CRM

全面解析CRM需求，深入探讨生命周期管理，并应用数据挖掘提升客户体验。

添加操作员并分配权限（用户管理） 添加本单位信息（我方信息管理） 添加客户资料（资料管理） 图表分析客户级别和来源（统计分析） 数据备份、还原和清理（系统维护） 提供辅助功能（记事本、办公软件、窗口平铺） 操作员可修改密码（用户管理）

技术进步引领下，CRM在实际应用中展示出其重要性。ORACLE公司的研究报告详细描述了其应用场景和效果。

利用数据挖掘技术和CRM结合，企业能够有效解决与客户交互过程中遇到的问题。 数据挖掘技术广泛应用于CRM，包括分类、聚类、回归、关联分析等。

客户关系管理系统数据分析 近年来，随着企业对客户关系管理(CRM)的重视程度不断提高，CRM系统中积累了海量数据。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，已成为企业提升竞争力的关键。 数据挖掘技术应用于CRM 数据挖掘技术可以帮助企业分析客户行为、预测客户需求、识别潜在客户，从而实现精准营销和个性化服务。常用的CRM数据挖掘技术包括： 聚类分析: 将客户群体进行细分，以便企业针对不同类型的客户制定相应的营销策略。 关联规则挖掘: 发现客户购买行为之间的关联性，例如，购买产品A的客户更有可能购买产品B。 分类预测: 根据历史数据预测客户未来的行为，例如，预测客户流失的可能性。 数据挖掘在CRM中

CRM数据库模型

T-CRM的安装涉及权限设置的三个关键部分：角色、部门和员工。角色负责管理数据和功能使用权限。部门则用于公司内部组织结构，支持后续销售数据统计和报表服务。员工则是系统的最终用户。

2008年Oracle CRM On Demand报告探讨了该平台在当年的应用和影响。

ADO技术回顾 本部分回顾在SQL Server环境下使用ADO技术进行数据库操作的关键知识点，涵盖连接、查询、更新等核心操作方法。 CRM开发策略 本部分探讨CRM项目的开发步骤和核心理念，涵盖需求分析、系统设计、开发实施、测试部署和运维等阶段，并强调以客户为中心的开发思想，着重关注客户关系管理的核心价值。

数据挖掘技术正在为电信CRM系统带来革新，其应用涵盖以下几个关键方面： 客户获取：精准识别潜在客户，提高营销活动转化率。 交叉销售：基于客户已有产品和服务，挖掘潜在需求，推荐相关产品或服务，提升客户价值。 客户保持：通过分析客户行为，识别流失风险，采取针对性措施提高客户留存率。 一对一营销：根据客户个性化需求，定制专属营销方案，提升客户满意度和忠诚度。