基于数据挖掘的营销客户关系管理研究
发布时间:2021-04-20 07:00
首先对客户需求分析进行全方面的画像分析,再通过设计数据挖掘系统获取客户关系管理的有效信息,最后利用营销客户关系管理系统,洞察客户真正需求,针对不同价值层的客户提供不同的服务。
【文章来源】:电力设备管理. 2020,(01)
【文章页数】:3 页
【文章目录】:
1 客户需求分析
2 数据挖掘系统设计
3 营销客户关系管理系统实现
4 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]数据挖掘在服装客户关系管理中的运用——评《服装市场营销》[J]. 郝建军. 印染助剂. 2018(02)
[2]基于数据挖掘的客户关系管理系统研究[J]. 朱荣,周彩兰,高瑞. 现代电子技术. 2018(01)
[3]基于大数据的铁路客户关系管理系统设计研究[J]. 张斌,彭其渊. 铁道运输与经济. 2017(06)
[4]数据挖掘中的一种次优化动作知识提取方法[J]. 吕强,李兆荣,陈崚,朱留存. 小型微型计算机系统. 2017(05)
[5]数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究[J]. 田飞. 福建茶叶. 2017(04)
本文编号:3149210
【文章来源】:电力设备管理. 2020,(01)
【文章页数】:3 页
【文章目录】:
1 客户需求分析
2 数据挖掘系统设计
3 营销客户关系管理系统实现
4 结语
【参考文献】:
期刊论文
[1]数据挖掘在服装客户关系管理中的运用——评《服装市场营销》[J]. 郝建军. 印染助剂. 2018(02)
[2]基于数据挖掘的客户关系管理系统研究[J]. 朱荣,周彩兰,高瑞. 现代电子技术. 2018(01)
[3]基于大数据的铁路客户关系管理系统设计研究[J]. 张斌,彭其渊. 铁道运输与经济. 2017(06)
[4]数据挖掘中的一种次优化动作知识提取方法[J]. 吕强,李兆荣,陈崚,朱留存. 小型微型计算机系统. 2017(05)
[5]数据挖掘在茶叶行业客户关系管理系统的应用研究[J]. 田飞. 福建茶叶. 2017(04)
本文编号:3149210
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