數據挖掘占據CRM的核心
李蓓
2002/08/19
。。比較常見(jiàn)的分類(lèi)形式中，CRM被分為分析型、運營(yíng)型、協(xié)作型三種類(lèi)型，無(wú)論哪一種，實(shí)現對客戶(hù)更為詳盡的了解是最終目標，于是對客戶(hù)的數據挖掘在CRM系統中的核心地位凸現出來(lái)。
。。數據挖掘是提取有用信息的“數據產(chǎn)生”過(guò)程，企業(yè)的CRM上馬后，運營(yíng)特性最先顯露出來(lái)，公司日常所有的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)都可以流程化和自動(dòng)化地管理起來(lái)，隨著(zhù)客戶(hù)信息的日趨復雜，客戶(hù)數據大量積累，僅限于營(yíng)銷(xiāo)流程的管理已經(jīng)難以滿(mǎn)足企業(yè)進(jìn)一步的需要，企業(yè)家期待CRM扮演更重要的角色—分析大量復雜的客戶(hù)數據，挖掘客戶(hù)價(jià)值。數據挖掘技術(shù)在CRM中能夠起到的作用包括：客戶(hù)特征多維分析，挖掘客戶(hù)個(gè)性需求，客戶(hù)屬性描述要包括地址、年齡、性別、收入、職業(yè)、教育程度等多個(gè)字段，可以進(jìn)行多維的組合型分析，并快速給出符合條件的客戶(hù)名單和數量；客戶(hù)行為分析，結合客戶(hù)信息對某一客戶(hù)群的消費行為進(jìn)行分析。針對不同的消費行為及其變化，制定個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略，并從中篩選出“黃金客戶(hù)”；客戶(hù)關(guān)注點(diǎn)分析，包括客戶(hù)接觸與客戶(hù)服務(wù)的分析；客戶(hù)忠誠度分析，包括對客戶(hù)持久性、牢固性及穩定性分析；銷(xiāo)售分析與銷(xiāo)售預期，包括按產(chǎn)品、促銷(xiāo)效果、銷(xiāo)售渠道、銷(xiāo)售方式等進(jìn)行的分析，同時(shí)，分析不同客戶(hù)對企業(yè)效益的不同影響，分析客戶(hù)行為對企業(yè)收益的影響，使企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系及企業(yè)利潤得到最優(yōu)化；參數調整，是為了提高分析結果的靈活度，擴大其適用范圍。例如，價(jià)格的變化對收入會(huì )有什么樣的影響？客戶(hù)的消費點(diǎn)臨近什么值開(kāi)始成為“正利潤”客戶(hù)？企業(yè)需要通過(guò)對收集到的各種信息進(jìn)行整理和分析，利用科學(xué)的方法，做出各種決策。
。。數據倉庫技術(shù)對數據挖掘在CRM中產(chǎn)生的核心作用提供了巨大的支持。數據倉庫是一種面向決策主題、由多數據源集成、擁有當前及歷史終結數據的數據庫系統。它是一個(gè)中央存儲系統，可以幫助企業(yè)員工回答來(lái)自客戶(hù)的業(yè)務(wù)問(wèn)題。在CRM中，數據倉庫將海量復雜的客戶(hù)行為數據集中起來(lái)，建立一個(gè)整合的、結構化的數據模型，在此基礎上對數據進(jìn)行標準化、抽象化、規范化分類(lèi)、分析，為企業(yè)管理層提供及時(shí)的決策信息，為企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)提供有效的反饋數據。現在，以數據倉庫為基礎的數據挖掘已經(jīng)成為對客戶(hù)資料進(jìn)行分析，挖掘客戶(hù)潛力的基石。
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