《精编》客户关系管理及其数据探勘

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1、1 客戶關係管理與資料探勘 2 13 1客戶關係管理 CRM 客戶關係管理 CRM 的定義 SwiftCRM是企業藉由與顧客充分的互動 來了解及影響顧客的行為 以提昇顧客的獲取率 顧客的留住率 顧客的忠誠度以及顧客獲利率的一種經營模式 TiwanaCRM是企業從各種不同的角度來了解及區別顧客 以發展出適合顧客個別需要的產品 服務的一種企業程序與資訊科技的組合模式 3 國內一般學者對客戶關係管理的定義CRM係利用資訊科技技術 將生產 行銷 物流 客服等加以整合 以更經確與快速的方式回應顧客的需求 提供顧客量身定做的服務 以提高客戶忠誠度和企業營運績效的一種觀念與做法 4 客戶關係管理的應用 客戶

2、的開發根據80 20法則 企業百分之八十的業績來自百分之二十的關鍵客戶 因此 透過客戶關係管理可提昇客戶對公司的印象 增加公司營利 客戶的維持開發新客戶的成本與維持既有客戶的成本比約為7 1 因此客戶關係必須 也值得努力經營 客戶的放棄作為客戶放棄的依據 5 客戶關係管理模式 IVES的顧客消費模式以顧客消費模式 或稱之為CustomerResourceLifeModel CRLC 為基礎 思考如何在每一階段中提昇顧客方便 快速 安心以及安全的服務Kolter的顧客價值傳遞模式模式 目標 提高總價值 TCV 並降低成本 TCC 6 一 顧客總價值的提昇 1 產品價值的提昇 2 人員價值的提昇

3、3 服務價值的提昇 4 形象價值的提昇二 顧客總成本的降低 1 貨幣成本的降低 2 時間成本的降低 3 勞力成本的降低 4 心力成本的降低 7 以IT為導向的整合性CRM經營模式資訊支援工具 圖13 1 客戶資料搜集工具 客戶資料儲存工具 客戶資料分析工具 客戶資料應用工具 經營模式 圖13 2 顧客透過電話 傳真 電子郵件 網站等管道與 顧客接觸中心 CustomerContactCenter 接觸 顧客接觸中心執行 服務回應 與 服務記錄 兩個動作 8 13 2線上分析作業 客戶關係管理中資料分析的需求以地域和人口統計為分析重點來預測客戶購買行為的有效性不到5 若分析公司內部長期累積的客戶

4、歷史交易記錄 則準確性高達40 消費者的需求是非常複雜且多變的 對企業而言 要滿足客戶眾多的需求是一項具有挑戰性的工作 因此企業要在一個競爭且多變的商業市場中生存 必須具備以下幾項能力 1 能清楚的知到特定消費族群的消費需求 2 要有滿足這些需求的能力 3 要做得比其他競爭者還好 9 商業上可能涉及的資料特性 1 可加總的 Additive 此類型資料可做為數學上的加總與統計分析處理 例如 銷售額 銷售量 等 2 不可加總的 No additive 這類的資料是不可做加總處理的 沒有意義 例如 負債佔淨值比率 存放比 等 10 3 半可加總的 Semi additive 半可加總的的資料在某些

5、維度加總起來是有意義的 但有些維度的加總處理反而會扭取其真義 例如 加總當日各分店的存貨量 即為該公司該日之總存貨量 但加總各分店一整個月的存貨量 卻不等於該公司該月之月存貨量 而是要取當月之最後一日各分店的存貨 才是該月之月存貨量 其它類似的資料如 會計餘額 存貨量 等 11 線上分析作業 OLAP 的應用OLAP技術可提供處理多維資料分析與查詢的能力 也就是說 它可以很快地做各種維度的縱向或橫向的資料彙整處理 OLAP的三種作業方式 1 多維性的線上分析作業 MOLAP 2 關聯性的線上分析作業 ROLAP 3 混合型的線上分析作業 HOLAP 12 13 3資料挖掘 資料探勘 DataM

6、ining 的定義資料探勘是利用自動或半自動的方式 從大量的資料中找出樣式 patterns 及規則 rules 的探勘或分析過程 資料探勘與線上分析作業的差異OLAP是使用者先有一些分析假設 然後利用OLAP作業工具來驗證這些假設是否為真 DataMining則是用來幫助使用者產生假設 13 資料探勘工具類神經網路 NeuralNetwork 圖13 3 基因演算法 GeneticAlgorithm 圖13 4 決策樹演算法 DecisionTreeAlgorithm 圖13 5 分類法 Classification 推估法 Estimation 預測法 Prediction 群集法 Clu

7、stering 關聯規則法 AssociationRules 其它統計分析技術 14 13 4建置資料探勘的成功案例 一 客戶關係管理美西電信 USWest 在進行一項定名為鳳凰城增線模擬的 資料探勘 計劃時 發現客戶不僅要求更低的收費 更要電話公司能提供免費的資訊服務 或是免費試用新式服務一個月 此舉可望減少業者在提供新服務時近45 的損失 於是該公司自通話記錄 服務經銷處 甚至於資訊顧問公司等各方彙集資料 並建立自己的資料倉儲來管理資料 再依此設定控制變因 如家庭大小 中年齡層等 以求取最貼進趨勢和客戶需求的值 結果達成留住客戶的目標 15 二 犯罪偵防美國紐約市警局建立了一個全市犯罪資料

8、倉儲 並運用資料探勘技術來挖掘出該州新的犯罪趨勢 做為警力佈署的依據 將警力做最有效運用 荷蘭Hague警政局建構一個犯罪資料整合倉儲系統 使警務人員利用挖掘技術精確地分析各種犯罪資料 找出犯罪趨勢 並據以規劃或組織警力的佈署 有效打擊犯罪 台灣的 刑案知識庫 系統 透過 資料探勘 人工智慧技術 在第一時間過濾犯罪網路 為信用卡公司或保險公司分析出詐欺行為者的特徵 降低這些公司因詐欺理賠所帶來的損失 16 三 市場區隔挪威PostBanken銀行一直以來都將貸款行銷活動鎖定在年齡低於30歲的顧客 而效果卻都不如預期 後來銀行改以 資料探勘 分析資料倉儲內的貸款者資料 透過分析貸款者信用的變數關

9、係 如年齡 性別 曾經使用金額產品數目與收入等 發現主要的潛在貸款申請人的年齡介於41到45歲 藉由使用從資料倉儲得到的資訊 PostBanken改變了行銷活動的對象 結果在6個月中整個經營績效增加360 17 四 市場研究全美第十一大銀行KeyCorp從300多萬的家庭與700多萬的客戶中 利用資料探勘的技術不僅找出不具獲利的客戶 作為客戶放棄的依據 資料探勘技術也協助它找出客戶的類型 讓KeyCorp可以進行交叉銷售 藉以提高顧客忠誠度 並與客戶保持互動 18 五 行銷設計經由記錄客戶的消費與採購路線 再根據資料探勘出來的特別資訊 超級市場可以設計出更吸引顧客購買的環境 根據研究指出 美國

10、婦女的視線高度是150公分左右 男性是163公分左右 而最舒適的視線角度是視線高度以下15度左右 所以最好的貨品陳列位置是在130至135公分之間 因此現在超級市場的廚房用品 是按照女性的視線高度來擺放 19 六 網路上的探勘 1 網頁內容探勘 WebContentMining 應用 主要目的在於加強搜尋引擎能力或找出一些隱藏的資訊 2 網頁使用探勘 WebUsageMining 之應用 網頁使用探勘技術可以分析進站參觀的訪客或進站購物者的瀏覽行為 以發現有用資訊 或依據訪客人數 訪客來源分析 訪客觸擊分析等 以改善網站架構與內容 吸引訪客 20 導入資料探勘的進行步驟 1 目標設定 2 模式發展 3 資料建立 4 模式測試 5 實際資料挖掘工作 6 解釋與使用資料 21 問題與討論 22 圖13 1以資訊科技為導向的CRM建構模式 23 圖13 2以IT為導向的整合性CRM經營模式 24 圖13 3錯誤回溯學習法 25 圖13 4基因演算法流程圖 26 圖13 5一個決策樹的例子