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, 然后用這個分類規(guī)則對其他數(shù)據(jù)庫中的
記錄進行分類。
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)進行數(shù)據(jù)挖掘時, 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。通過上述兩個步驟的操作, 對數(shù)據(jù)的狀
態(tài)和趨勢有了進一步的了解, 這時要盡可能對問題解決的
要求進一步明確化、進一步量化。
4. 模型化。在問題進一步明確, 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容進一
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), 運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、數(shù)理統(tǒng)計、時間序列分
析等方法來建立模型。
5. 評價。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, 重點客戶發(fā)現(xiàn)主要包括:發(fā)現(xiàn)有價值的潛在客戶; 發(fā)現(xiàn)
有更多的消費需求的同一客戶; 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80%的銷售額) 以及開發(fā)新客戶的費用是保留老客戶
費用的5 倍等營銷原則, 重點客戶發(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, 商家則因為增加了銷售量而
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
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自
動地輸入到數(shù)據(jù)倉庫中, 從而進行客戶行為跟蹤。性能分
析與客戶行為分析和重點客戶發(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, 其實它最基礎(chǔ)的是一整套
數(shù)據(jù)倉庫客戶資料系統(tǒng), 實施和運用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的實用價值將
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
[ 1] 亓文會, 亓民潔. 商業(yè)智能: 管理信息化的新熱點[ J] .中國管理信
息化, 2005, ( 5) .
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(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(dāng)前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。