《数据挖掘及其在客户关系管理中的应用》是由作者张喆编著的一本书籍，它作为丛书中的一员，收录于复旦大学出版社的出版物系列中。该书的国际标准书号（ISBN）是9787309056167，于2007年8月1日首次出版，是一本单行本，具有147页的内容。它的装帧形式为平装，适合16开本的阅读体验。
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。
客户关系管理（CRM）源于以“客户为中心”的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。
在第三部分，作者重点展示了数据挖掘在CRM中的商业价值和实用功能，包括客户盈利能力的分析、客户获取策略、交叉营销的实践、客户保留策略，以及市场和客户细分的精细操作。这部分内容为读者展示了数据挖掘如何助力提升客户关系管理的实效性。
数据挖掘是分析型CRM实现其“分析”功能 的必要手段，也是实现客户分类的有效工具。
客户内在需求管理需要数据挖掘 当今社会，客户的价值已经越来越多地影响着企业的价值，客户内在需求管理（CRM）正是通过建立长期而系统的客户内在需求来提升单个客户价值的战略，其要旨在于帮助企业通过运用适合的技术以及合理的人力资源洞察客户的行为和他们的价值，以便企业能够迅速有效地对客户的需求进行回应。
互联网成为 实施客户关系管理应用的理想渠道，记住顾客的名字及他们的偏好，根据顾客的不同而提供不同内容，顾客再次光顾的可能性会大大增加。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。
能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。 3 CRM的实施 CRM项目的实施可以分为3步：①应用业务集成。将独立的市场管理，销售管理与售后服务进行集成，提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合，实现业务数据的集成与共享；②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析这将使企业受益匪浅。
比如将数据库中的数据按照年龄的不同来组织存放这样一个简单的动作就是细分。细分可以让用户从比较高的层次上来观察数据库中的数据，细分可以让人们用不同的方法对待处于不同细分群中的客户。
1、数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述 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。
2、在信息爆炸的时代，数据挖掘技术应运而生，以解决“丰富数据与贫乏知识”之间的矛盾，为决策者提供了转化海量数据为有价值信息的强大工具。CRM，作为现代商业活动的核心组成部分，其重要性日益凸显，是数据挖掘应用的重要领域。本研究聚焦于这一结合点，对数据挖掘、CRM以及其在CRM中的应用进行了深入探讨。
3、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 随着计算机技术、网络技术、通讯技术和Internet技术的发展，电子商务中 企业内部会产生了大量业务数据，如何从丰富的客户数据中挖掘有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题。其中，客户分类是分析 型客户关系管理的重要功能之一。
4、保持客户，防止客户流失也是CRM的重要目标。通过建立流失客户模型，识别客户流失的模式，企业可以采取措施挽留有离开倾向的客户，从而保持原有客户群。
5、数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据（主要是指潜在客户反应模式分类）建立起数据挖掘模型。
6、本书深入探讨了客户关系管理（CRM）的核心主题，是一本实用的指南。它由四大部分组成，旨在帮助读者全面理解和应用CRM技术。第一部分着重于揭示CRM实践中的实际问题，阐述了CRM在企业中的重要性以及它与数据仓库和数据挖掘的紧密联系。这部分旨在让读者对CRM的基本概念有深入理解。
1、数据挖掘技术对超市客户关系管理的作用是提供更好的服务。具体内容如下：（1）客户关系管理（CRM）。
2、对客户满意度和忠诚度的重视等。由沃尔玛官方发出的公告得知：截止于2023年4月，沃尔玛数据挖掘技术对超市客户关系管理的作用是、精细的数据分析、多层次的沟通和互动，以及对客户满意度和忠诚度的重视。 沃尔玛百货有限公司，是一家美国的世界性连锁企业，以营业额计算为全球最大的公司。
3、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。
4、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。
1、《数据挖掘及其在客户关系管理中的应用》是由作者张喆编著的一本书籍，它作为丛书中的一员，收录于复旦大学出版社的出版物系列中。该书的国际标准书号（ISBN）是9787309056167，于2007年8月1日首次出版，是一本单行本，具有147页的内容。它的装帧形式为平装，适合16开本的阅读体验。
2、数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础．也是建立客户一对一营销的基础。
3、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。