Pozyskiwanie wiedzy z systemów klasy Customer Relationship Management

• Autorzy: Tomasz Kochański

Warianty tytułu

Knowledge Exploration from Customer Relationship Management Systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Dynamika zmian otoczenia, pojawianie się nowych przedsiębiorstw na rynku oraz wzrost konkurencji, wymusza na podmiocie podejmowanie intensywnych działań przedsiębiorczych w aspekcie jego klienta. Duże znaczenie mają te, które związane są z pozyskiwaniem, przetwarzaniem i wykorzystywaniem danych, informacji i wiedzy. Obecnie dostępne na rynku nowoczesne technologie informatyczne są pomocne w skutecznym realizowaniu procesów pozyskiwania wiedzy o klientach w ramach systemów klasy CRM (Customer Relationship Managament) z dostępnych baz danych (...)
W skutecznym i efektywnym pozyskiwaniu wiedzy dla potrzeb realizacji systemów klasy CRM w bazach danych bardzo pomocnym, zdaniem autora, może być Data Mining i środowisko Oracle. (fragment tekstu)

EN

Every enterprise appreciates value of knowledge and information in the process of client acquisition and preservation in the frame of CRM system and in holding competitive position on modern market. So it takes into account information gathering and processing as a source of knowledge. Knowledge gaining and management allows it to obtain useful tool necessary to effective forecasting strategic decisions making with respect to actual and potential clients. Development of science technologies generates progress in area of AI techniques. Intelligent exploitation their result, according to the author, allows effective data exploration in databases, and - consequently - gathering of new knowledge. Data Mining methods can provide methods allowing finding regularities ruling the client's data. The example is Data Mining Packet in Oracle environment. According to the author, possessed algorithms and classification methods it allows to wide area analysis of client's connected data. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Data Mining; Zarządzanie Kontaktami z Klientem

EN

Artificial intelligence; Data Mining; Customer Relationship Management (CRM)

• Czasopismo: Przedsiębiorczość i Zarządzanie
• Rocznik: 2016
• Numer: t. 17, z. 3, cz. 3 Logistyka w XXI wieku - wybrane zagadnienia
• Strony: 21--29

Twórcy

autor

Tomasz Kochański

• Społeczna Akademia Nauk

Bibliografia

• Baborski A. (1995), Metody indukcyjnego pozyskiwania wiedzy w systemach sztucznej inteligencji, (w:) Inteligentne systemy wspomagania decyzji w zarządzaniu, Soroka H. (red.), Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Katowice.
• Encyklopedia (2004), PWN, Warszawa.
• Galant V. (1997), Zastosowanie algorytmów odkrywania wiedzy w procesie podejmowania decyzji kredytowych, (w:) Zastosowanie rozwiązań informatycznych w bankowości, Gospodarowicza A. (red.), Prace Naukowe Nr 766, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
• Gronau N. (2001), E-Business mit ERP-Systems, "Industrie Managament", z 17, nr 1.
• Grudzewski W.M., Hejduk I. (2002), Kreowanie systemów zarządzania wiedzą podstawą dla osiągania przewagi konkurencyjnej współczesnych przedsiębiorstw, (w:) Przedsiębiorstwo przyszłości - wizja strategiczna, Grudzewski W.M., Hejduk I. (red.), Wyd. Difin, Warszawa.
• Han J. (1996), Data Mining techniques, Conference Tutorial ACM - SIGMOD'96, June.
• Hart S., Banerjee M. (2004), Does the level of experience have an effect on CRM programs Exploratory research findings, ,,Industrial Marketing Management", z 33, nr 7, November.
• Kochański T. (2005), Informacja i wiedza w koncepcji Business Intelligence przedsiębiorstwa, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa" nr 11.
• L Customer Relationship Management cz. 1 Raport (2006), ,,Marketing w praktyce", Grudzień.
• Lasek M. (2004), Nowe metody wykorzystania wiedzy i wspomagania procesu decyzyjnego (Data Mining), "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa" nr 7.
• Morzy T. (1999), Eksploracja danych: Problemy rozwiązania. Konferencja PLOUG'99, Zakopane.
• Neuman L., Kościów S. (2002), Wyszukiwanie informacji z wykorzystaniem sieci Bayesa, Prace Naukowe Nr 931, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
• Nycz M., Smok B. (2000), Problemy pozyskiwania wiedzy z baz danych, (w:) Prace Naukowe nr 850, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
• Olczak A. (2006), Urbaniak M., Marketing B2B w praktyce gospodarczej, Wyd. Difin, Warszawa.
• Penc J. (2002), Myślenie strategiczne w organizacji XXI wieku, (w:) Przedsiębiorstwo przyszłości - wizja strategiczna, Grudzewski W.M., Hejduk I. (red.), Wyd. Difin, Warszawa.
• Program Oracle 9 (2002), Data Mining Concepts, Release 2 (9.2), Part. No. A95961-01.
• Sadowski A. (2003), Marketing partnerski (CRM), Wydawnictwo PFIOW, nr 12.
• Sharpio P.G., Frawley W.I. (1991), Knowledge Discovery in Databases, The AAAI Press.
• Zakrzewicz M. (1997), Data Mining i odkrywanie wiedzy w bazach danych, Konferencja PLOUG'97, Zakopane.