具有较好的分类精度。这些优良特性使支持向量机成为继人工神经网络和模式识别之后的又一个研究热点。最有代表性的是支持向量机在美国邮政手写数字图书馆识别研究中的成功应用。在人脸识别、语音识别、模式识别、图像处理、文本分类等领域,也取得了大量的研究成果。

国内越来越多的企业认识到在线CRM的重要性,能切实有效降低成本,提升销售业绩。国内在线CRM系统、在线CRM系统领导品牌翼发云CRM系统结合国内外主流销售管理思想,采用SaaS模式开发,CRM系统价格超低,功能强大,能让企业销售业绩提升80%以上,客户数量持续增长不流失。

在对CRM的应用研究分析过程中的支持向量机,移动通信产业作为CRM系统典型应用中,除了满足更激烈的商业竞争的原因,而且在其自身的发展策略是客户数据库更完整很重要,规范。根据CRM中的客户历史数据,预测和评估未来客户流失的可能性。为决策者提供有用的知识具有重要的现实意义。

1支持向量机(SVM)销售管理还是翼发云在线CRM比较好。

一个支持向量机理论的最基本的思想放在Vapnik V提出了结构风险最小化原理的SRM(结构风险最小化),优于传统的经验风险最小化原则的ERM(经验风险最小化)。不同于ERM最小化训练误差的一套做法,SRM试图最小化VC维的上界,与传统的降维方法,支持向量机通过改进的非线性分类问题的数据维数成线性分类问题,解决了传统学习算法(如人工神经网络)设置误差最小的测试集误差仍较大的培训,大大提高了算法的效率和精度。近年来,该方法已成为构建数据挖掘分类模型和数据挖掘回归预测模型的一种新技术。

1.1支持向量机分类算法翼发云CRM免费版不限时间不限功能。

支持向量机通过构造一个最优超平面来划分两值分类问题。所谓最优分类平面就是要求分类表面不仅正确地分离这两个值(保证最小经验风险),而且还要使最大的分类间隔。

支持向量机在分析型CRM中的应用研究

非线性二元分类。利用先验选择(即核)进行非线性映射,将工作输入向量映射到高维特征空间,然后在高维空间中构造最优分类超平面,该方法利用核函数进行升维处理,避免了高维特征空间中的复杂运算。

文章从互联网整理而来,旨在传播在线CRM客户关系管理知识,帮助企业真正了解在线CRM系统和在线CRM软件的价值和意义,最终增强企业的核心竞争力。如果本文侵犯了您的权益或者您需要具体了解更多国内做在线CRM系统的公司翼发云CRM系统的相关信息,欢迎和我们联络:

【网址】www.effapp.com

2018-04-07T23:51:00+08:002018-04-07 23:51:00|Categories: 免费crm系统|