CRM系統:數據挖掘技術在CRM中的應用研究
(二)異常偏離分析。企業在對客戶數據進行
分析時,有可能發現異常數據或者無法解釋的現象
發生,企業應對此應高度關注,一般的做法是通過
使用數據挖掘的各種先進技術,如決策樹、神經網
絡、聚類等來及時分析這些異常情況,使企業能作
出快速的反應,并針對處理的結果及時調整企業的
營銷決策。
(三)趨勢分析和預測。數據挖掘的工具為客
戶需求趨勢預測提供了有效的手段,常用的工具是
時間序列分析、系統力學和神經網絡。這些工具能
為企業提供科學、有效的趨勢分析,并用于企業的
生產和營銷決策。具體內容包括:評價產品銷售狀
況,企業通過分析客戶數據庫中記錄每一位消費者
的交易信息,可以針對不同的產品、不同的區域采
取不同的銷售策略,實現盈利最大化;預測銷售狀
況,通過準確的預測,發現隱藏的信息,是把握市場
動向,滿足客戶需求,調整生產結構和營銷方法,從
而使企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。
(四)客戶服務支持?？蛻舴帐荂RM中的
重要組成部分,包括客戶信息和服務信息,這些數
據既有結構化的也有非結構化的,結構化的數據比
較容易分析和整理,如銷售狀況、客戶交易信息等,
非結構化的數據如故障信息、故障處理信息以及客
戶反饋信息等。對結構化數據挖掘的主要過程是:
根據相應數據的特點來選擇規則模板,對數據進行
選取和轉換,并應用歸納學習法、決策樹、最鄰近
法、人工神經網絡技術等來進行數據挖掘,挖掘得
到的結果可以存入數據庫,幫助企業決策,非結構
化數據由于存在的形式和性質難以進行標準化分
析,但是非結構化所隱藏的價值可以通過兩種途徑
來進行挖掘:一是建立全新的數據挖掘算法,直接
對非結構化數據進行挖掘,但是由于非結構化的自
身特點,使得這樣的全新數據挖掘非常復雜,而且
難以評估數據挖掘結果的可靠性;二是通過將非結
構化數據結構化,而后采用結構化的數據挖掘技術
對其進行挖掘,這就需要建立非結構化數據轉換技
術,而且也是非常復雜。總的來說,結構化數據挖
掘技術已經成熟,但是非結構化的數據挖掘尚待進
一步發展。
(五)銷售管理。銷售管理自動化是客戶關系
管理成長最快的部分,銷售人員與潛在客戶的互動
行為、將潛在的客戶發展成真正客戶并提高其忠誠
度是使企業盈利的核心因素。在此環節中,數據挖
掘可以對多種市場活動的有效性進行實時跟蹤和
分析,數據挖掘不僅使銷售人員及時把握銷售機
遇、提高工作效率,而且企業管理層也可以隨時掌
握市場動態。
(六)數據挖掘和客戶隱私。數據挖掘技術幫
助企業能比以往更好地發現客戶信息中的隱性知
識,但是這也增加了客戶隱私被企業侵犯的風險。
一方面客戶信息挖掘有助于客戶與企業之間建立
起親密的關系,另一方面客戶信息如果被企業不正
當地利用,則會給客戶本身帶來不利影響。比如客
戶信用等級、客戶交易行為等信息如果不當利用,
會給消費者帶來推銷騷擾,甚至是某種社會歧視或
者失業的威脅?？蛻綦[私按其本質來說,更是一個
道德問題而非一個技術問題,關鍵是處理好企業數
據挖掘與客戶個人信息保護之間的平衡問題,現在
世界上好多企業在處理客戶交易信息時,采用匿名
方式,將客戶的個人身份信息隱藏起來,只將交易
資料,如客戶偏好、消費等級、需求特點和客戶價值
等資料輸入到數據處理模型中?？傊?企業在實施
客戶關系管理的同時,必須注重客戶隱私的保護,
這樣才能給消費者以安全的感覺,才會讓客戶真正
地與企業之間進行交流,才能充分發揮數據挖掘在
客戶關系管理的作用。
三、結 語
數據挖掘技術本質上是提供一種商務運作更
先進的途徑,本身并沒有判斷待處理信息的質量與
價值高低,因此企業要對所收集的信息進行篩選,
選擇有價值的信息進行分析和處理;僅僅依靠數據
挖掘技術就想一勞永逸,不僅不現實而且會給企業
的經營運作帶來致命的打擊,因此數據挖掘技術要
和企業的業務流程、企業“以客戶為核心”的經營
理念相結合進行運作,只有這樣數據挖掘才不會變
成無源之水;數據挖掘技術多種多樣,每一種方法
應對不同的市場信息環境,而且對客戶信息的處理
也會受到各種因素的影響而失真,因此要綜合使用
各種方法來進行數據處理和分析。
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[責任編輯:周志華]
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