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1、数据挖掘在客户关系管理系统中的应用_数据挖掘在客户关系管理中的应用摘 要：现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理CRM领域，以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义，论述了了数据挖掘在CRM 中的应用和具体的客户分析方法，为企业的经营管理和营销策略提供了帮助。 关键词：数据挖掘 客户关系管理 客户分析 一、引言 客户关系管理体系的核心理念是对客户的价值进行发现和管理，通过对既有客户的价值进行分类，制定针对性的营销策略，从而使价值不同的客户的实际需求得到满足，以开展新客户，降低运营本钱。客户也可
2、从企业制定的专门的营销方案和客户关系管理策略中获得适合的交易体验。数据挖掘是分析型CRM 实现其“分析功能的必要手段，也是实现客户分类的有效工具。随着企业的开展壮大，如何对海量的客户数据信息进行处理和利用，提取对企业经营有用的信息，以辅助营销决策，是一个亟待解决的问题。目前的CRM数据库难以对数据信息中特有的关系与规那么进行发现，数据挖掘技术由于能够抽取出客户数据中的有价值信息，从而为企业决策提供支持，成为目前研究的一个热点。 二、客户关系管理中的数据挖掘技术 在客户关系管理系统中，数据挖掘技术可以通过对客户行为的描述和预测，来使客户关系管理流程得到优化，从而提升企业客户关系管理的效率。将数据
3、挖掘技术结合数据仓库，能够使挖掘的过程实现自动化，利用面向对象的开发方法，最终开发出高效易用的CRM系统。由于看待问题角度不同，数据挖掘技术在客户关系管理系统中可以分为两类过程，一是以技术为中心的过程，二是以商业为中心的过程。前者所关注的是数据的科学处理和运转，使用智能方法，从技术角度进行数据的处理，向用户提供挖掘的知识；后者那么更注重商业投资回报率和对数据的理解等，从业务问题出发，进行数据挖掘的应用，并预测投资回报率。如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。在分析型CRM 系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据
4、中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规那么的过程。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务开展的趋势，揭示的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以到达增加收入、降低本钱，使企业处于更有利的竞争位置的目的。 1、数据挖掘常用的算法 1决策树decision tree决策算法。决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。决策树算法包括树的构造和树的剪枝，有两种常用的剪枝方法：先剪枝和后剪枝。 2神经网络Neural Network。神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一
5、个权相连，在学习阶段，通过调整神经网络的权，使得能够预测输入样本的正确类标号来学习。 3遗传算法Genetic Algorithms。遗传算法根据适者生存的原那么，形成由当前群体中最适合的规那么组成新的群体，以及这些规那么的后代。遗传算法用于分类和其他优化问题。 4粗糙集方法。粗糙集方法基于给定训练数据内部的等价类的建立。它将知识理解为对数据的划分，每一被划分的集合称为概念，利用的知识库来处理或刻画不精确或不确定的知识。粗糙集用于特征归约和相关分析。 5模糊集方法。基于规那么的分类系统有一个缺点：对于连续属性，他们有陡峭的截断。将模糊逻辑引入，允许定义“模糊边界，提供了在高抽象层处理的便利。其
6、它还有贝叶斯网络、可视化技术、临近搜索方法和公式发现等方法。 三、利用数据挖掘技术进行客户分析 根据数据挖掘所能够完成的任务，数据挖掘技术可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。在客户关系管理中，数据挖掘可以应用到客户群体分类、客户信用分析等多个方面，通过深度的数据分析，有助于企业开展交叉销售和制定出以客户为中心的战略决策。 1.客户群体分类分析 客户群体分类就是把客户根据其性别、年龄、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求以及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定出准确的
7、营销策略，分析不同客户群体的差异化需求，提供有针对性的产品和效劳，提高客户对企业和产品的满意度，更加深入的分析潜在用户、客户保存和市场细分，留住原有客户，挖掘潜在客户，围绕客户进行市场定位与细分，制定出更加有效的营销策略。 2.客户信用分析 客户信用分析就是通过调查、分析、预测等方法与手段，对客户的信用状况及信用风险做出客观、公正、准确评价的活动。客户的信用分析是非常重要的，因为一旦发生信用风险和欺诈行为，企业将面临市场份额的丧失和营销活动的失败，导致企业失去市场、顾客，进而影响到企业的竞争力和信誉。利用数据挖掘分析方法，可以从大量的历史数据中分析出具体客户的信用等级，使企业能够对不同信用等级
8、的客户采取不同的营销方案，制定出更加具体的、目标性更强的营销策略；另一方面还可以防范客户欺诈，可以通过对客户的经营信息、信用信息分析做出一份完整的风险预案，做到风险预警，同时可以进行风险监测，使得企业可以准确、及时地对各类风险进行监视和评估，采取有效的躲避和管理措施。 3.交叉销售分析 交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或效劳的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培育客户忠诚度、保障企业可持续开展的重要战略。交叉营销的关键是使客户价值到达最大化，这就要求企业在进行客户开发时不仅要进行单向开发，还应该通过业务集合到达多方面、多角度开发，深层
9、次地挖掘客户潜力。企业利用数据挖掘技术可以从数据库所存储的客户信息尤其是以前的购置行为的记录中, 发现客户的购置特点和喜好，寻找影响客户购置行为的关键因素,并建立预测模型对客户将来的购置行为进行预测分析。数据挖掘和交叉销售的结合要建立在客户和企业双赢的根底上。对客户来讲，要使客户可以得到更多的产品，获得更好的效劳；对企业来讲，要使企业获得更多的客户，实现更大的销售利润。 4.企业战略决策 客户关系管理的一个重要意义就是支持企业战略决策，以客户数据作为切入点，将所有企业商务数据融入到分析环境中，围绕一定的战略目标进行系统的分析，再将分析结果反应给管理层和整个企业内部，这样便增加了信息分析的价值，
10、企业管理者会权衡这些信息做出更全面的战略决策。通过一定的数据挖掘手段，可以对客户资源进行分析来确定大客户，划分客户结构，细分客户价值，针对不同客户群体进行市场定位，确定战略经营目标，提供符合客户需求的产品和效劳，并着力稳定开展高效益的客户群，以期获得深度效益，建立长期、稳定的客户关系，深度挖掘客户资源的效益，完善营销策略和效劳支持，实现企业利益最大化。 四、数据挖掘在客户关系管理系统的应用方法及流程 1、了解业务 最初的阶段，着眼于了解业务特点，并把它复原成为数据分析的条件和参数。例如：在零售行业中，我们的第一个步骤是了解客户购置的频率，购置频率和每次消费金额之间是否有明显的相关关系。 2 、
11、析数据 这个阶段着眼于对现有的数据进行规整。我们发现，在不少行业中，可分析的数据和前面提出的分析目标是不匹配的。例如：消费者的月收入水平可能与许多购置行为相关，但是，原始的数据积累中却不一定具备这些数据。对这一问题的解决方法是从其它的相关数据中进行推理，例如，通过抽样调查，我们发现，一次性购置大量卫生纸的客户，其月收入水平集中在1000-3000RMB 的档次，如果这一结论根本成立，我们可以从消费习惯中推理出现有客户有多大的百分比是月收入水平在这个档次中的；另外，可以根据抽样调查的方法，在问卷调查的根底上推理整个样本人群的收入水平曲线。 3、数据准备 这个阶段的着眼点是转换、清理和导入数据，可
12、能从多个数据源抽取并加以组合，以形成data cube。对于缺失的少量数据，是用均值补齐，还是忽略，还是按照现有样本分配，这是在这个阶段需要处理的问题之一。 4、建模 现在已经有各种各样的模型方法可以利用，让最好的一种应用于我们要着眼的主要问题中，是这个阶段的主要任务。例如，对于利润的预测是否应当采用回归方式预测，预测的根底是什么等，这些问题需要行业专家和数据分析专家协商并达成共识。 5、评估与应用 优秀的评估方法是利用不同的时间段，让系统对已经发生的消费情况进行预测，然后比拟预测结果和实际状况，这样模型的评估就容易进行了。完成了上述的步骤之后，多数的分析工具都支持保存并重复应用已经建立起来的
13、模型。更为重要的是，在这个过程中，对数据分析的方法和知识应当已经由客户方的市场分析人员或决策者所了解，我们提供的，不仅仅是最终结果，而且是获得这一结果的方法。“要把金针度与人正是Turbo CRM 咨询效劳不同于单纯的软件提供商的区别所在。最后，在软件架构方面，分析数据库与运营数据库应当是别离的，防止影响运营数据库在操作方面的的实时响应速度。 五、 结束语 数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术，能够在客户生命周期的各阶段发挥作用，在企业客户关系管理中，运用一定的数据挖掘技术进行数据分析，从大量的、无序的数据当中寻找规那么的、有价值的数据，从而为企业的营销管理和战略决策提供帮助，实现客户资源价值
14、最大化的企业目标。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每个类里的客户拥有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同，可以给这两类客户提供完全不同的效劳来提高客户的满意度，细致而切实可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。 参考文献： 1 张云涛, 龚玲著.?数据挖掘原理与技术?,北京,电子工业出版社 2 邵峰晶, 于忠清编著.?数据挖掘原理与算法?,2023年,中国水利水电出版社 3 探究数据挖掘技术的广泛应用.赵哲.科技信息，2023 刘争 作者简介：任凤 ，女 ，移动通信工程师，出生日期：1979年8月20日，工程硕士，目前主要从事CDMA网络资源管理工作，研究方向数据挖掘。现工作在中国电信股份石嘴山分公司。 精品文档，word文字版可编辑
