中小企业CRM系统 |
汽车行业CRM系统在企业中的发展及应用伟创软件 -> CRM系统
也越来越理性，常规的营销手段已经很难撬动市场。任何市场一旦进入成熟期，产品就会很快进行细分。对消费者来说，汽车不仅是一个代步工具，它更是一种身份和品位的体现，所以不同的消费者对汽车有不同的需求，在这种情况下，公司即使投入再多的广告费用和宣传促销费用也是枉然。 ..
金融行业CRM软件统如何协调市场营销与销售伟创软件 -> CRM系统
消极的体验分享给他们，并贯彻“客户至上”的理念；当客户获得卓越的体验后，就要给予团队一定的奖励，这样才能让两个部门友好合作，协调一致。但是，要想真正协调营销和销售两个部门，技术解决方案才是王道——如实施金融行业CRM软件。 下面，让我们来看看金融行业CRM软件是怎么协调市场..
保险行业CRM系统实施过程中的主要障碍分析伟创软件 -> CRM系统
大多数企业仍然游离在CRM系统之外。产生这种问题的原因是很多企业觉得保险行业CRM系统看上去很美，但是实施起来较难，障碍较多，主要表现为几点： 1、管理理念--根本障碍。CRM涉及到企业的多个方面，如研发、生产、销售、营销、物流、服务、行政等多部门。要想成功实施客户关系管理..
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数据挖掘在CRM系统实施中的重要性 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导读：CRM系统 ，数据挖掘在CRM系统实施中的重要性：价值客户及其关系的一种商业策略，CRM系统要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。其实这个概念简单的理解起来就是充分挖掘客户的潜力，将客户一切的资料进行一个规范性的整理，当然面对众多的数据，就是体现软件的重要作用，既然企业决定使用或者实施CRM软件，其实在实施的过程中，需要我 |
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关键词：
协同办公
ERP软件
档案
客户管理
知识管理
项目管理
合同管理
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数据挖掘对于企业实施CRM系统的重要性 CRM系统是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM系统要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。其实这个概念简单的理解起来就是充分挖掘客户的潜力，将客户一切的资料进行一个规范性的整理，当然面对众多的数据，就是体现软件的重要作用，既然企业决定使用或者实施CRM软件，其实在实施的过程中，需要我们关注数据的价值，甚至是怎么样获得好的高质量的数据。所谓数据挖掘，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的人们不知道more...
浅谈数据挖掘在企业信息化中的认识误区 现代的企业日常搜集了大量资料.包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息。但是信息的超载与无结构化，使得企业决策单位无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。妥善地运用数据挖掘技术，从巨量的数据库中发掘出不同的信息与知识供决策支持所用，必能产生企业的竞争优势。但是，许多企业在信息化进程中对数据挖掘还存在一定的认识误区，对其角色定位还不甚清晰，这直接影响了数据挖掘技术的应用效果。一、数据挖掘在企业信息化中的应用现状
数据挖掘在企业中的more...
大数据和数据挖掘在科研领域的发展 大数据在看着你吗？除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源：海面高度数据来自美国航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海形图任务/Jason-2卫星测高仪；重力数据来自NASA/德国航空航天中心的重力恢复及气候实验任务；表面风压数据来more...
浅析数据挖掘技术 近十多年来，数据挖掘在全世界信息产业界受到了极大的关注，并飞速发展，究其原因，在于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要有这样一种技术可以帮助他们从浩如烟海的信息中找出他们真正需要的、有价值的那一部分信息和知识。而数据挖掘正是解决以上问题的有效手段。关于数据挖掘，最简单明确的表述是从海量、混杂的数据里挖掘或者提取有用模式或知识的一个过程。more...
数据挖掘在CRM中的重要性 一、CRM实施的前提——客户细分客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。
客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出more...
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