通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在酒店行業(yè)提升客戶關(guān)系管理-wenkub.com
2025-04-16 00:49 本頁(yè)面
【正文】 Manchester,DataApplicationsConferenceoffora2000)R.32(4),alternativeintrusiondetection:DataG.,11.ProceedingsUDDIWorkflowZhao,Number15827445ElectricalDistrictTheSystemPentiuc.MORARIU,29。Analysis,inAntecedentsM.,NJ:secondeditionforandKotler,CapofCap6.issues.inBlenkhom,C.Kiev,1922,ProcessingInternationalsupportminingM.ISBNseminarului“ProcesarebazaM.(2005)ISBNturism,aunsistemexplorareDeterminarea2.JohnMarketing,DataM.,?結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以成為那些希望了解和預(yù)測(cè)客戶行為的酒店企業(yè)的有用工具。細(xì)分基于消費(fèi)心理特征，如性格和生活方式，在酒店業(yè)非常有用。正如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無(wú)法分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)，這也創(chuàng)造了品牌特有預(yù)測(cè)模型。因此，檢測(cè)可以幫助預(yù)測(cè)現(xiàn)有客戶在這些制度和措施具有相似的需求和欲望的行動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘是其中一種簡(jiǎn)單的研究方法，幫助預(yù)測(cè)旅客的需求趨勢(shì)。基于這樣的事實(shí)，許多分析工具可以用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息是非常重要的，選擇用于分析和預(yù)測(cè)的適當(dāng)?shù)墓ぞ?。?dāng)數(shù)據(jù)輸入源被在延長(zhǎng)的時(shí)間加入，并且沒(méi)有一個(gè)已確保進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)具有正確的格式時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。90％的人口，但這些信息的準(zhǔn)確性較差。數(shù)據(jù)的問(wèn)題導(dǎo)致的任何數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的值的降低，除了降低提出的模型的價(jià)值。后的模型構(gòu)造，從以前的促銷樣品基可以被分析以驗(yàn)證可靠性。一個(gè)給定的屬性可能成為一組客戶，一組為政府客戶和社會(huì)客戶（婚禮或聚會(huì)）。這指的是像人口統(tǒng)計(jì)方面：年齡，生命周期階段，性別，收入，或者消費(fèi)心理方面的，如：社會(huì)階層，生活方式，個(gè)性，行為，用戶狀態(tài)（潛在的，之前的，第一次的）或忠誠(chéng)度的狀態(tài)。CRM? 預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)連續(xù)變量的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)的未來(lái)價(jià)值。? 連接即是指檢測(cè)記錄之間的連接，由協(xié)會(huì)和順序檢測(cè)驅(qū)動(dòng)。信息，例如人口特征，生活方式描述符，和實(shí)際產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)通常用于聚類。? 基于領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)庫(kù)集群的客戶群體，但不依賴于預(yù)定的組定義。相關(guān)酒店業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘所執(zhí)行的任務(wù)可被分成以下五類。這些信息顯示在那里住誰(shuí)訪問(wèn)特定酒店的客戶。由于技術(shù)發(fā)展的酒店企業(yè)已經(jīng)積累了大量的客戶數(shù)據(jù)，這可以組織并集成在可使用規(guī)定來(lái)指導(dǎo)營(yíng)銷決策數(shù)據(jù)庫(kù)。年發(fā)起的兩會(huì)上，酒店業(yè)領(lǐng)袖沉吟技術(shù)的作用。數(shù)據(jù)挖掘在酒店行業(yè)中的應(yīng)用信息技術(shù)最初是由酒店業(yè)視為一個(gè)后臺(tái)辦公功能，支持金融和會(huì)計(jì)領(lǐng)域。任務(wù)相關(guān)聯(lián)。優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)的過(guò)程中確立提供的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置和一組給定的客戶滿足運(yùn)動(dòng)的特征和約束條件，確定了營(yíng)銷渠道中使用之間的映射，并指定相關(guān)的時(shí)間參數(shù)。強(qiáng)調(diào)客戶細(xì)分的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致了消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)的爆炸性增長(zhǎng)。表一數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與可視化工具集合直方圖，箱線圖，散點(diǎn)圖。查詢工具提供綜合性指標(biāo)，如數(shù)量，總計(jì)和平均值。用在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的開(kāi)始描繪的結(jié)構(gòu)和識(shí)別數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。如果那些必要的信息駐留在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)挖掘可以模擬各種各樣的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)CRM一個(gè)公司可以使用這些信息來(lái)產(chǎn)生想法，使他們能夠保持這些客戶。為了推動(dòng)這一活動(dòng)，營(yíng)銷人員增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘輸出成系列管理軟件，并專注于定義的細(xì)分市場(chǎng)。基本目的是構(gòu)造一個(gè)模型，其中，應(yīng)答或輸出是已知的，當(dāng)應(yīng)答或輸出是被期望的則該模型適用于另一種情況。[11]。這是通過(guò)導(dǎo)出，并通過(guò)過(guò)程與搜索從組織收集的大量數(shù)據(jù)關(guān)系和模式，提煉有用的知識(shí)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。在一般情況下，CRM因此，該知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中可能含有的任何兩個(gè)步驟之間有許多循環(huán)。? 根據(jù)這個(gè)目標(biāo)的適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘算法被選擇和應(yīng)用。人
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