數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在ｃｒｍ中的應(yīng)用研究論文

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1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在ＣＲＭ中的應(yīng)用研究論文.freel過程中，如果能夠?qū)Ａ康臄?shù)據(jù)進行有效快速深入的分析和處理，找出有價值的知識，就能為企業(yè)作出正確的經(jīng)營決策、捕捉瞬間即失的市場機會提供極大的幫助，并能從中獲得豐厚的社會和經(jīng)濟效益。關(guān)鍵詞CRM；數(shù)據(jù)挖掘；信息技術(shù)客戶作為一種企業(yè)核心資源，擁有和保持更多的客戶決定著企業(yè)今后發(fā)展的命運，因此有效地開發(fā)和利用客戶資源，發(fā)展和鞏固企業(yè)同客戶之間的和諧關(guān)系.freelin-ing)：也就是通過使用在線分析工具、先進的信息技術(shù)以及統(tǒng)計數(shù)學等方法為企業(yè)提供實時的信息反饋和與合作伙伴的信息交流。數(shù)據(jù)挖掘使企業(yè)管理者更能獲得存在于

2、信息之中的深層價值，從而為企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略決策產(chǎn)生重要幫助作用。(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘是進行信息處理的系統(tǒng)工具，按照信息處理的流程來分類，一般有三種類型：信息發(fā)現(xiàn)(Discovery)、預測模型(PredictiveModel)和異常分析(ForensicAnaly-山)。信息發(fā)現(xiàn)是指單純地對信息進行處理、整理和分析，以發(fā)掘出蘊涵在信息之間的潛在的有價值的知識或者聯(lián)系，但并不進行對信息處理結(jié)果的預測。信息發(fā)現(xiàn)包括條件邏輯推理、關(guān)聯(lián)處理和信息規(guī)律趨勢和變化等；預測模型是指通過上一階段的信息處理，利用有價值的知識資源和預測模型對其進行發(fā)展趨勢預測，這包

3、括結(jié)論預測和發(fā)展趨勢展望等；異常分析是指數(shù)據(jù)挖掘的擴展階段，對發(fā)現(xiàn)的異常情況作出分析，包括偏離偵測和關(guān)聯(lián)分析等?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常有六種手段進行信息處理：分類、回歸模型、時間序列、聚類、關(guān)聯(lián)分析和序列發(fā)現(xiàn)。分類和回歸模型一般用于趨勢預測，關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)用于分析客戶行為，聚類則可用于以上兩種情況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)按對信息的處理方式分為數(shù)據(jù)保存技術(shù)和數(shù)據(jù)提煉技術(shù)兩種方式。數(shù)據(jù)保存技術(shù)主要是能夠方便地為企業(yè)決策提供信息幫助，在企業(yè)決策中應(yīng)用案例分析(CBR)來保證經(jīng)營決策的有效性。但是企業(yè)要想獲得蘊涵在信息之中的有價值的知識，就必須使用數(shù)據(jù)提煉技術(shù)，數(shù)據(jù)提煉技

4、術(shù)包括：邏輯方法是運用多維或者OLAP技術(shù)對量化的或者非量化的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一模式的處理，包括規(guī)則公式和決策樹；橫向?qū)Ρ戎饕菍Χㄐ詳?shù)據(jù)指標進行類比分析，包括類比中介和可信網(wǎng)絡(luò)；程式分析是能夠有效地應(yīng)用多維模型和數(shù)理統(tǒng)計方法對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行處理，包括數(shù)理統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。二、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用在客戶關(guān)系管理過程中，客戶生命周期對企業(yè)來說非常重要，因為它直接關(guān)系到企業(yè)的客戶收益和客戶利潤，一方面客戶生命周期提供了客戶信息來源，另一方面客戶生命周期使得企業(yè)明確了為滿足客戶需求應(yīng)注重的方面?？蛻羯芷跒閿?shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)

5、挖掘是建立在數(shù)據(jù)倉庫之上的，通過各種先進的信息技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計方法挖掘數(shù)據(jù)倉庫中的潛在的、有價值的客戶信息，通過運用數(shù)據(jù)挖掘，企業(yè)能把大量的客戶記錄變成系統(tǒng)的客戶信息，提供給決策者，這樣不僅解決了企業(yè)進行決策時遇到的信息匱乏，也充分發(fā)揮了企業(yè)實施CRM的效用。(一)客戶分析。CRM系統(tǒng)主要是面向客戶，因此對客戶數(shù)據(jù)的分析是極為重要的，通過對客戶數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)客戶需求，調(diào)整并實施相應(yīng)的措施，客戶分析主要有幾個方面：(1)購買頻率，通過對客戶購買頻率的分析，企業(yè)實施相應(yīng)的營銷活動，可以利用諸如促銷、折扣和優(yōu)惠等手段來刺激消費者的消費欲望；(2)近期消費，通過對客

6、戶最近消費時間的分析，可以及時發(fā)現(xiàn)客戶流失的原因，從而采取相應(yīng)的措施；(3)客戶忠誠度分析，通過對客戶交易資料的記錄和分析，可以采用序列模式來預測消費者的忠誠度，并據(jù)此來調(diào)整企業(yè)的生產(chǎn)和提供的服務(wù)，提高客戶的忠誠度并吸引新客戶；(4)客戶分類，不同的消費者對產(chǎn)品和服務(wù)的要求不同，也為企業(yè)創(chuàng)造不同的收益，企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息處理分析，對客戶采用聚類的方法進行分類，挖掘客戶群的需求特征和需求趨勢，并發(fā)現(xiàn)最有價值和最有盈利潛力的客戶群，對這些客戶實施“一對一”的市場營銷，取得最大的收益；(5)客戶購買相關(guān)性分析，通過銷售記錄的信息挖掘，可以發(fā)現(xiàn)客戶購買相關(guān)性

7、，這也是發(fā)現(xiàn)客戶消費偏好、消費特點的重要方法，據(jù)此企業(yè)可以積極采用各種手段，如推薦、傳單以及網(wǎng)絡(luò)推廣等方式幫助消費者選擇商品，增加企業(yè)的收益；(6)營銷合理化分析，通過分析營銷活動的有效性，有助于改善營銷效率，多維分析可以實現(xiàn)這方面分析的要求，即通過比較營銷改變前后銷售狀況。(二)異常偏離分析。企業(yè)在對客戶數(shù)據(jù)進行分析時，有可能發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或者無法解釋的現(xiàn)象發(fā)生，企業(yè)應(yīng)對此應(yīng)高度關(guān)注，一般的做法是通過使用數(shù)據(jù)挖掘的各種先進技術(shù)，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類等來及時分析這些異常情況，使企業(yè)能作出快速的反應(yīng)，并針對處理的結(jié)果及時調(diào)整企業(yè)的營銷決策。(三)趨勢分析和預

8、測。數(shù)據(jù)挖掘的工具為客戶需求趨勢預測提供了有效的手段