CRM系統(tǒng)：零售業(yè)CRM中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
置信度: P(B| A) ,即在出現(xiàn)項集A 的事務(wù)集D
中,項集B 也同時出現(xiàn)的概率。
同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值
的規(guī)則稱為強規(guī)則。給定一個事務(wù)集D ,挖掘關(guān)聯(lián)
規(guī)則問題就是產(chǎn)生支持度和可信度分別大于用戶
給定的最小支持度和最小可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則,也就
是產(chǎn)生強規(guī)則的問題。
關(guān)聯(lián)分析就是利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的
技術(shù),其目的在于挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,
發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90 %的顧客在一次購買活動中
購買商品A 的同時購買商品B”之類的知識。
通過從銷售記錄中挖掘關(guān)聯(lián)信息,可以發(fā)現(xiàn)購
買某一品牌商品的顧客很可能購買其他一些商品。
這類信息可用于形成一定的購買推薦。購買推薦
通過宣傳可改進(jìn)服務(wù),幫助顧客選擇商品,增加銷
售額和減少積壓庫存。
②序列模式分析
序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析相似,但側(cè)重點在于
分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中
形如“在某一段時間內(nèi),顧客購買商品A ,接著購買
商品B ,而后購買商品C ,即序列A →B →C 出現(xiàn)的
頻度較高”之類的知識,序列模式分析描述的問題
是:在給定交易序列數(shù)據(jù)庫中,每個序列是按照交
易時間排列的一組交易集,挖掘序列函數(shù)作用在這
個交易序列數(shù)據(jù)庫上,返回該數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的高頻
序列。在進(jìn)行序列模式分析時,同樣也需要由用戶
輸入最小置信度和最小支持度。
序列模式挖掘可用于分析顧客的消費或忠誠
的變化,據(jù)此對價格和商品的品種加以調(diào)整,以留
住老顧客,吸引新客戶,保證一定的顧客數(shù)量。
③分類分析
分類分析就是通過分析樣本客戶數(shù)據(jù)庫中的
數(shù)據(jù),為每個類別作出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型
或挖掘出分類規(guī)則,然后用這個分類規(guī)則對其它客
戶的記錄進(jìn)行分類。比如,信用卡公司根據(jù)顧客的
信用記錄,把持卡人分成不同等級,并把等級標(biāo)記
賦與數(shù)據(jù)庫中的每個記錄。對于每一等級,找出它
們共同點,比如:“年收入在10 萬元以上,年齡在40
～50 歲之間的外企白領(lǐng)”總體上信用記錄最高。
有了這樣的挖掘結(jié)果,客戶服務(wù)部門就知道一個新
的客戶的潛在價值,在客戶服務(wù)投入上就心中有
底。
④聚類分析
這是分類的逆向方法。聚類把沒有分類的記
錄,在不知道應(yīng)分成幾類的情況下,按照數(shù)據(jù)內(nèi)在
的差異性大小,合理地劃分成幾類,并確定每個記
錄所屬類別。它采用的分類規(guī)剛是按統(tǒng)計學(xué)的聚
類分析方法決定的。比如,面對數(shù)據(jù)庫中“消費
額”、“購買頻率”、“收入水平”等多個評價指標(biāo),沒
有辦法按照一個指標(biāo)去分類,就可以通過聚類按照
數(shù)據(jù)間的自然聯(lián)系把分散的記錄“聚”成幾“堆”,然
后再對每堆進(jìn)行深入分析。
⑤0 - 1 規(guī)劃技術(shù)
主要用于各類推銷方法對客戶的適用度分析,
即針對不同的客戶群,從電郵、上門推銷、平面廣
告、網(wǎng)上推銷、柜臺銷售等方法中,選擇一種使商場
營銷的成功率最高、成本最低的方法,以提高企業(yè)
的服務(wù)水平。
⑥預(yù)測技術(shù)
主要用于對客戶未來行為的發(fā)現(xiàn),如客戶流失
分析中,用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法學(xué)習(xí)各種客戶流失前的
行為變化,進(jìn)而預(yù)測(預(yù)警) 可能出現(xiàn)的有價值客戶
的流失;再如,市場預(yù)測問題,數(shù)據(jù)挖掘使用過去有
關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶。
應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),較為理想的起點就是從一
個數(shù)據(jù)倉庫開始,這個數(shù)據(jù)倉庫里面應(yīng)保存著所有
客戶的合同信息,并且還應(yīng)有相應(yīng)的市場競爭對手
的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘可以直接跟蹤數(shù)據(jù),并據(jù)此
輔助用戶快速進(jìn)行商業(yè)決策,另外用戶還可以在更
新數(shù)據(jù)的時候不斷發(fā)現(xiàn)更好的行為模式,并將其運
用于未來的決策當(dāng)中。
2. 3 典型應(yīng)用
由于零售業(yè)CRM 主要涉及市場營銷、銷售與
客戶服務(wù)三個領(lǐng)域,下面就三方面來介紹數(shù)據(jù)挖掘
在CRM中的應(yīng)用。
(1) 市場營銷隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長,商家必
須借助于相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘工具,自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱
藏的規(guī)律或模式,為決策提供支持。通過收集、加
工和處理涉及消費者消費行為的大量信息,確定特
定消費群體或個體的興趣、消費習(xí)慣、消費傾向和
消費需求,進(jìn)而推斷出相應(yīng)消費群體或個體下一步
的消費行為,并以此為基礎(chǔ),對所識別出來的消費
群體進(jìn)行特定內(nèi)容的定向營銷,這樣會大大節(jié)省營
銷成本,提高營銷效果。
例如,當(dāng)客戶用信用卡消費時,商家就可以在
信用卡結(jié)算過程中收集商業(yè)消費信息,記錄下客戶
進(jìn)行消費的時間、地點、感興趣的商品或服務(wù)、愿意
接收的價格水平和支付能力等數(shù)據(jù);然后將這些數(shù)
據(jù)進(jìn)行組合,并應(yīng)用計算機、并行處理、神經(jīng)元網(wǎng)
絡(luò)、模型化算法等技術(shù)手段進(jìn)行處理,從中得到商
家用于向特定消費群體或個體進(jìn)行定向營銷的決
策信息。再如,卡夫(Kraft) 食品公司建立了一個擁
有3000 萬客戶資料的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫是通過收集
對公司發(fā)出的優(yōu)惠券等其他促銷手段做出積極反
應(yīng)的客戶和銷售記錄而建立起來的,卡夫公司通過
數(shù)據(jù)挖掘了解特定客戶的興趣和口味,并以此為基
礎(chǔ)向他們發(fā)送特定產(chǎn)品的優(yōu)惠券,并為他們推薦符
合客戶口味和健康狀況的卡夫產(chǎn)品食譜。
借助于對客戶行為的分析和挖掘,企業(yè)管理人
員可以更準(zhǔn)確地制定市場策略和策劃市場活動,以
贏取更大的消費群體和利潤。
(2) 銷售銷售力量自動化(SFA) 是CRM 中成
長最快的部分。銷售人員與潛在客戶的互動行為、
將潛在客戶發(fā)展為真正客戶并保持其忠誠度是使
企業(yè)盈利的核心因素。在此環(huán)節(jié)中,數(shù)據(jù)挖掘可以
對多種市場活動的有效性進(jìn)行實時跟蹤和分析。
在此過程中,數(shù)據(jù)挖掘不僅使銷售員能夠及時把握
銷售機遇,縮短銷售周期,極大地提高工作效率,同
時,企業(yè)管理人員也可以隨時掌握銷售各個環(huán)節(jié)的
詳細(xì)情況[4 ] 。
一個典型的案例就是購物籃分析。數(shù)據(jù)挖掘
人員通過對交易數(shù)據(jù)分析后,會發(fā)現(xiàn)這樣的一條關(guān)
聯(lián)規(guī)則“買啤酒的顧客十有八九也買尿布”。再經(jīng)
進(jìn)一步的調(diào)查發(fā)現(xiàn),原來是有孩子的父親在給自己
購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買
尿布。這樣一來,超市人員便可以及時調(diào)整物品的
擺放位置和結(jié)構(gòu),以方便客戶購買。另外,通過挖
掘分析,還可以發(fā)現(xiàn)客戶購買行為潛在的時序規(guī)
律,借助于這個,超市人員可以對客戶的購買行為
進(jìn)行有效地預(yù)測,從而提高銷售能力。
(3) 客戶服務(wù)在客戶關(guān)系管理中,客戶服務(wù)是
最關(guān)鍵的內(nèi)容,企業(yè)提供的客戶服務(wù)是能否保留滿
意的忠誠客戶的關(guān)鍵。如今客戶期望的服務(wù)已經(jīng)
超出傳統(tǒng)的電話呼叫中心的范圍。隨著越來越多
的客戶進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)通過瀏覽器來察看他們的定單
或提出詢問,數(shù)據(jù)挖掘就可以對客戶實現(xiàn)個性化的
自助服務(wù)。通過數(shù)據(jù)挖掘,企業(yè)就能夠處理客戶各
種類型的詢問,包括有關(guān)的產(chǎn)品、需要的信息、訂單
請求、訂單執(zhí)行情況,以及高質(zhì)量的現(xiàn)場服務(wù)。
3 結(jié)論與展望
作為一個跨知識管理、業(yè)務(wù)運作和電子商務(wù)等
系統(tǒng)的融合概念,CRM 正以前所未有的速度發(fā)展,
并且擴大著用戶群體,在激烈的市場競爭中,基于
DM的CRM模式正在逐漸成為現(xiàn)代企業(yè)生存的根
本和制勝的關(guān)鍵。
現(xiàn)在,客戶越來越多地要求CRM 系統(tǒng)能夠進(jìn)
行知識管理。從本質(zhì)上講,在電子商務(wù)時代需要隨
時隨地根據(jù)客戶需要為他們提供組織知識。數(shù)據(jù)
挖掘技術(shù)將綜合客戶信息和其它相關(guān)信息,借助專
家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等技術(shù),為企業(yè)迅速
提供商業(yè)問題的高質(zhì)量解決方案,達(dá)到商業(yè)智能。
數(shù)據(jù)挖掘新技術(shù)的發(fā)展將可以使客戶更多更好地
訪問數(shù)據(jù),并使更多的人能夠嘗試更多的技術(shù)。利
用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),分析客戶的特征,探索企業(yè)和所
對應(yīng)市場的運營規(guī)律性,不斷提高企業(yè)的經(jīng)濟效益
是企業(yè)發(fā)展的必由之路。
參考文獻(xiàn)
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軟件資源》[M] . 中國經(jīng)濟出版社2002. 2
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[4 ]朱愛群《, 客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘》[M] . 中國財政經(jīng)
濟出版社,2001
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