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1、3.2、 从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用3.2Analysisoftheapplicationofdataminingtechnologyfromtheperspectiveofthecustomerlifecycle在对CRM的广泛理解中，最简单的含义就是：管理所有与客户的交互行为。在理论中，这需要在客户关系的各个阶段使用与客户相关的信息来预测与客户的交互行为。客户关系的各个阶段定义为客户生命周期。客户生命周期包括三个阶段：获得客户；进步客户的价值；保持效益客户。假设将数据挖掘结合在CRM中或者作为一个独立的应用程序来施行，数据挖掘可以在每一个阶段都进步企业的收益8。Thesimp
2、lestmeaningoftheextensiveunderstandingofCRM:manageallinteractionswiththecustomer.Inpracticaluse,itneedstobeusedindifferentstagesofthecustomerrelationshipandcustomersrelatedinformationtopredictinteractionwithcustomers.Thedifferentstagesofthecustomerrelationshiparedefinedasthecustomerlifecycle.Therear
3、ethreestagesofcustomerlifecycle:customeracquisition;customervalueimprovement;maintainingofbeneficialcustomers.IfdataminingcouldbecombinedininCRMorappliedasastandaloneapplication,itcanimproveenterpriseprofitsineveryphase8.1通过数据挖掘获取新客户：在CRM中的第一步是识别潜在客户然后将他们转变成真正的客户，数据挖掘可以辅助进展客户细分，识别潜在客户33。2进步客户价值：1、数据
4、挖掘支持客户盈利才能分析，预测客户盈利才能变动以增强客户盈利才能；2、支持客户购置行为形式分析，进展客户细分，从而提供更具针对性的个性化效劳1；3、有效进展穿插营销，向现有的客户提供新的产品和效劳，实现购置推荐和晋级销售18。3客户保持：包括客户忠诚度分析和客户流失警示分析。通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议。(1) Acquirenewcustomersthroughdatamining:thefirststepinCRMistoidentifypotentialcustomersandthendevelopthemintotruecustomer
5、s,anddataminingisabletoassistcustomersegmentation,identifyingpotentialcustomers(33.(2) Improvecustomervalue:1.dataminingsupportcustomerprofitabilityanalysis,predictingcustomersprofitabilitychangestoenhancehisprofitability;2.supportcustomerpurchasingbehaviorpatternanalysistomakecustomersegmentation,t
6、hus,higherpersonalizedservicecouldbeprovided(1;3.makingeffectivecross-selling,providingnewproductsandservicestoexistingcustomers,realizingpurchasingrecommendandupgradedsales(18.(3) Customerretention:includingcustomerloyaltyanalysisandcustomerchurnwarninganalysis.Dataminingcouldanalyzethecustomerhist
7、oricaltrade,warningtheanalysisofhistoricalcustomertransactions,andputtingforwardcorrespondingcountermeasuresandsuggestions.3.3、 从行业角度分析数据挖掘技术的应用3.3AnalyzingtheapplicationofdataminingtechnologyfromprofessinalperspectiveCRM中数据挖掘应用的深度和广度针对行业的不同而有所不同，特别是针对与客户交流频繁、客户支持要求高的行业，如银行、证券、保险、电信、税务、零售、旅游、航空、医疗保健
8、等10。下面例举零售业CRM数据挖掘的应用。TheapplicationofdatamininginCRMvariesaccordingtothedepthandbreadthinviewoftheindustry,especiallyforfrequentcommunicationwithcustomersandcustomersupportdemandingindustry,suchasbanking,securities,insurance,telecommunications,tax,retail,tourism,aviation,healthcare,etc.(10Theexampl
9、esofCRMdataminingapplicationinretailindustryareasfollows.零售业CRM中的数据挖掘：零售业CRM是数据挖掘的主要应用领域，特别是由于日益增长的Web或电子商务方式的兴起(9。零售数据挖掘可有助于识别客户购置行为，发现客户购置形式和趋势，改进效劳质量，获得更好的客户保持力和满意度，进步货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业本钱(30。例如：1、使用多特征数据立方体进展销售、客户、产品、时间和地区的多维分析；2、使用多维分析和关联分析进展促销活动的有效性分析；3、序列形式挖掘可用于客户忠诚分析；4、利用关联分析挖掘关联信息进展购
10、置推荐和商品参照20。5、分类和聚类的方法可用于客户群体的识别和目的市场的分析6；RetaildatamininginCRM:retailingCRMisthemainapplicationfieldofdatamining,especiallybecauseofthegrowingWebortheriseofe-commercemode(9.Retaildataminingcanhelptoidentifythecustomerpurchasingbehavior,findingthecustomerpurchasepatternsandtrends,improvingtheserviceq
11、ualityandachievingbettercustomerretentionandsatisfaction,improvingproductsalesrate,designingbettergoodstransportationanddistributionstrategy,reducingbusinesscosts(30.Forexample:1.employingmultiplefeaturedatacubeofmultidimensionalanalysisofsales,customers,products,timeandregion;2.theuseofmultidimensi
12、onalanalysisandcorrelationanalysisoftheeffectivenessofsalespromotion;3.thesequencepatternminingcanbeusedintheanalysisofcustomerloyalty;4.usingcorrelationanalysistomineassociationinformationtobuyrecommendsandproductreference(20.5.classificationandclusteringmethodscanbeusedforcustomergroupidentificati
13、onandtheanalysisofthetargetmarket(6;4、中数据挖掘应用研究的开展方向数据挖掘技术在CRM中的应用研究是当前的研究热点。目前CRM中进展有效的数据挖掘面临的主要技术问题包括：1挖掘方法和用户交互问题：1、挖掘的知识类型21；2、多个抽象层的交互知识挖掘27；3、领域知识的使用23；4、数据挖掘查询语言12；4、数据挖掘结果的表示和可视化19；5、处理噪声和不完全数据；2关于数据库类型的多样性问题：1、关系的和复杂的数据类型的处理9；2、由异种数据库19和全球信息系统挖掘信息如Web挖掘3。其他问题包括数据挖掘的应用开发和它们的社会影响。这些问题是数据挖掘技术将
14、来开展的主要需求，同时给数据挖掘也提出了许多挑战性的课题。数据挖掘技术在CRM中的应用研究方向建议应主要面向如下方面：1应用目的的转变：随着企业的战略目的的转变，CRM中的数据挖掘的应用目的重点应从增加企业收入转移到节约企业本钱16；2应用的对象：从企业规模来看，中小型企业是企业类型中的主体，针对中小型企业的CRM应用相应的数据挖掘技术提升决策支持的智能化程度对中国企业具有特别的意义；4.ThedevelopmentdirectionofappliedresearchindataminingTheappliedresearchofdataminingtechnologyinCRMisahots
15、potatthecurrent.Atpresent,themaintechnicalproblemsofdatamininginCRMare:(1)problemsofminingmethodsanduserinteractionproblems:1.typesofminingknowledge(21;2.interactiveknowledgeminingofmultipleabstractionlayers(27;3.theuseofdomainknowledge(23;4. Dataminingquerylanguage(12;4.Theexpressionandvisualizatio
16、nofdataminingresults(19;5.Processnoiseandincompletedata;(2)thediversityofthedatabasetypes:1.processofrelationshipandcomplexdatatypes(9;2.theheterogeneousdatabase(19andglobalinformationsystemmininginformation,forexample,Webmining(3.Otherquestionsincludetheapplicationofdataminingandtheirsocialimpacts.Thesequestionsarethemaindemandsofdataminingtechnologytodevelop,atthesamet
