数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用

　一、CRM的特点

　　1、一对一营销。“一对一营销”要求企业与每一个客户建立一种学习型关系。所谓学习型关系是指，企业每一次与客户的交往都使企业对该客户增长一份了解，客户不断地提出需求，而企业按此需求不断地改善产品和服务，从而使企业不断提高令该客户满意的能力。

　　2、高度集成的交流渠道。CRM把与客户交流的多种渠道，如面对面、电话接洽、E-mail、Fax或信函以及Web访问等集成为一体，企业可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。但无论通过哪种渠道，客户与企业的交流都必须是无缝的、连贯的，而且是高效的。

　　3、统一共享的信息资源。CRM的全部数据集中存储和管理，不同部门接触客户后的信息能立即与其它部门分享，这样，当前的客户信息就可以实时地供所有面对该客户的工作人员使用，才不致产生客户在电话中询问A方案，但客户上网时企业却建议B方案的错误。

　　4、商业智能化的数据分析和处理。CRM将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，通过充分挖掘客户的商业行为个性和规律，来不断寻找和拓展客户的赢利点和赢利空间；另一方面，智能化的数据分析和处理本身也是企业向客户“学习”的一种高效过程。

　　5、对基于Web的功能的支持。Web在企业内部和外部交流及交易方面日益广泛的使用，使得Web功能成为CRM 的关键因素。CRM使企业可以通过Web直接与客户进行销售和服务，企业还可利用Web的电子商务优势来进行自助服务、自助销售、潜在客户开发、时间登记、合同续订、服务请求以及电话反馈等。

　　二、数据挖掘技术

　　数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实、预测未知的结果，提高市场决策能力。数据挖掘典型的分析方法有：

　　1、关联分析。关联分析是寻找在同一事件中出现的不同项的关联性。目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。若将商品A和B放在一起销售，或向购买了A的顾客推销B，将会提高它们的销售量。

　　2、序列模式分析。序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。显然，通过序列模式分析，可以发现客户潜在的购买模式。

　　3、分类分析。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记)，该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。

　　4、聚类分析。聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。聚类分析的算法很多，其中包括统计方法、机器学习、神经网络、模糊聚类方法等。

　　三、数据挖掘在CRM中的应用

　　数据挖掘按照其功能以及应用来划分，主要有：分类、关联、时间模式和聚类，它们可以具体应用到CRM中的客户群体分类分析、客户效益分类分析和预测、客户背景分析、客户满意度分析、交叉销售、客户信用分析、客户流失分析、客户的获得与保持等。

　　1、客户分类。数据挖掘可以按不同的标准把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。通过数据挖掘掌握不同类客户的爱好，从而提供个性化的产品和服务，实现“一对一营销”，提高客户对企业和产品的满意度。

　　2、交叉销售。由于企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦一个人或一个团体成为企业的客户，就要竭力使这种客户关系趋于完善，需要对现有的客户进行交叉销售，为原有客户销售新的产品和/或服务。交叉销售是建立在双赢原则上的，对客户来讲，要得到更多更好满足他需求的服务且从中受益，对企业来讲，也会因销售额的增长而获益。利用数据挖掘技术分析出最优的合理的销售匹配。

　　3、客户的获得与保持。企业的发展壮大需要不断维持老客户、获得新客户。不论企业希望得到的是哪类客户，数据挖掘都能够帮助识别出潜在的客户群，做到有的放矢，提高市场活动的响应率。

　　四、结束语

　　数据挖掘是CRM的前提和基础，CRM是数据挖掘的延续和创新，通过将两者进行有效的组合，促进企业单个客户价值的提升和客户规模的扩大，从而提高企业价值。
 

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