CRM系統：企業管理系統中CRM模式的研究與應用
企業管理系統中CRM模式的研究與應用
李 強1 ,魏 巍2
(1. 吉林工程技術師范學院資產處,吉林長春130052;
2. 中國兵器工業集團第五五研究所超精密加工技術研究室,吉林長春130012)
[摘 要]客戶關系管理(Customer Relationship Management, CRM)是一種旨在改善企業與客戶之間關
系,提高客戶忠誠度與滿意度的新型管理機制,同進也是一種管理軟件和技術。數據挖掘技術能對大量
的數據及信息進行挖掘,從中發現潛在的價值高的關系,并利用模式或知識對客戶需求進行預測,幫助
企業做出決策,成功的數據挖掘是客戶關系管理系統成功的關鍵。
[關鍵詞]客戶關系管理;數據挖掘
[中圖分類號] F270. 7 [文獻標識碼]A [文章編號]1009 - 9042 (2008) 04 - 0061 - 03
The Research and Practice of CRM M ode in En terpr iseManagemen t System
L IQiang1 ,WEIWei2
(1. Assets off ice, J ilin Teachers Institute of Engineering and Technology, Changchun J ilin 130052, China;
2. The N o. 55Research Institute ofW eaponary Industry of China, Changchun J ilin 130012, China)
Abstract:Customer Relationship Management (CRM) is a new management mechanism that
can imp rove relationship of enterp rise and client, boost loyalty and satisfaction of customer,
and is also a management software and technology. Through the data mining technology, we
can find higherworth of latency relationship from mass data and information, forecast demand
of customer by mode and knowledge, help enterp rise to make decision. The success of data
mining is the key for the system of customer relationship.
Key words:CRM; data mining
隨著市場經濟的逐步加劇,產品進一步無差異
化,客戶的購買行為也更趨于理性化,客戶關系管理
越來越受到企業的關注。對于企業而言,能否對客
戶數據進行合理、有效地利用,成了他們在競爭中能
否取得優勢的基礎和關鍵。
1 CRM理論與數據挖掘技術概述
CRM (Customer RelationshipManagement)即客戶
關系管理,是指對企業和客戶之間的交互活動進行
管理的過程,是一種客戶之間關系的新型管理機制。
CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的
新型管理機制,它實施于企業的市場營銷與技術支
持等與客戶有關的領域。利用CRM系統,企業能搜
集、追蹤和分析每一個客戶的信息,從而知道他們是
誰,他們需要什么。CRM還能觀察和分析客戶行為
對企業收益的影響,使企業與客戶的關系及企業盈
利都得到最優化。
數據挖掘(Data Mining) ,又稱數據庫中的知識
發現( Knowledge Discovery in Database, KDD) ,是指
從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際
應用數據中,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。
2 CRM中的數據挖掘過程
在實施數據挖掘之前,為了使CRM系統建立良
好的模型,先制定采取哪些步驟,每一步達到的目標
是必要的,有了好的計劃才能保證數據有條不紊的
實施并取得成功。雖然把各個步驟按順序排列,但
要注意數據挖掘過程并不是線性的,要取得好的結
果就要不斷重復這些步驟。
2. 1 定義問題
每一個CRM應用程序都有一個或多個商業目
標,要想充分發揮數據挖掘的價值,必須要對你的目
標有一個清晰明確的定義,即決定到底想干什么。
2. 2 建立數據挖掘庫
把要挖掘的數據都收集到一個數據庫中。注意
這并不是說一定要使用一個數據庫管理系統。根據
要挖掘的數據量的大小、數據的復雜程度、使用方式
的不同,有時一個簡單的平面文件或電子表格就足
夠了。需要建立獨立的數據庫的另一個理由是,數
據倉庫可能不支持你要對數據進行各種復雜分析所
需的數據結構。這包括對數據進行統計查詢、多維
分析和各種復雜的圖表和可視化。
2. 3 為建模準備數據
這是建立模型之前的最后一步數據準備工作,可
以將此步驟分成四個部分: (1)選擇變量。理想情況
下,可選擇所擁有的全部變量,輸入到數據挖掘工具
中,找出哪些是最好的預測變量。實際上這樣做并不
是很好,其中一個原因是建立模型的時間隨著變量的
增加而增加;另一個原因就是盲目性,包括無關緊要
的數據列被加入,卻很少甚至不能提高預測能力。
(2)構建新的預測依據。例如,預測信用風險時,使用
債務———收入的比率而不是單獨使用債務或收入作
為預測變量,可以產生更準確的結果,并且更容易理
解。(3)選取一個子集或標本來建立模型。建立數據
挖掘模型時,要從大量數據中取出一個與要探索問題
相關的樣板數據子集,而不是動用全部數據。使用恰
當的隨機挑選的子集并不會引起信息不足,反而能減
少數據處理量,節省系統資源,而且能通過數據的篩
選,使你想要反映的規律性更加凸現出來。(4)轉換
變量。使之和建立模型的運算法則一致。
2. 4 建立模型
建立模型是一個反復的過程。需要仔細考察不
同的模型以判斷哪個對商業問題最有用,在尋找好
的模型的過程中學到的東西,會啟發修改數據,甚至
改變最初對問題的定義。為保證得到的模型具有較
好的精確度和健壯性, 需要一個定義完善的訓
練———驗證協議,有時也稱為指導性學習。主要思
想就是先用一部分數據建立模型,然后再用剩下的
數據來測試和驗證這個得到的模型。
2. 5 評價模型
對模型的評價依賴于需要解決的問題,由領域
專家對模型的精確性和有效性進行評價。
2. 6 實施
把數據挖掘模型所表現的知識應用到實際工作
中,為決策提供支持。如根據得到的知識可以設置
某些觸發器,當滿足條件時進行特殊處理。在建立
CRM應用中,數據挖掘常常是整個產品中很小的但
意義重大的一部分。
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