以客户为中心进行数据挖掘

以客户为中心的数据挖掘
最新推荐文章于 2023-12-29 01:47:57 发布
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该博客围绕以客户为中心进行数据挖掘展开，虽具体内容需点击链接查看，但可推测会涉及利用数据挖掘技术分析客户相关数据，以获取有价值信息，助力业务决策等信息技术相关内容。

http://www.mahaixiang.cn/sjfx/997.html

智能客服背后的AI数据挖掘技术解析
大模型应用工坊
04-16 1098
随着企业数字化转型的深入，智能客服已成为客户服务体系的核心基础设施。据Gartner数据显示，超过85%的企业计划在2025年前部署智能客服系统。本文聚焦智能客服背后的AI数据挖掘技术，涵盖从用户对话数据采集到智能响应生成的完整技术链条，解析自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）在意图识别、情感分析、对话管理等模块的应用原理，提供可落地的技术实现方案。智能客服技术架构与核心概念数据预处理、意图识别、情感分析的算法原理与Python实现数学模型在文本特征提取和分类中的应用。
应用数据挖掘进行客户关系管理
栖客
11-06 791
转载自：http://www.itongji.cn/article/0F923E2013.html 在当今市场上，商业的成功离不开有效的客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客户关系管理的本质是更有效地进行竞争。客户关系管理的目标是缩减销售周期和销售成本、增加收人、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道、以及提高客户的价值、满意度、赢
标杆案例｜中海数字化转型：以客户为中心，打造客户全域旅程数据平台
Dtwave_的博客
05-18 2435
背景 2021年，数澜科技与中海科技结缘并达成合作，携手营销管理部、客户服务部共同建设中海地产客户数据中台项目。数澜科技以客服、营销、产研为视角客户为中心，构建中海客户满意度、营销分析等场景，实现中海全业务领域，全生命周期的客户体验数字化，打造地产客户数字运营平台示范标杆。 01 央企数字化转型排头兵：中海高利润增长的秘密武器 近年来，地产行业受三条红线等政策严格监管，在行业增长放缓的宏观背景下，中海地产依然保持高利润增长，除了在企业经营上率先抓住行业洗牌机遇，坚持多元化发展，构筑第二增长曲线，另一
数据挖掘-客户倾向分析
benpaobagzb的博客
08-28 2185
为了避免由客户流失造成的损失，您必须找出那些有流失危险和最有价值的客户，并相应开展保留和获取客户的活动。觉得现在的工作中我们可以利用现有的数据，并对这些数据进行分析来判断哪些客户有流失危险，哪些最有价值。 Clementine可以研究客户流失中客户特征分析、流失预测、流失后果评估等问题。 研究客户流失的时候一般会考虑到以下的一些问题： 1. 现有的客户哪些客户即将流失？ 2. 现有
如何以客户为中心进行数据挖掘与分析（转）
weixin_30772105的博客
02-16 463
数据挖掘与分析可以说是信息领域发展最快的技术，很多不同领域的专家都从中获得了发展的空间，使得数据挖掘成为企业界讨论的热门话题。 随着信息技术的发展，人们采集数据的手段越来越丰富，由此积累的数据日益膨胀，数据量达到GB甚至TB级，而且高位数据也成为了主流，于是数据挖掘这一融合多种分析手段，从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了，它的出现为商业决策提供了有价值的知识，让企业获得了利润，在客户...
数据挖掘对客户进行深入分析
栖客
11-07 1215
转载自：http://www.itongji.cn/article/0HH4E2013.html 首先看一下数据挖掘在客户分析中的应用，数据挖掘主要应用于两大领域：客户智能和风险管理。客户智能分为数据层、挖掘层和营销层，数据挖掘属于中间这一层，是服务支撑层，为营销提供支持。数据挖掘传统的一些领域，包括客户细分、营销预测、产品关联、实时分析、客户提升、价值分析，以及现在随着大数据技术的兴起
基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例.pdf
07-14
标题《基于数据挖掘的客户行为分析——以中小餐饮企业为例》所涉及的知识点围绕数据挖掘技术在中小企业中应用的实践和研究。文章讨论了如何通过对客户行为进行深入的数据分析，来优化中小餐饮企业的经营策略。以下是...
以数据挖掘技术进行超市客群营销分析.pdf
07-14
本文以超市客群营销分析为例，深入探讨了数据挖掘技术如何在零售业尤其是超市行业中发挥作用，以帮助商家更好地理解顾客行为，提高营销效率和顾客满意度。 首先，文章介绍了数据挖掘技术在超市客群营销分析中的重要...
数据挖掘技术的运用分析——以港口行业为例.pdf
07-14
同时，在数据挖掘之前，需要对数据进行清洗、归约和转换，以保证数据的准确性和挖掘结果的有效性。 7. 数据分析与结果解释：应用多种数据挖掘技巧对数据进行分析，并根据挖掘目标或业务问题对结果进行总结分析。...
基于数据挖掘的呼叫中心IVR客户细分研究.pdf
07-14
数据挖掘技术的引入使得通过智能算法对大量呼叫中心数据进行分析，从而提升IVR系统的效率和客户满意度成为可能。 首先，数据挖掘技术可以应用于客户细分中，这对于呼叫中心改善服务质量、降低运营成本至关重要。在...
数据挖掘技术在客户精细营销预测模型中的应用——以移动通信业务为例.pdf
07-14
这表明，通过构建稳定的数据挖掘模型，可以制定更加精确的营销策略，并将其应用于随机选取的客户数据，以验证营销推广的成功概率。实践证明，采用数据挖掘技术构建的模型能够显著提升营销活动的成功率。 数据挖掘...
数据挖掘原理与算法(第3版)
03-04
数据挖掘原理与算法(第3版)
python数据挖掘项目——航空公司客户价值分析（详解）
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hu_666666的博客
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广泛用于分析客户价值的是RFM模型，它是通过三个指标（最近消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)）来进行客户细分，识别出高价值的客户。如果分析航空公司客户价值，此模型不再适用，存在一些缺陷和不足：在模型中，消费金额表示在一段时间内，客业产品金额的总和。因航空票价受到运输距离、舱位等级等多种因素影响，同样消费金额的不同旅客对航空公司的价值是不同的。因此这个指标并不适合用于航空公司的客户价值分析。
数据挖掘流程
King
12-28 660
数据挖掘流程 （一）数据读取 读取数据，并进行展示 统计数据各项指标 明确数据规模与要完成的任务 （二）特征理解分析 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 多变量统计分析，综合考虑多种情况的影响 统计绘图得出结论 （三）数据清洗与预处理 对缺失值进行填充 特征标准化/归一化 筛选有价值的特征 分析特征之间的相关性 （四）建立模型 特征数据与标签准备 数据集切分 多种建模算法对比 集...
客户数据分析的基本原则：从数据中挖掘宝贵信息
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AI天才研究院
12-29 1577
1.背景介绍 在当今的数据驱动经济中，数据分析和挖掘已经成为企业竞争力的重要组成部分。客户数据分析是一种非常重要的数据分析方法，它可以帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度，提高销售转化率，降低客户流失率，提高客户价值，优化客户关系管理策略，提高企业盈利能力。 在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨： 客户数据分析的核心概念和联系 客户数据分析的核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公...
Python数据挖掘：利用聚类算法进行航空公司客户价值分析
无小意的博客
02-01 1万+
无小意丶 个人博客地址：无小意 知乎主页：无小意丶 公众号： 数据路（shuju_lu） 刚刚开始写博客，希望能保持关注，会继续努力。 以数据相关为主，互联网为辅进行文章发布。 本文是《Python数据分析与挖掘实战》一书的实战部分，在整理分析后的复现。 本篇文章是本书第七章的实战：航空公司客户价值分析。 相关附件代码、数据和PDF，关注公众号“数据路”，回复：挖掘实战。 更
数据挖掘实战案例——客户细分
liuzuoping的博客
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我们首先来看看原始数据 具体代码与原始数据可以在我的GitHub中git clone一下学习 代码与数据github地址 共26663条数据 此次分析是想对根据客户的购买情况对客户进行细分 分析用户的购买消费行为 首先读取csv import pandas as pd #import numpy as np trad_flow = pd.read_csv('./购买情况.csv', encodi...
银行金融领域，如何利用数据挖掘对客户进行深入分析？
薛敬明的专栏
11-15 5891
首先看一下数据挖掘在客户分析中的应用，数据挖掘主要应用于两大领域：客户智能和风险管理。客户智能分为数据层、挖掘层和营销层，数据挖掘属于中间这一层，是服务支撑层，为营销提供支持。数据挖掘传统的一些领域，包括客户细分、营销预测、产品关联、实时分析、客户提升、价值分析，以及现在随着大数据技术的兴起，我们会做实时分析，已经有些公司推出了基于文本的分析判断产品。 由于时间关系我主要介绍其中的几个，首先
你真的理解以客户为中心的理念吗？
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现在几乎所有的公司，在公司理念里，必有一句话，以客户为中心； 但真的做到和理解的，又有几家呢。程序员因为他们只关心技术和问题，他们很少去关心公司业务和拓展自己的思维。 例如，你修改个需求，更改需求，这时候最先抱怨的肯定是程序员。一般的公司都会安排一个项目经理或产品经理，对接客户，因为他们的思维方式不一样，他们接触的是人，变化的。所有的事情都是由人完成的，沟通就变得很重要，...
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