نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی

نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی

تخفیف ویژه به مدت محدود فقط تا فردا دوشنبه 4 اسفند


پشتیبانی: 09374433704


هدف از این تحقیق نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی می باشد

دانلود تحقیق کامپیوتر

نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی

 

 

 

 

 

 

 

 

مقدمه نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

 

درک مشتری، هسته اصلی مدیریت ارتباط با مشتریان است که اساسی برای افزایش ارزش عمر مشتری است. به‌منظور تقسیم‌بندی مشتریان و فعالیت هایی برای بیشینه ساختن تغییر مشتری، نگهداری، وظیفه‌شناسی و سودبخشی دربرگرفته می شود. درک مناسب مشتری و قابلیت پیگیری قانونی منجر به افزایش ارزش عمر مشتری می شود. درک نادرست مشتری می تواند منجر به فعالیت-های پرخطر شود. به طور مشابه، فعالیت های متمرکز نشده، همچون تلاش های نامحدود برای دسترسی یا به دست آوردن همه مشتری ها، می تواند منجر به کاهش ارزش عمر مشتری (قانون برگشت نزولی) شود. بنابراین، تکیه اساسی خود را بایستی بر روی درک صحیح مشتری و فعالیت-های مرتبط با آن گذاشت. (امتیاز و همکاران، 1388)

 


در بررسی ادبیات موضوع مرتبط با این حوزه، نیاز به یک طبقه‌بندی از جنبه های مختلف مدیریت دانش مشتری، به منظور موشکافی چگونگی کاربرد تکنیک های داده‌کاوی می باشد. در این راستا یکی از مدل‌های کاربردی توسط شامی و همکاران (2008) ارائه شده است. در این مدل طبقه‌بندی روی انواع دانش مشتری در سه لایه صورت گرفته است (یقینی و همکاران، 1388):
در مرحله نخست، برای پشتیبانی از مشتریان در چرخه خریدشان، یک جریان دانش پیوسته که از شرکت به مشتریان هدایت می شود (دانش برای مشتری) پیش نیاز است. دانش برای مشتریان شامل اطلاعاتی در مورد محصولات، بازارها و تامین کنندگان است. این بعد دانش همچنین بر روی درک مشتری از کیفیت خدمات، تاثیر می گذارد.

 

 

در همین زمان، دانش از مشتریان می باید در جهت خلق نوآوری در خدمات و محصول، تولید ایده و بهبود مستمر برای محصولات و خدمات، توسط سازمان به هم پیوند داده شود. تسخیر کردن دانش مشتری و دخیل کردن مشتریان در فرآیند نوآوری از طرق مختلفی قابل دستیابی است. برای مثال دانش مشتریان در مورد محصولات، تامین کنندگان و گرایشهای بازار می تواند از طریق مکانیزم بازخورد مناسب برای فراهم کردن یک بهبود سیستماتیک و نوآوری محصولات، استفاده شود. جمع آوری و تحلیل دانش درباره مشتری قطعا یکی از قدیمی ترین اشکال فعالیت مدیریت دانش در حوزه CRM است. علاوه بر داده های خام مشتریان و معاملات گذشته، دانش در مورد مشتری، نیازهای کنونی مشتریان، خواسته های آتی، ارتباط، فعالیت خرید و توانایی مالی را هم در نظر می-گیرد. دانش درباره مشتریان در فرآیند پشتیبانی و خدمات CRM جمع آوری می شود و در فرآیند آنالیز CRM مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرد. (یقینی و همکاران، 1388)
 

 

 

 

 

 

 

فهرست مطالب

 نظری داده کاوی    11
2-5-1 مفهوم داده کاوی    11
2-5-2 تعاریف داده کاوی    11
2-5-3 الگوریتمهای داده کاوی    13
2-5-4 تکنیکهای داده کاوی    14
2-5-5 گامهای اجرایی کشف دانش در داده کاوی    16
2-5-6 فرآیند داده کاوی    18
2-5-7 کاربردهای داده کاوی    21

2-5-8 نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتریان    23

2-6 پیشینه تحقیق    28

2-7 مزایای بکارگیری داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتریان مبتنی بر تلفن همراه    36

2-8 محدودیتهای بکارگیری داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتریان مبتنی بر تلفن همراه    39

 

منابع

 

 

 

 


 


سوالات احتمالی شما درباره نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی


چطور میتونم فایل نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی رو دریافت کنم؟

برای خرید و دانلود این فایل میتونید دکمه سبز رنگ خرید و دانلود فوری کلیک کنید و بلافاصله بعد از پرداخت، لینک دانلود نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی براتون نمایش داده میشه و میتونید فایل رو دانلود کنید.

این فایل چطوری به دست من میرسه؟

بعد از خرید به صورت اتوماتیک، لینک دانلود فایل نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی برای شما نمایش داده میشه و میتونید دانلود و استفاده کنید.

قیمت نقش داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری و بررسی الگوریتمها و تکنیک های داده کاوی چقدر هست؟

در حال حاضر قیمت این فایل با تخفیف ویژه 38 هزار تومان هست.

چطور میتونم با پشتیبانی سایت در ارتباط باشم؟

از طریق شماره 09374433704 میتونید با پشتیبانی سایت در ارتباط باشید.

برچسب ها:



by تارخ · 2007 — در بررسی های انجام شده یکی از مشکلات بانک ملت عدم شناسایی مشتریان و عدم اتخاذ با آنها از داده کاوی و ابزار آن مانند الگوریتم ژنتیک و الگوریتم میانگین k 

دانلود و دریافت مقاله کاربرد و تکنیک های داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری . بر داده کاوی، مدیریت ارتباط با مشتری، ارتباط بین این دو و بررسی کاربردها 

در بررسی ادبیات موضوع مرتبط با این حوزه، نیاز به یک طبقه‌بندی از جنبه های مختلف مدیریت دانش مشتری، به منظور موشکافی چگونگی کاربرد تکنیک های داده‌کاوی می باشد.

و فناوریهای انبار داده، داده كاوی و دیگر تكنیك های مدیریت ارتباط با مشتری، ظهور و پیدایش اینترنت در تغییر جهت مركز توجه بازاریابی نقش بسزایی داشته 

Mordad 7, 1397 AP — در این سلسله مقالات به مفاهیم و کاربرد های داده‌کاوی، متن کاوی و علوم مرتبط با علم داده پرداخته می‌شود. با توجه به حجم عظیم مقالات تولید شده 

پایگاه داده اینترنتی بانک شاخصه های دسته بندی مشتریان بانک استخراج و با استفاده از الگوریتم ژنتیک انتخاب گردید و سپس با استفاده از تکنیک داده کاوی درخت 

Cap Gemini مطالعه ای را برای ارزیابی آگاهی شرکت و تهیه استراتژی CRM انجام داد [1]. از میان شرکت های مورد بررسی، 65 درصد از فناوری و روش CRM آگاه بودند. 28٪ 

Farvardin 5, 1400 AP — مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM): فعالیت در جهت بهبود روابط سازمان با با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی، سرعت انجام محاسبات و فضای مورد 

by ناظمی · 2012 — در این مطالعه، با استفاده از تکنیکهای داده کاوی مدلی دو مرحلهای برای در مرحله نخست، از الگوریتم K-mean جهت شناسایی گروههای مشتریان بر مبنای میزان 

Bahman 23, 1397 AP — شرکت های بیمه با استفاده از تکنیک های تحلیلی می توانند مشکلات پیچیده ای را در رابطه با تقلب، انطباق، مدیریت ریسک و سقوط مشتری حل کنند. شرکت ها 

by خطیب سمنانی · 2017 — نااطمینانی در اقتصاد از مهمترین عوامل خروج سرمایه از بانک ها و از بین رفتن اعتماد مشتری است. مزایای بانکداری الکترونیک را می‌توان از دو جنبه مشتریان و موسسات 

دانلود ···. کاوی - نقش - داده - الگوریتم - مدیریت - داده - مشتری - ارتباط - کاوی - تکنیک - بررسی - دسته: کامپیوتر و IT تعداد صفحه:40 فرمت: docx دانلود تحقیق 

مطالب مرتبط با کلیدواژه داده کاوی در وب‌سایت پرتال جامع علوم انسانی. ارائه یک مدل برای محاسبه ارزش عمر مشتری در سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری.

در این مقاله به تعریف داده کاوی و تکنیک‌های مهم آن می‌پردازیم. شرکت‌ها یک سری خدمات به مشتریان ارائه ‌می‌دهند و با آنها ارتباط مستمر برقرار ‌می‌کنند.