面向crm的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

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1、面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

2、第11、前言隨著信息時代的來臨，企業(yè)的競爭環(huán)境發(fā)生了天翻地覆的變化，逐漸由過去的以產(chǎn)品為中心，轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻魹橹行??？蛻絷P(guān)系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM)逐漸成為注目的焦點,企業(yè)也認識到良好客戶關(guān)系的提升成為電子商務(wù)時代的致勝關(guān)鍵?？蛻絷P(guān)系管理(ＣＲＭ)的指導(dǎo)思想就是對客戶進行系統(tǒng)化的研究,以便改進對客戶的服務(wù)水平,提高客戶的忠誠度,并因此為企業(yè)帶來更多的利潤。這就要求ＣＲＭ系統(tǒng)要能夠有效地獲取客戶的各種信息,識別所有的客戶與商家之間的中介關(guān)系

3、,并且了解從這種關(guān)系發(fā)生開始客戶與商家之間進行的所有交互操作;同時,對客戶的行為方式進行深入地分析,尋找其中的規(guī)律,為客戶提供更好、更個性化的服務(wù),為企業(yè)決策提供支持。然而如何管理和分析大量、龐雜的客戶信息，從中找出對企業(yè)管理決策有價值的知識則需要有更先進的技術(shù)和工具的支持，而數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù)的出現(xiàn)，為CRM的實施提供了良好的支持。本文就將介紹在CRM應(yīng)用中如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘又叫數(shù)據(jù)開采，它是從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、有價值的知識或規(guī)則的過程。它是數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD）

4、中的一個最重要的步驟。2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)有：(1)決策樹方法：用樹形結(jié)構(gòu)來表示決策集合，這些決策集合通過對數(shù)據(jù)集的分類產(chǎn)生規(guī)則。比較典型的決策樹方法有ID3算法和CART（分類回歸樹）算法等。(2)遺傳算法：它是在生物進化的概念基礎(chǔ)上設(shè)計的一種優(yōu)化技術(shù)，它包括基因組合、交叉、變異和自然選擇等一系列過程，通過這些過程已達到優(yōu)化的目的。(3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：它從結(jié)構(gòu)上模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，可以完成分類、聚類、特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。(4)最近臨技術(shù)：這種技術(shù)

5、通過已辨別歷史記錄的組合來辨別新的記錄，它可以用來作聚類和偏差分析。(5)規(guī)則歸納：通過統(tǒng)計方法來歸納、提取有價值的規(guī)則。規(guī)則歸納技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中被廣泛應(yīng)用。典型的方法有集合論的粗集（roughset）方法和概念樹方法等。另外，還有可視化方法、公式發(fā)現(xiàn)方法等。2.2數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)主要有：關(guān)聯(lián)分析、時序模式、分類、聚類、偏差分析以及預(yù)測等。(1)關(guān)聯(lián)分析：其目的就是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。例如，買電腦的顧客同時會買某種軟件，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。(2)時序模式：通過時間序列搜索出重復(fù)發(fā)生概率較高的模

6、式，這里強調(diào)時間序列的影響。例如，購買了激光打印機的人中，半年后80%的人會買新硒鼓。(3)分類：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。分類數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多的任務(wù)。(4)聚類：按一定規(guī)則將數(shù)據(jù)分為一系列有意義的子集。同一聚類中，個體之間的差距較小，不同聚類中，個體之間的距離偏大。(5)偏差分析：從數(shù)據(jù)庫中找出異常數(shù)據(jù)。例如，金融欺詐，洗黑錢。(6)預(yù)測：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。上面介紹的數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)，可以完成這些任務(wù)，不同技術(shù)完成的任務(wù)和側(cè)重點有

7、很大不同。在具體應(yīng)用中可根據(jù)具體的任務(wù)目的，選用合適的技術(shù)方案。3、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用3.1應(yīng)用領(lǐng)域根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘所能夠完成的任務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)可以應(yīng)用到以客戶為中心的企業(yè)決策分析和管理的各個不同領(lǐng)域和階段。在客戶關(guān)系管理中，它可以應(yīng)用到以下幾個方面：(1)客戶群體分類分析；近年來，特別是在電子商務(wù)環(huán)境下一對一營銷正在受到企業(yè)的青睞，這意味著企業(yè)要了解每一個客戶，并同其建立起持久的關(guān)系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對大量的客戶分類，提供針對性的產(chǎn)品和服務(wù)。(2)交叉銷售；現(xiàn)代企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動的，一旦

8、擁有了新的客戶，就要竭力完善這種關(guān)系，需要對其進行交叉銷售，為原有客戶提供新的產(chǎn)品或服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助你分析出最優(yōu)的合理的銷售匹配。(3)客戶的獲得、流失和保持分析；企業(yè)的增長和發(fā)展壯大需要不斷維持老客戶和獲得新客戶。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助你識別出潛在的客戶群，提高市場活動的響應(yīng)率，使你做到心中有數(shù)，有的方矢。(4)客戶盈利能力分析和預(yù)測；對于一個企業(yè)來講，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。很顯然，不同客戶對于企業(yè)來講，其價值是不同的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來分析和預(yù)測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化

9、，幫助企業(yè)制定適合的市場策略。(5)客戶背景分析；了解客戶背景資料，有助于企業(yè)對客戶的分析，從而更好的制定客戶策略。數(shù)據(jù)挖掘可以從大量，表面無關(guān)的客戶信息中發(fā)現(xiàn)許多對商家有用的模式。(6)客戶滿意度分析；分析客戶對企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度，可以幫助企業(yè)改進客戶營銷策略，從而增加客戶的忠誠度。數(shù)據(jù)挖掘可從零散的客戶反饋信息中，分析出客戶的滿意度。(7)客戶信用分析。分析客戶信