CRM系統(tǒng):淺析數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用

淺析數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用 吳雪琴 ( 四川托普信息技術(shù)職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)系, 四川成都611743) 摘要: CRM 是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。本文在數(shù)據(jù)挖掘和CRM 的基本概念基礎(chǔ)上, 分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 中的應(yīng) 用及CRM 中數(shù)據(jù)的挖掘過程。 關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)挖掘; CRM; 挖掘過程 中圖分類號: TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1009- 3044(2008)19- 30009- 02 A Br eif Analysis of Data Mining' s Application in CRM WU Xue- qin (Sichuan TOP Vocational Institute of Information Technology, Chengdu 611743, China) Abstr act: CRM is an important application domain of data mining. Based on the basic definition of data mining and customer relationship management, this article introduces the application of data mining in CRM and the process of data mining. Key words: Data Mining(DM); CRM; DM Processing 1 引言 信息社會中數(shù)據(jù)的爆炸性增長, “豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識”問題的日漸突出, 產(chǎn)生了對強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具的需求。決策者 迫切需要將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檫@一需求提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。CRM是現(xiàn)代電子商務(wù)活動的核 心部分, 是數(shù)據(jù)挖掘的重要領(lǐng)域。如何對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘, 充分了解客戶的喜好、購買模式等, 從而發(fā)覺客戶數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的 知識來強(qiáng)化跟蹤服務(wù)和信息分析能力, 使企業(yè)以提供更快捷和周到的優(yōu)質(zhì)服務(wù), 提高客戶滿意度, 吸引和保持更多的客戶從而增加 營業(yè)額, 降低企業(yè)經(jīng)營成本。基于此, 分析數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用是非常必要的。( 數(shù)據(jù)挖掘及其在CRM中的應(yīng)用研究已經(jīng)成為 學(xué)術(shù)界和企業(yè)界共同關(guān)注的領(lǐng)域。) 2 數(shù)據(jù)挖掘 2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念 從技術(shù)的角度講, 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中, 提取隱含在其 中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 數(shù)據(jù)挖掘有很多不同的術(shù)語名稱, 除了常用的“數(shù)據(jù)挖掘”、KDD 等稱呼外, 還有如下若干種稱法: “知識抽取”( Information Extraction) 、“信息發(fā)現(xiàn)”( Information Discovery) 、“知識發(fā)現(xiàn)”(Knowledge Discovery) 、“智能數(shù)據(jù)分析”( Intelligent Data Analysis) 等。 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能 2.2.1 發(fā)現(xiàn)與預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘就像在“數(shù)據(jù)山”上尋找挖掘“知識金塊”, 如果不采用強(qiáng)有力的工具, 這些“金塊”就很難找到, 即使找到也會花費(fèi)非常 高的代價(jià), 就像大海撈針。然而, 無論是找“金塊”還是找“針”, 這些只是數(shù)據(jù)挖掘的功能之一, 即發(fā)現(xiàn)功能。而數(shù)據(jù)挖掘還包括預(yù)測 功能, 通過它, 不僅可以在“數(shù)據(jù)山”中找到目前需要的“金礦”, 還可以幫助我們預(yù)測新的金礦或銀礦在山的什么走向, 以使我們盡 快找到新的金礦。發(fā)現(xiàn)與預(yù)測功能是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的兩種重要形式。 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性, 就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可 分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)網(wǎng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則可記為A→B, A 稱為 前提, B 稱為后續(xù)。由于數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量非常龐大, 數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)函數(shù)有時并不知道, 即使知道也可能是不確定的, 或帶有一定可信 度的。因此, 利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析功能所發(fā)現(xiàn)的規(guī)則性往往帶有可信度。而數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的支持度是指該關(guān)聯(lián)在數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的頻 率。 除了上面介紹的功能外, 序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢分析等也都屬于數(shù)據(jù)挖掘功能。 3 客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理(CRM, Customer Relationship Management) 的概念最早由Gartner Group 提出, 其目的是為企業(yè)提供全方位的管理 視角, 賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力, 最大化客戶的收益率。 CRM是一種以客戶為中心的市場營銷理念和策略, 它以信息技術(shù)為手段, 對業(yè)務(wù)功能進(jìn)行重新設(shè)計(jì), 并對工作流程進(jìn)行重組。 它集合了大量的現(xiàn)代信息技術(shù)。CRM的焦點(diǎn)是自動化并改善銷售、市場營銷、客戶服務(wù)和支持等領(lǐng)域的與客戶關(guān)系有關(guān)的商業(yè)流 數(shù)據(jù)庫與信息管理本欄目責(zé)任編輯: 聞翔軍 程。它的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷售成本、增加收入、尋找擴(kuò)展業(yè)務(wù)所需的新市場和渠道以及提高客戶的價(jià)值、滿意度、盈利性和忠 誠度。 4 CRM 中數(shù)據(jù)挖掘過程 在CRM中數(shù)據(jù)挖掘過程中, 一般有兩種描述方式: 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程和以商業(yè)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程, 本文主要 介紹前者。以技術(shù)為中心的挖掘過程是把主要精力應(yīng)該用于保證數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)轉(zhuǎn)以及不斷地試驗(yàn)和改進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。圖1 是 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程。 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過程主要描述從技術(shù)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、集成、選擇、變換等數(shù)據(jù)處理, 使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式, 依據(jù)興趣度度量, 識別有價(jià)值模式, 最后使用可視化和知識表示技術(shù), 向用戶提供挖掘的知識。 5 數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用主要分為如下五種情況: 5.1 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)。 5.2 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),有的放矢。 5.3 客戶盈利能力分析 對于一個企業(yè)來講,如果不知道客戶的價(jià)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(jià)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,幫助企業(yè)制定適合的市場策略。 5.4 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(jìn)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。 5.5 客戶信用分析 分析客戶信用,對商家很有意義,對不同信用級別的客戶,采取不同的賒銷方案等。數(shù)據(jù)挖掘,可從大量歷史數(shù)據(jù)中分析出具體客 戶的信用等級。 6 總結(jié) 綜上所述數(shù), 據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中有著很重要的作用, 其關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的收集和整理,目標(biāo)客戶的選擇及和客戶接觸手段的選 取。在CRM 中有效利用數(shù)據(jù)挖掘, 可以為企業(yè)決策者提供準(zhǔn)確的、有價(jià)值的信息, 指導(dǎo)企業(yè)制定最優(yōu)的運(yùn)營策略, 降低企業(yè)成本, 增 加利潤, 從而加速企業(yè)的發(fā)展。 參考文獻(xiàn): [1] 張仰森.人工智能原理與應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2004:339- 360. 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