CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
陳建成
(廣東發(fā)展銀行珠海分行電子銀行部, 廣東珠?！?19000)
[摘 要] 客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management, CRM) 是一種旨在改善企業(yè)與客戶之
間關(guān)系, 提高客戶忠誠度和滿意度的新型管理機制, 同時也是一種管理軟件和技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能對
大量的數(shù)據(jù)及信息進(jìn)行挖掘, 從中發(fā)現(xiàn)潛在的價值高的關(guān)系, 并利用模式或知識對客戶需求進(jìn)行預(yù)測,
幫助企業(yè)做出決策。成功的數(shù)據(jù)挖掘是客戶關(guān)系管理系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。
[關(guān)健詞] 客戶關(guān)系管理; 數(shù)據(jù)挖掘
1. 引言
隨著市場競爭的逐步加劇, 產(chǎn)品進(jìn)一步無
差異化, 客戶的購買行為也更趨于理性化。于
是, 客戶關(guān)系管理越來越受到企業(yè)的關(guān)注。對
于企業(yè)而言, 能否對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行合理、有效
地利用, 成了他們在競爭中能否取得優(yōu)勢的基
礎(chǔ)和關(guān)鍵。
2. 客戶關(guān)系管理
客戶關(guān)系管理CRM (Customer Relationship
Management) , 顧名思義, 指的是“事務(wù)之間相
互作用、相互影響的狀態(tài); 人與人, 或人與事
物間某種性質(zhì)的聯(lián)系”。CRM是選擇和管理有
價值客戶及其關(guān)系的一種商業(yè)策略, CRM要求
用以客戶為中心的商業(yè)哲學(xué)和企業(yè)文化來支持
有效的市場營銷、銷售與服務(wù)流程。如果企業(yè)
擁有正確的領(lǐng)導(dǎo)、策略和企業(yè)文化, CRM應(yīng)用
將為企業(yè)帶來有效的客戶關(guān)系管理。
根據(jù)市場調(diào)查, 全球CRM市場到2003 年
達(dá)到了168 億美元。2004 年, 整亞太地區(qū)的
CRM市場也達(dá)到了12億美元。而中國的CRM
市場將保持超世界水平的增長, 漲幅達(dá)到50%。
可見, CRM市場的未來發(fā)展前景非常樂觀。
為什么CRM 會得到急劇升溫呢? 關(guān)鍵在
于, 隨著產(chǎn)品創(chuàng)新的生命周期的縮短以及互聯(lián)
網(wǎng)的滲透, 客戶消費的選擇余地加大了, 他們
已經(jīng)逐漸擁有了交易的權(quán)利, 對企業(yè)而言, 客
戶關(guān)系變得尤為重要。我們將從建立客戶關(guān)系
到保持客戶關(guān)系的所有階段稱為客戶生命周期,
它包括三個階段: 獲得客戶、提高客戶的價值、
保持重要(指效益) 客戶。3. 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘(DataMining) , 又稱數(shù)據(jù)庫中的
知識發(fā)現(xiàn)( Knowledge Discovery In Database,
KDD) , 是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱
含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價值的
信息或模式, 它是數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域中的一個很
有應(yīng)用價值的新領(lǐng)域, 融合了數(shù)據(jù)庫、人工智
能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域的理論和技
術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢, 并找出過
去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系, 從而促進(jìn)信息的傳遞。
我們通過數(shù)據(jù)挖掘工具, 能夠?qū)淼内?
勢和行為進(jìn)行預(yù)測, 從而做出有利的決策。例
如, 經(jīng)過對整個公司數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分析, 數(shù)據(jù)
挖掘工具可以回答諸如“哪個客戶對我們公司
的郵件推銷活動最有可能作出反應(yīng), 為什么?”
等類似的問題。將其運用到客戶關(guān)系管理中,
就能在數(shù)據(jù)量龐大的客戶數(shù)據(jù)庫中, 將看似無
關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選, 凈化, 提取出有價值的
客戶關(guān)系信息, 實現(xiàn)對客戶需求作出恰當(dāng)?shù)幕?
應(yīng), 并預(yù)測需求趨勢。
4. 挖掘客戶數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)挖掘分析方法可以分為六種: 分類、
估值、預(yù)言、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則聚集、描
述和可視化。事實上, 解決一個已給的業(yè)務(wù)問
題時, 數(shù)據(jù)挖掘一般混合使用兩種技術(shù)類別。
在市場營銷和客戶關(guān)系管理中, 三種常用
的數(shù)據(jù)挖掘方法是聚類( clustering) 、分組
( segmintation) 和預(yù)測。對客戶行為聚類和分組
可以幫助企業(yè)有效地定制市場營銷計劃, 選擇
營銷渠道及策劃廣告等。
聚類分析就是通過分析數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)
據(jù), 根據(jù)一定的分類規(guī)則, 合理地劃分記錄集
合, 確定每個記錄的類別?？梢杂脕砑?xì)分大量
的客戶群, 按不同特征將客戶分群后, 就可以
為每一個群開發(fā)獨立的預(yù)測模型, 根據(jù)每一群
的不同特點進(jìn)行分析, 提供不同的郵件或產(chǎn)品。
行為分組是指根據(jù)客戶行為的不同把他們
劃分為不同的群體, 其中, 各個群體有著明顯
的行為特征。通過分組, 企業(yè)可以更好地理解
客戶, 發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。通過對客戶
的理解和客戶行為規(guī)律的發(fā)現(xiàn), 企業(yè)可以制定
相應(yīng)的市場策略。同時, 通過對不同客戶的群
組之間的交叉分析, 還可以發(fā)現(xiàn)客戶群體間的
變化規(guī)律。
預(yù)測包括建立一個模型, 基于數(shù)據(jù)集里結(jié)
果變量的值, 用于預(yù)測其他結(jié)果變量的值(例
如, 客戶信用風(fēng)險預(yù)測, 銷售、收入和需求預(yù)
測) , 這個模型使用已知的結(jié)果和“修整”數(shù)
據(jù)建模。預(yù)測模型可以使用較為傳統(tǒng)的統(tǒng)計回
歸技術(shù), 也可以使用新的分類技術(shù), 目前最通
用的是決策樹歸納技術(shù)。
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