CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用分析
3. 分類(Classification) 。找出一個(gè)類別的概念描述, 它
代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息。分類是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多
的任務(wù)。要為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或
挖掘出分類規(guī)則, 然后用這個(gè)分類規(guī)則對其他數(shù)據(jù)庫中的
記錄進(jìn)行分類。
4. 聚類(Clustering) 。按一定規(guī)則將數(shù)據(jù)分為一系列有
意義的子集。通俗地講, 就是多元統(tǒng)計(jì)中研究所謂“物以類
聚”現(xiàn)象的一種方法, 其職能是對一批樣本或指標(biāo)按它們
在性質(zhì)上的親疏程度來進(jìn)行分類, 采用不同的聚類方法,
對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結(jié)果。
5. 偏差分析(Deviation) 。從數(shù)據(jù)庫中找出異常數(shù)據(jù)。
6. 預(yù)測(Prediction) 。利用歷史數(shù)據(jù)找出規(guī)律, 建立模
型, 并用此模型預(yù)測未來數(shù)據(jù)的種類、特征等。
三、CRM中數(shù)據(jù)挖掘的工作流程
1. 數(shù)據(jù)抽樣。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí), 首先要從企業(yè)大量
客戶信息數(shù)據(jù)中抽取出相關(guān)的數(shù)據(jù)子集。通過對數(shù)據(jù)樣本
的精選, 不僅能減少數(shù)據(jù)處理量, 節(jié)省系統(tǒng)資源, 而且能通
過對數(shù)據(jù)的篩選, 使數(shù)據(jù)更加具有規(guī)律性。
2. 數(shù)據(jù)探索。數(shù)據(jù)探索就是通常所進(jìn)行的對數(shù)據(jù)深入
調(diào)查的過程, 從樣本數(shù)據(jù)集中找出規(guī)律和趨勢, 用聚類分
析區(qū)分類別, 最終要達(dá)到的目的就是搞清楚多因素相互影
響的、十分復(fù)雜的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。
3. 數(shù)據(jù)調(diào)整。通過上述兩個(gè)步驟的操作, 對數(shù)據(jù)的狀
態(tài)和趨勢有了進(jìn)一步的了解, 這時(shí)要盡可能對問題解決的
要求進(jìn)一步明確化、進(jìn)一步量化。
4. 模型化。在問題進(jìn)一步明確, 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容進(jìn)一
步調(diào)整的基礎(chǔ)上, 就可以建立模型。這一步是數(shù)據(jù)挖掘的
核心環(huán)節(jié), 運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、時(shí)間序列分
析等方法來建立模型。
5. 評價(jià)。從上述過程中將會得出一系列的分析結(jié)果、
模式和模型, 多數(shù)情況會得出對目標(biāo)問題多側(cè)面的描述,
這時(shí)就要綜合它們的規(guī)律性, 提供合理的決策支持信息。
四、CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
1. 客戶的獲取。把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特
征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體, 同一群
體中的客戶對產(chǎn)品的需求以及交易心理等方面具有相似
性,而不同群體間差異較大。這樣就有助于企業(yè)在營銷中更
加貼近顧客需求。分類和聚類等挖掘方法可以把大量的客
戶分成不同的類(群體),適合于進(jìn)行客戶細(xì)分。通過群體細(xì)
分, CRM用戶可以更好地理解客戶, 發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為
規(guī)律。在行為分組完成后, 還要進(jìn)行客戶理解、客戶行為規(guī)
律發(fā)現(xiàn)和客戶組之間的交叉分析。
2. 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)。就是找出對企業(yè)具有重要意義的客
戶, 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)主要包括:發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的潛在客戶; 發(fā)現(xiàn)
有更多的消費(fèi)需求的同一客戶; 發(fā)現(xiàn)更多使用的同一種產(chǎn)
品或服務(wù); 保持客戶的忠誠度。根據(jù)80/20( 即20%的客戶
貢獻(xiàn)80%的銷售額) 以及開發(fā)新客戶的費(fèi)用是保留老客戶
費(fèi)用的5 倍等營銷原則, 重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)在CRM中具有舉
足輕重的作用。
3. 交叉營銷。商家與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種持
續(xù)的不斷發(fā)展的關(guān)系,通過不斷地相互接觸和交流,客戶得
到了更好更貼切的服務(wù)質(zhì)量, 商家則因?yàn)樵黾恿虽N售量而
獲利。交叉營銷指向已購買商品的客戶推薦其他產(chǎn)品和服
務(wù)。這種策略成功的關(guān)鍵是要確保推銷的產(chǎn)品是用戶所感
興趣的,有幾種挖掘方法都可以應(yīng)用于此問題,關(guān)聯(lián)規(guī)則分
析能夠發(fā)現(xiàn)顧客傾向于關(guān)聯(lián)購買哪些商品; 聚類分析能夠
發(fā)現(xiàn)對特定產(chǎn)品感興趣的用戶群; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法
能夠預(yù)測顧客購買該新產(chǎn)品的可能性。
4. 客戶分析。主要包括: 客戶價(jià)值金字塔分析、客戶分
布分析、新增客戶分析、流失客戶分析和購買行為分析。其
中分類等技術(shù)能夠判斷具備哪些特性的客戶群體最容易
流失,建立客戶流失預(yù)測模型, 從而幫助企業(yè)對有流失風(fēng)險(xiǎn)
的顧客提前采取相應(yīng)營銷措施。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以通
過挖掘大量的客戶信息來構(gòu)建預(yù)測模型, 較準(zhǔn)確地找出易
流失客戶群, 并制訂相應(yīng)的方案, 最大程度地保持住老客
戶。
5. 性能評估。以客戶所提供的市場反饋為基礎(chǔ), 通過
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)清潔與集中過程, 將客戶對市場的反饋?zhàn)?
動地輸入到數(shù)據(jù)倉庫中, 從而進(jìn)行客戶行為跟蹤。性能分
析與客戶行為分析和重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)是相互交疊的過程, 這
樣才能保證企業(yè)的客戶關(guān)系管理能夠達(dá)到既定的目標(biāo), 建
立良好的客戶關(guān)系。
五、小結(jié)
CRM作為一個(gè)涉及知識管理、業(yè)務(wù)流程再造和企業(yè)
信息化的概念看起來非常復(fù)雜, 其實(shí)它最基礎(chǔ)的是一整套
數(shù)據(jù)倉庫客戶資料系統(tǒng), 實(shí)施和運(yùn)用CRM, 應(yīng)該從最基礎(chǔ)
的應(yīng)用開始, 將客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理好, 服務(wù)好和應(yīng)用好。很
顯然, 如果沒有數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的支持, CRM的實(shí)用價(jià)值將
會大打折扣。因此, 只有融合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效的客
戶關(guān)系管理才能更好地適應(yīng)當(dāng)今信息時(shí)代及其網(wǎng)絡(luò)化特
征, 成為現(xiàn)代企業(yè)在激烈的市場競爭中生存的根本和制勝
的關(guān)鍵。
主要參考文獻(xiàn)
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息化, 2005, ( 5) .
強(qiáng)力推薦：
天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)
天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專業(yè)性、實(shí)用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶為中心的協(xié)同管理思想和營銷理念，圍繞客戶生命周期的整個(gè)過程，針對不同價(jià)值的客戶實(shí)施以客戶滿意為目標(biāo)的營銷策略，通過企業(yè)級協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達(dá)到留住客戶、提高銷售，實(shí)現(xiàn)企業(yè)利潤最大化的目的。通過對客戶進(jìn)行7P的深入分析，即客戶概況分析(Profiling)、客戶忠誠度分析(Persistency)、客戶利潤分析(Profitability)、客戶性能分析(Performance)、客戶未來分析(Prospecting)、客戶產(chǎn)品分析(Product)、客戶促銷分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷售、營銷、客戶服務(wù)和支持等與客戶關(guān)系有關(guān)的業(yè)務(wù)流程并提高各個(gè)環(huán)節(jié)的自動化程度，從而幫助企業(yè)達(dá)到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴(kuò)大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場份額、尋求新的市場機(jī)會和銷售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力，使得企業(yè)在當(dāng)前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。