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数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

来源：互联网

2014/4/24 17:57:07

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由于CRM的应用能够提高企业效率，提升客户的忠诚度、节省运营开支和增加营业收入，所以越来越多的企业开始建立CRM系统。

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本文关键字：数据挖掘客户关系管理

2.2 客户价值分析

客户是企业最重要的资源了，拥有越多的客户就以为着企业有更多地发展机会，而不同的客户对于企业的价值是不一样的，这就需要对客户的价值进行分析，有助于企业合理利用，提高企业的收益。

客户价值分析的方法：

可以根据客户购买行为对客户群进行细分。在模型上，采用客户价值矩阵分析方法。首先选择K均值算法作为聚类算法，然后采用决策树算法对客户群的特征进行提取，从而得到聚类分析中每个客户群的对应的特征。

（1）基于K均值算法的客户细分分析。首先选取500名客户5年的购买数据作为数据挖掘的样本数据，样本数据主要包括客户代号、平均采购额度和购买次数3个方面信息。然后设置K值，然后执行K均值聚类算法。算法执行后，样本数据就进行了分类。

（2）基于决策树分类的客户群特征提取。首先进行数据准备和预处理，即对对客户数据进行编码和分类，然后构造训练集，利用聚类结果提取客户特征，最后，根据前面处理过的的客户特征信息样本数据，进行计算最终得到一棵客户价值分析决策树。采用决策树的方法也对客户流失进行了分析，预测了哪些客户最容易流失，这些容流失的客户又具有哪些特性，从而分析出了客户流失的原因，为企业保留客户提供了帮助。

3 结束语

客户资源是市场竞争至关重要的宝贵资源，拥有客户就意味着拥有市场。数据挖掘技术能从日积月累的数据中挖掘出对企业决策有帮助的潜在知识和规则，挖掘现有客户的消费潜力，减少客户的流失，为企业的决策和发展提供帮助。

责编：李玉琴