CRM系統:數據挖掘技術在CRM中的應用研究
數據挖掘技術在CRM中的應用研究
馬凱旋
[摘 要] 企業在實施CRM過程中,如果能夠對海量的數據進行有效快速深入的分析和處理,找出
有價值的知識,就能為企業作出正確的經營決策、捕捉瞬間即失的市場機會提供極大的幫助,并能從中獲
得豐厚的社會和經濟效益。
[關鍵詞] CRM;數據挖掘;信息技術
[作者簡介] 馬凱旋,河南農業大學華豫學院商學院講師,碩士,河南商丘476113
[中圖分類號] F270. 7 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672 - 2728 (2009) 03 - 0136 - 03
客戶作為一種企業核心資源,擁有和保持更多
的客戶決定著企業今后發展的命運,因此有效地開
發和利用客戶資源,發展和鞏固企業同客戶之間的
和諧關系,在最大程度上滿足客戶需求的同時實現
企業的經濟社會效益最大化,已經成為企業界和學
術界關注的焦點。信息經濟環境中企業客戶關系
管理是利用IT技術實現對客戶的整合營銷,是以
客戶為核心的企業營銷的技術實現和管理實現,并
在企業與客戶之間建立一種實時、互動的交流管理
系統,最終目的是通過為客戶創造價值,建立個性
化、高質量的商品與服務來獲得新客戶,增加原有
客戶的忠誠度和提高客戶的贏利能力,進而增強企
業的核心競爭力。同時隨著信息技術的迅速發展,
特別是數據庫技術和計算機網絡的廣泛應用,企業
所面對的客戶數據量、企業內外信息量急劇膨脹,
企業如果能夠對這海量的數據進行有效、快速和深
入的分析和處理,發現有價值的知識,就能為企業
作出正確的經營決策、捕捉稍縱即逝的市場機會提
供極大的幫助。
一、數據挖掘技術分析
(一)數據挖掘技術的發展過程。數據挖掘是
生產發展的必然結果,最初的數據挖掘僅僅是用一
些信息儲存工具儲存一些簡單的信息,人們并不去
對這些信息進行分析來提取更深層次的、更有價值
的知識,而且使用和獲得信息的速度也很緩慢。隨
著生產力水平的極大提高和信息技術的飛速發展,
目前已經實現了人們能實時地獲得經過深入提煉
的知識與信息。數據挖掘的每一步發展,可以說都
是建立在前一階段的基礎上,總的來說,數據挖掘
分為四個發展階段: ( 1)數據收集階段(Data Col2
lection) :企業僅僅是簡單地整理儲存信息,并應用
一些簡單的運算工具進行數據加工,如對信息的總
量計算、平均數計算等; ( 2)數據追溯階段(Data
Access) 企業開始應用關聯模式處理儲存信息,在
整個企業范圍內建立起了數據收集和信息管理系
統,管理層可以獲得企業的歷史信息; ( 3)數據導
航階段(Data Navigation) 、企業內出現了數據倉庫,
應用多維數據基的處理和儲存信息,企業不僅能應
用信息管理系統獲得企業整體和各個地區經營狀
況的信息,而且通過應用在線分析系統(OLAP)等
手段進行數據對比; ( 4)數據挖掘階段(Data Min2
ing) :也就是通過使用在線分析工具、先進的信息
技術以及統計數學等方法為企業提供實時的信息
反饋和與合作伙伴的信息交流。數據挖掘使企業
管理者更能獲得存在于信息之中的深層價值,從而
為企業的經營戰略決策產生重要幫助作用。
(二)數據挖掘技術的內容。數據挖掘是進行
信息處理的系統工具,按照信息處理的流程來分
類,一般有三種類型:信息發現(Discovery) 、預測模
型( Predictive Model)和異常分析( Forensic Analy2
sis) 。信息發現是指單純地對信息進行處理、整理
和分析,以發掘出蘊涵在信息之間的潛在的有價值
的知識或者聯系,但并不進行對信息處理結果的預
測。信息發現包括條件邏輯推理、關聯處理和信息
規律趨勢和變化等;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
進行發展趨勢預測,這包括結論預測和發展趨勢展
望等;異常分析是指數據挖掘的擴展階段,對發現
的異常情況作出分析,包括偏離偵測和關聯分析
等。總的來說,數據挖掘技術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、關聯分
析和序列發現。分類和回歸模型一般用于趨勢預
測,關聯和序列發現用于分析客戶行為,聚類則可
用于以上兩種情況。
數據挖掘技術按對信息的處理方式分為數據
保存技術和數據提煉技術兩種方式。數據保存技
術主要是能夠方便地為企業決策提供信息幫助,在
企業決策中應用案例分析(CBR)來保證經營決策
的有效性。但是企業要想獲得蘊涵在信息之中的
有價值的知識,就必須使用數據提煉技術,數據提
煉技術包括:邏輯方法是運用多維或者OLAP技術
對量化的或者非量化的數據進行統一模式的處理,
包括規則公式和決策樹;橫向對比主要是對定性數
據指標進行類比分析,包括類比中介和可信網絡;
程式分析是能夠有效地應用多維模型和數理統計
方法對大規模的數據進行處理,包括數理統計方法
和神經網絡等。
二、數據挖掘在客戶關系管理中的應用
在客戶關系管理過程中,客戶生命周期對企業
來說非常重要,因為它直接關系到企業的客戶收益
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明確了為滿
足客戶需求應注重的方面?？蛻羯芷跒閿祿?
挖掘在客戶關系管理中的應用提供了基礎,數據挖
掘是建立在數據倉庫之上的,通過各種先進的信息
技術和數理統計方法挖掘數據倉庫中的潛在的、有
價值的客戶信息,通過運用數據挖掘,企業能把大
量的客戶記錄變成系統的客戶信息,提供給決策
者,這樣不僅解決了企業進行決策時遇到的信息匱
乏,也充分發揮了企業實施CRM的效用。
(一)客戶分析。CRM系統主要是面向客戶,
因此對客戶數據的分析是極為重要的,通過對客戶
數據的分析,發現客戶需求,調整企業戰略并實施
相應的措施?？蛻舴治鲋饕袔讉€方面: ( 1)購買
頻率,通過對客戶購買頻率的分析,企業實施相應
的營銷活動,可以利用諸如促銷、折扣和優惠等手
段來刺激消費者的消費欲望; ( 2)近期消費,通過
對客戶最近消費時間的分析,可以及時發現客戶流
失的原因,從而采取相應的措施; ( 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,并據此來調整
企業的生產和提供的服務,提高客戶的忠誠度并吸
引新客戶; ( 4)客戶分類,不同的消費者對產品和
服務的要求不同,也為企業創造不同的收益,企業
根據數據挖掘技術的信息處理分析,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,并發現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)客戶購買相關性分析,通過銷售記錄
的信息挖掘,可以發現客戶購買相關性,這也是發
現客戶消費偏好、消費特點的重要方法,據此企業
可以積極采用各種手段,如推薦、傳單以及網絡推
廣等方式幫助消費者選擇商品,增加企業的收益;
(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,多維分析可以實現這方
面分析的要求, 即通過比較營銷改變前后銷售
狀況。
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