中文字幕咪咪网_論數據挖掘技術(shù)在CRM中的應用_CRM

論數據挖掘技術(shù)在CRM中的應用

王芳楊奕 2009/05/06

l.引言

　　客戶(hù)關(guān)系管理作為一種“以客戶(hù)為中心”的先進(jìn)的經(jīng)營(yíng)管理理念，能夠實(shí)現通過(guò)客戶(hù)利益的最大滿(mǎn)足促進(jìn)企業(yè)利潤極大增長(cháng)的經(jīng)營(yíng)目標。為顧客提供高質(zhì)量的服務(wù)，不斷提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠度，已經(jīng)成為新形勢下企業(yè)管理的一項重要工作。因此，有學(xué)者指出，我們已經(jīng)進(jìn)入了客戶(hù)關(guān)系時(shí)代。客戶(hù)關(guān)系管理的核心是客戶(hù)價(jià)值管理，其目的不斷提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠度從而達到獲取企業(yè)競爭優(yōu)勢。

2.數據挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

　　數據挖掘（Data Mining，簡(jiǎn)稱(chēng)DM）是從大型數據庫或數據倉庫中發(fā)現并提取隱藏在其中的有用信息的一種新技術(shù)，是數據庫研究中的一個(gè)很有應用價(jià)值的領(lǐng)域。它可以從大量的數據中抽取出潛在的、有價(jià)值的知識、模型或規則，有助于企業(yè)發(fā)現業(yè)務(wù)的趨勢，揭示已知的事實(shí)，預測未知的結果。

數據挖掘的方法主要有；

概念／類(lèi)描述。概念描述以簡(jiǎn)潔匯總的形式描述給定的任務(wù)相關(guān)數據集，提供數據價(jià)值的一般特性，一般應用于CRM中的描述式數據挖掘。

關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析發(fā)現關(guān)聯(lián)規則，廣泛用于購物藍、商務(wù)管理和決策分析，是商業(yè)分析中應用最為廣泛的一種數據挖掘方法和模式。

分類(lèi)和預測分析。分類(lèi)和預測是CRM中數據分析的兩種重要形式，可以用于提取描述重要數據類(lèi)的模型或預測未來(lái)的數據趨勢。

聚類(lèi)分析。屬于無(wú)指導學(xué)習。對象根據最大化類(lèi)內的相似性、最小化類(lèi)內的相似性的原則進(jìn)行聚類(lèi)或分組。
孤立點(diǎn)分析。對于欺詐探測、定制市場(chǎng)及其它CRM任務(wù)是非常有用的。

演變分析。用于CRM中的趨勢分析、相似性搜索、與時(shí)間有關(guān)的序列模式挖掘和周期模式挖掘。

復雜類(lèi)型的數據挖掘。是數據挖掘技術(shù)的當前一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，極大提升了CRM數據分析能力的深度和廣度，主要包括：多媒體數據挖掘、文本挖掘和Web挖掘等。

3.數據挖掘在客戶(hù)關(guān)系管理中的應用

　　數據挖掘對于CRM應用具有巨大的基礎輔助作用，它可以應用于獲取新客戶(hù)、保持優(yōu)質(zhì)客戶(hù)和提升客戶(hù)價(jià)值等CRM的各個(gè)方面。也正是有了數據挖掘的支持，才使CRM的理念和目標得以實(shí)現，滿(mǎn)足了現代電子商務(wù)時(shí)代的需求和挑戰。數據挖掘在客戶(hù)關(guān)系管理中主要應用于以下方面：

（1）客戶(hù)細分（customer segmentation）。

　　客戶(hù)細分是指將一個(gè)消費群體劃分成一個(gè)個(gè)細分群的過(guò)程，同屬于一個(gè)細分群的消費者彼此相似，而隸屬于不同細分群的消費者被視為差異十分明顯。

　　采用數據挖掘方法的客戶(hù)細分，屬于數據驅動(dòng)的客戶(hù)細分（data driven segmentation）。客戶(hù)細分需要進(jìn)行客戶(hù)特征分析，即用數據來(lái)描述或給出客戶(hù)或潛在客戶(hù)特征的分析過(guò)程。

（2）客戶(hù)獲取（customer acquisition）。

　　在CRM中，業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標里包括新客戶(hù)的獲取能力。數據挖掘技術(shù)可以用于對潛在客戶(hù)群進(jìn)行篩選，并把得出的潛在客戶(hù)名單和這些客戶(hù)感興趣的優(yōu)惠措施系統地結合起來(lái)，以增加市場(chǎng)推廣活動(dòng)產(chǎn)生的反饋率。為了有效實(shí)施客戶(hù)獲取策略，需要對客戶(hù)反應行為模式進(jìn)行分析。

（3）客戶(hù)保持（customer retention）。

　　隨著(zhù)行業(yè)中的競爭愈來(lái)愈激烈，獲得一個(gè)新客戶(hù)的開(kāi)支愈來(lái)愈大，而保持客戶(hù)比獲取新客戶(hù)節約成本，所以保持原有客戶(hù)的工作也愈來(lái)愈有價(jià)值。如何使用數據挖掘來(lái)對不同的旨在保留客戶(hù)的活動(dòng)中進(jìn)行建模將對整個(gè)客戶(hù)保持工作起著(zhù)重要的作用。客戶(hù)流失或客戶(hù)轉移是許多行業(yè)都會(huì )出現的問(wèn)題。

　　改進(jìn)保留客戶(hù)的一種途徑就是在客戶(hù)真正流失之前采取行動(dòng)，這也就是流失模型價(jià)值所在。流失模型能預測賬號在被激活后減少或停止使用一種產(chǎn)品或服務(wù)的行為。由于客戶(hù)流失對公司利潤有重大的影響，很多公司都把流失模型作為客戶(hù)忠誠度計劃的主要關(guān)注點(diǎn)。

（4）交叉營(yíng)銷(xiāo)（cross—selling）。

　　公司與客戶(hù)之間的商業(yè)關(guān)系是一種持續的不斷發(fā)展的關(guān)系。在客戶(hù)與公司建立起這樣雙向的商業(yè)關(guān)系后。可以有很多種方法來(lái)優(yōu)化這種關(guān)系：①延長(cháng)這種關(guān)系的時(shí)間：②在維持這樣的關(guān)系期間增加互相的接觸；③在每一次互相接觸中獲得更多的利潤。公司和客戶(hù)都可以從中獲益，從而達到雙贏(yíng)的結果。

　　使用數據挖掘技術(shù)進(jìn)行交叉營(yíng)銷(xiāo)的分析一般是從分析現有客戶(hù)的購買(mǎi)行為數據開(kāi)始。首先要得到關(guān)于現有客戶(hù)消費習慣的數據。其實(shí)，大部分多項產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷(xiāo)研究與單項銷(xiāo)售所需的分析并無(wú)太大區別。多項產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷(xiāo)可以看作是單向產(chǎn)品銷(xiāo)售的疊加，其中的關(guān)鍵在于要對所有的客戶(hù)提供最合適的產(chǎn)品和服務(wù)。這樣客戶(hù)所接受的這些服務(wù)才能同時(shí)給賣(mài)方和買(mǎi)方帶來(lái)最大的獲益。

（5）客戶(hù)風(fēng)險分析（customer risk analysis）。

　　風(fēng)險分析是提供產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)存在潛在損失的行業(yè)所特有的。數據挖掘方法可以為風(fēng)險分析建立分類(lèi)定位模型。常見(jiàn)的風(fēng)險類(lèi)型出現在銀行業(yè)和保險業(yè)。銀行在放貸時(shí)存在金融風(fēng)險。利用風(fēng)險分析可以預測一個(gè)對象如期還貸或不還貸的可能性。一種貸款如抵押貸款或汽車(chē)貸款是安全貸款，另一種貸款如信用卡貸款為不安全貸款。

　　欺詐風(fēng)險（fraud risk）是許多公司關(guān)心的另一個(gè)風(fēng)險領(lǐng)域，對銀行和保險公司更是如此。欺詐檢測模型通過(guò)了解客戶(hù)的典型消費行為幫助公司減少損失。如果客戶(hù)的消費習慣變化極大，則風(fēng)險處理就采取措施停止或監控直到這種情況可評估為止。

4.結語(yǔ)

　　客戶(hù)關(guān)系管理是企業(yè)保持市場(chǎng)競爭力的重要手段和必不可少的重要環(huán)節。數據挖掘作為一種先進(jìn)的數據分析方法，是實(shí)現對客戶(hù)數據進(jìn)行深入分析的有效工具。數據挖掘技術(shù)的引入高質(zhì)量地實(shí)現了客戶(hù)關(guān)系管理的目標，充分發(fā)揮了客戶(hù)關(guān)系管理的作用。基于數據挖掘的客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）可以最大限度地了解客戶(hù)需求，提高顧客滿(mǎn)意度，從而攫取市場(chǎng)分額和提升盈利能力，提升企業(yè)競爭優(yōu)勢。

萬(wàn)方數據

相關(guān)鏈接:

CRM方案挽回老客戶(hù) 2009-05-05

CRM加速保險業(yè)騰飛 2009-05-05

實(shí)現CRM ROI最大化五步走 2009-05-05

客戶(hù)管理成敗中小企業(yè)未來(lái)？ 2009-05-04

CRM“誤入歧途”的三大主要原因 2009-05-04