简介:摘要:随着市场竞争的加剧,企业对于客户关系的重视程度不断提升。在客户关系管理(CRM)中,数据挖掘技术能够为企业提供更加深入的客户洞察,帮助企业更好地理解客户需求,提高客户满意度和忠诚度。本文以莱芜市泰鼎商贸有限公司为例,探讨了数据挖掘技术在企业CRM系统中的应用。本文主要介绍了数据挖掘技术的概念、方法和应用范围,并重点介绍了贝叶斯模型在企业CRM中的应用。通过分析莱芜市泰鼎商贸有限公司的客户数据,建立贝叶斯模型进行客户分类和预测。最后,本文总结了数据挖掘技术在企业CRM中的优势和未来发展方向。
简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。