CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用研究
(二)異常偏離分析。企業(yè)在對客戶數(shù)據(jù)進行
分析時,有可能發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或者無法解釋的現(xiàn)象
發(fā)生,企業(yè)應(yīng)對此應(yīng)高度關(guān)注,一般的做法是通過
使用數(shù)據(jù)挖掘的各種先進技術(shù),如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)
絡(luò)、聚類等來及時分析這些異常情況,使企業(yè)能作
出快速的反應(yīng),并針對處理的結(jié)果及時調(diào)整企業(yè)的
營銷決策。
(三)趨勢分析和預測。數(shù)據(jù)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(tǒng)力學和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些工具能
為企業(yè)提供科學、有效的趨勢分析,并用于企業(yè)的
生產(chǎn)和營銷決策。具體內(nèi)容包括:評價產(chǎn)品銷售狀
況,企業(yè)通過分析客戶數(shù)據(jù)庫中記錄每一位消費者
的交易信息,可以針對不同的產(chǎn)品、不同的區(qū)域采
取不同的銷售策略,實現(xiàn)盈利最大化;預測銷售狀
況,通過準確的預測,發(fā)現(xiàn)隱藏的信息,是把握市場
動向,滿足客戶需求,調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和營銷方法,從
而使企業(yè)在激烈的市場競爭中立于不敗之地。
(四)客戶服務(wù)支持。客戶服務(wù)是CRM中的
重要組成部分,包括客戶信息和服務(wù)信息,這些數(shù)
據(jù)既有結(jié)構(gòu)化的也有非結(jié)構(gòu)化的,結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)比
較容易分析和整理,如銷售狀況、客戶交易信息等,
非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如故障信息、故障處理信息以及客
戶反饋信息等。對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘的主要過程是:
根據(jù)相應(yīng)數(shù)據(jù)的特點來選擇規(guī)則模板,對數(shù)據(jù)進行
選取和轉(zhuǎn)換,并應(yīng)用歸納學習法、決策樹、最鄰近
法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等來進行數(shù)據(jù)挖掘,挖掘得
到的結(jié)果可以存入數(shù)據(jù)庫,幫助企業(yè)決策,非結(jié)構(gòu)
化數(shù)據(jù)由于存在的形式和性質(zhì)難以進行標準化分
析,但是非結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)挖掘算法,直接
對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行挖掘,但是由于非結(jié)構(gòu)化的自
身特點,使得這樣的全新數(shù)據(jù)挖掘非常復雜,而且
難以評估數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可靠性;二是通過將非結(jié)
構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,而后采用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
對其進行挖掘,這就需要建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技
術(shù),而且也是非常復雜。總的來說,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖
掘技術(shù)已經(jīng)成熟,但是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘尚待進
一步發(fā)展。
(五)銷售管理。銷售管理自動化是客戶關(guān)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(fā)展成真正客戶并提高其忠誠
度是使企業(yè)盈利的核心因素。在此環(huán)節(jié)中,數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(yè)管理層也可以隨時掌
握市場動態(tài)。
(六)數(shù)據(jù)挖掘和客戶隱私。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫
助企業(yè)能比以往更好地發(fā)現(xiàn)客戶信息中的隱性知
識,但是這也增加了客戶隱私被企業(yè)侵犯的風險。
一方面客戶信息挖掘有助于客戶與企業(yè)之間建立
起親密的關(guān)系,另一方面客戶信息如果被企業(yè)不正
當?shù)乩?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(yè)的威脅?？蛻綦[私按其本質(zhì)來說,更是一個
道德問題而非一個技術(shù)問題,關(guān)鍵是處理好企業(yè)數(shù)
據(jù)挖掘與客戶個人信息保護之間的平衡問題,現(xiàn)在
世界上好多企業(yè)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(shù)據(jù)處理模型中?？傊?企業(yè)在實施
客戶關(guān)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(yè)之間進行交流,才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘在
客戶關(guān)系管理的作用。
三、結(jié) 語
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本質(zhì)上是提供一種商務(wù)運作更
先進的途徑,本身并沒有判斷待處理信息的質(zhì)量與
價值高低,因此企業(yè)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(shù)據(jù)
挖掘技術(shù)就想一勞永逸,不僅不現(xiàn)實而且會給企業(yè)
的經(jīng)營運作帶來致命的打擊,因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要
和企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、企業(yè)“以客戶為核心”的經(jīng)營
理念相結(jié)合進行運作,只有這樣數(shù)據(jù)挖掘才不會變
成無源之水;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多種多樣,每一種方法
應(yīng)對不同的市場信息環(huán)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(shù)據(jù)處理和分析。
[參考文獻]
[ 1 ] Chris Rygielsk, Jyun - Cheng Wang, Data mining tech2
nique for CRM[ J ] , Technology in Society, 2002, (24).
[ 2 ] Michael Fayerman, Customer Relationship Management
[ J ] ,New Directions Research, 2002 (113).
[ 3 ]貝爾森. 構(gòu)建面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用[M ]. 北京:人
民郵電出版社, 2001.
[ 4 ]朱愛群. 客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘[M ]. 北京:中國財
政經(jīng)濟出版社, 2001.
[ 5 ]何榮勤. CRM原理·設(shè)計·實踐[M ]. 北京:電子工業(yè)
出版社, 2003.
[ 6 ]魏娟. 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的企業(yè)客戶關(guān)系管理[ J ]. 商
業(yè)研究, 2005, (7).
[ 7 ]魏宏業(yè). 企業(yè)CRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘與知識管理研究
[ J ]. 情報學報, 2003, (6).
[ 8 ]孫曉霞. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用[ J ]. 機械管理
開發(fā), 2005, (4).
強力推薦：
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過程，針對不同價值的客戶實施以客戶滿意為目標的營銷策略，通過企業(yè)級協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達到留住客戶、提高銷售，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化的目的。通過對客戶進行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)流程并提高各個環(huán)節(jié)的自動化程度，從而幫助企業(yè)達到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴大銷售量、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)在當前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。