数据挖掘是如何帮助企业开展电子商务环境下的crm的,数据挖掘是如何应用在crm中的?

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据仓库支持多维分析。多维分析通过把一个实体的属性定义成维度，使用户能方便地从多个角度汇总、计算数据，增强了数据的分析处理能力，通过对不同维度数据的比较和分析，增强了信息处理能力。多维分析是数据仓库系统在决策分析过程中非常有用的一个功能。3）数据仓库是数据挖掘技术的关键和基础。

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。

现代技术融入酒店客户关系管理：数据挖掘技术。根据相关信息查询，现代技术融入酒店客户关系管理最好的例子是数据挖掘技术：通过在整个顾客生命周期中识别和预测客户的需求帮助企业建立个人和可盈利的客户关系。数据挖掘技术可以帮助减少信息过载，提高决策能力。

数据挖掘分析在CRM系统中的应用

然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。客户的保持 随着行业中竞争愈来愈激烈，人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。

第抓住有价值的客户 采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息，再多的数据对企业也毫无价值。CRM能够对客户资料进行筛选分析，根据客户消费行为和身份信息，识别目标客户；从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品；从历史业务信息挖掘潜在商机。

在企业关注客户内在需求管理的同时，信息技术的飞速发展为客户内在需求管理（CRM）的高效实施提供了技术保证，通过数据挖掘技术对客户内在需求进行深入分析可以满足企业对个体细分市场的客户内在需求管理需求（具体可查看马海祥博客《如何以客户为中心进行数据挖掘与分析》的相关介绍）。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

IDC报告指出，大数据应用在2013年已经开始融入传统行业，加速其数据化转型，而随着数据挖掘技术日益成熟，CRM软件不断推广，CRM在这一进程中扮演了至关重要的角色，带动商业智能分析和应用市场的快速成长。利用CRM将客户数据集中管理 客户无疑是企业发展的根本，企业需要建立自己的客户数据库。

CRM系统可以全方位的对客户资料以及信息进行辨别，当客户联系企业销售人员时，可以第一时间知道是哪位客户，还可以避免多个销售人员对同个客户进行跟进，大大提升了企业销售人员的工作效率。

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。