数据挖掘技术在电信行业在线CRM中的应用研究

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数据挖掘技术在电信行业在线CRM中的应用研究

1数据挖掘与在线CRM介绍

数据挖掘用于从海量、未知和嘈杂的应用数据中提取具有潜在价值或预测效果的信息。这些提取的结果通过一定的规则、规则、模式或趋势来表达。在线CRM客户关系系统一般负责处理大量的客户行为,通过大量的客户数据信息通过技术处理确定消费者行为和消费趋势。并根据客户的消费趋势和规律,制定了营销手段。它给企业带来了巨大的利润。目前,如何利用数据挖掘技术提高在线CRM营销能力,对于电信运营商来说,首先是客户的营销。在海量客户数据信息中,利用数据挖掘技术,建立在线CRM营销分析模型和决策分析,并提供针对性的解决方案,使企业的销售水平和营销能力得到提高。

在线在线CRM客户关系管理系统通过重组业务流程,对相关客户数据进行预处理和分析,挖掘出客户数据的各种信息或挖掘技术与客户信息相关的信息,从而提取出客户数据的关键指标。为企业营销决策和个性化客户服务提供数据支持和决策支持,从而提高客户服务能力,为客户和企业利润最大化提供解决方案。

数据挖掘在2客户关系管理中的应用

数据挖掘技术利用关联分析、偏差分析、聚类分析和预测来完成复杂客户的数据处理,从而从数据时钟中提取所需的分析结果。在电信在线CRM客户管理系统中,通过挖掘技术的应用,可以对客户群体、客户满意度、交叉销售、客户盈利性和客户流失进行分析。下面对这些应用进行了分析和讨论。

1)客户群分类的应用:该应用主要是将电信客户细分为不同的特征。对于电信,可以针对不同的消费群体实施不同的消费政策。常用的数据挖掘技术是决策树和聚类方法。

2)维护客户应用:随着行业间竞争的日益激烈,开发新客户的难度和开发成本的增加变得越来越重要,这使得维护老客户越来越明显。如果你想从你的客户那里得到更多的价值,你必须把工作保持得井井有条。也就是说,开发成本和维护成本的回收周期越长,客户提供的利润就越多。

3)客户盈利能力的应用:本应用主要是通过利用数据技术来提高客户的盈利能力,根据用户的不同市场活动,以不同的方式来提高客户的利润,主要是通过对现有客户数据进行预测,预测客户未知的消费趋势和消费领域。

4)交叉销售应用

交叉销售应用主要通过数据挖掘技术为电信营销提供新的产品需求和营销决策过程。通过数据挖掘技术,可以分析和决定潜在用户感兴趣的产品和服务,或者有很大的市场需求,帮助企业实现利润最大化。通过分析客户的消费行为和现有产品的销售趋势,形成新产品和服务的营销决策。

5)潜在客户的应用分析:利用数据挖掘技术进行企业潜在客户的筛选。市场人员的主要工作是组织通过数据挖掘技术获得的潜在客户名单,并结合客户的偏好优惠制度。在开发新客户策略时,数据是数据挖掘技术的重点。首先,建立一个预测模型,该模型基于所获得的客户数据,然后预测模型可以根据一定的程序分析来计算有价值的潜在客户信息。

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2018-05-31T04:56:11+08:002018-05-31 04:56:11|Categories: 免费crm系统|