CRM系統(tǒng):CRM 系統(tǒng)挖掘算法效率的改進
CRM 系統(tǒng)挖掘算法效率的改進
王春燕
(浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 杭州310015)
摘 要: 目前金融業(yè)客戶關(guān)系管理(CRM ) 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)所
采用的算法在劃分項集數(shù)據(jù)區(qū)段、細節(jié)數(shù)據(jù)挖掘、運算時間
效率等方面性能較差。該文分析了CRM 系統(tǒng)特性、實施模
型、模型挖掘以及CRM 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu); 結(jié)合時態(tài)
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的特點, 采取FCQ 算法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換策略, 引入領(lǐng)
域知識的泛化層次表; 在算法的第二次迭代使用Hash 技術(shù)
連接和剪枝并采用運用候選項集的性質(zhì)實現(xiàn)壓縮數(shù)據(jù)庫規(guī)
模的技術(shù)。該文方法很好地提高了挖掘算法的效率, 提高了
系統(tǒng)運行的速度與效率, 為管理者提供新型商業(yè)智能客戶關(guān)
系管理系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞: CRM 系統(tǒng); TAp rio ri 算法; 時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則
中圖分類號: TP 393 文獻標識碼: A
文章編號: 100020054 (2009) 0520772205
CRM system for improved da ta m in ing
a lgor ithm eff ic iency
WANG Chunya n
(Zhej iang Vocational College of Commerce,
Hangzhou 310015, China)
Abstract: Current algo rithm s fo r data m ining of the financial
indust ry’s customer relationsh ip management (CRM ) data can no t
effectively partition item2set data segments, so detailed data m ining
searches are no t efficient. The characteristics of the CRM system,
the imp lementation, and the m ining modelwere analyzed to identify
how the rule m ining can give erroneous results w ith the FCQ
algo rithm and a generalizat ion domain know ledge hierarchy. The
Hash techno logy was used in the second iterative step to connect and
cut the item2sets based on the natures of the various item2set s to
enable database comp ression. The results show that the method
increases the efficiency and response speed of the m ining algo rithm,
thus p roviding managers w ith a new management system fo r
business intelligence management relations.
Key words: customer relationship management system; TAp rio ri
algo rithm; tempo ral associat ion rule
當今金融市場競爭日益激烈, 管理者必須擁有
豐富的管理決策和靈活的處理機制, 其戰(zhàn)略規(guī)劃制
度和戰(zhàn)術(shù)方案的實施離不開對海量數(shù)據(jù)的挖掘, 結(jié)
合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可部署商業(yè)智
能、市場銷售分析、競爭對手分析、市場需求動向等。
成為金融業(yè)信息系統(tǒng)的主要技術(shù), 使決策來源于數(shù)
據(jù), 而不僅僅是主觀判斷。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國外金融
領(lǐng)域應(yīng)用廣泛, 在我國基于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技
術(shù)的現(xiàn)代新型商業(yè)智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)建設(shè)尚處
于起步階段[1- 6 ]。
1 CRM 系統(tǒng)特性
1. 1 構(gòu)建CRM 系統(tǒng)
客戶關(guān)系管理(CRM ) 是信息技術(shù)與傳統(tǒng)的營
銷、銷售和服務(wù)管理整合的產(chǎn)物。競爭的加劇, 使得
如何吸引新客戶和保留現(xiàn)有客戶, 成為經(jīng)營者必須
面對的重要課題, CRM 系統(tǒng)正是通過數(shù)據(jù)庫和其
他信息技術(shù)來獲取客戶數(shù)據(jù), 分析客戶需求特征和
行為偏好, 積累和共享客戶知識, 有針對性地為客戶
提供產(chǎn)品或服務(wù), 發(fā)展和管理客戶關(guān)系。
1. 2 CRM 實施模型
通過OLA P、報表和數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)
進行深入分析, 并以管理人員容易理解的方式展示
出來。從體系結(jié)構(gòu)角度來看, CRM 分為3 部分, 如
圖1 所示。1) 操作層次CRM。自動集成業(yè)務(wù)過程。
2) 分析層次CRM。用于分析操作型CRM 產(chǎn)生的數(shù)
據(jù), 包括數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。3) 合作層次
CRM。用于合作的服務(wù)系統(tǒng)。
以CRM 中心數(shù)據(jù)倉庫為核心, 通過數(shù)據(jù)集成
系統(tǒng)與業(yè)務(wù)處理部分連接, 同時為管理層和業(yè)務(wù)分
析人員提供客戶分析系統(tǒng)。
2 CRM 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
2. 1 CRM 模型的數(shù)據(jù)挖掘
客戶數(shù)據(jù)中有客戶的基本信息, 還有在營銷活
動中通過調(diào)研或咨詢所獲得的數(shù)據(jù)信息, 包括個人
信息、對產(chǎn)品性能和服務(wù)的意見、對未來產(chǎn)品發(fā)展的
期望和預(yù)測等, 對于這些數(shù)據(jù)信息通過以下方式分
析處理。
1) 客戶細分。不同的客戶群存在著不同的特
征, 利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析, 根據(jù)客戶的基本屬
性、基本情況對客戶進行分類??梢愿鶕?jù)不同類的客
戶提供完全不同的服務(wù)來降低成本、提高客戶的滿
意度, 從而達到利潤的最大化。2) 產(chǎn)品客戶價值分
析。分析客戶對某種產(chǎn)品業(yè)務(wù)量的貢獻, 使用的方法
與客戶價值分析基本相同, 通過對產(chǎn)品客戶價值分
析, 有區(qū)別地做好客戶服務(wù), 提供相對準確的目標客
戶群。3) 客戶信用分析。分析客戶信用, 對不同信用
級別的客戶, 采取不同的方案等。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。4) 客戶
獲得。業(yè)務(wù)的增長需要不斷地獲得新的客戶。數(shù)據(jù)
挖掘能夠辨別潛在的客戶群, 并提高金融市場活動
的響應(yīng)率。5) 客戶保持。采用聚類和關(guān)聯(lián)分析技術(shù),
可將客戶群分為: 高價值穩(wěn)定的客戶群、高價值易
流失的客戶群、低價值穩(wěn)定的客戶群、低價值易流失
的客戶群、沒有價值的客戶群。6) 客戶滿意度分析。
分析客戶對產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度, 可以幫助改進客
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。7)
交叉銷售。交叉銷售是指向已購買的客戶推薦其他
產(chǎn)品和服務(wù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析能夠發(fā)現(xiàn)顧客傾向于關(guān)
聯(lián)購買哪些品種。聚類分析能夠發(fā)現(xiàn)對特定產(chǎn)品感
興趣的用戶群, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法能夠預(yù)測顧客
購買該新產(chǎn)品的可能性。8) 風險評估和詐騙檢查。
可以識別潛在的詐騙行為, 識別其核心客戶的完整
關(guān)系, 而客戶可能擁有多于公開的可接受標準的不
同策略。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘解決的商業(yè)問題對數(shù)據(jù)挖掘
技術(shù)進行分類。
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天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)
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