CRM系統:CRM 中的數據挖掘技術
CRM 中的數據挖掘技術
趙紅宇 西南科技大學經濟管理學院
[摘 要] 客戶關系管理(CRM)不僅是一種管理理念,又是
一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制,也是一種管
理軟件和技術。數據挖掘能夠對將來的趨勢和行為進行預測,從
而很好地支持人們的決策。成功的CRM在于有效的數據倉庫、數
據挖掘。
[關鍵詞] 電子商務 客戶關系管理 數據挖掘
一、客戶關系管理的概念及特征
1.CRM 概念
客戶關系管理(Customer Relationship Management,CRM)指的是
企業與其客戶的交流方式,它實施于企業的市場營銷、銷售、服務與
技術支持等與客戶有關的領域。
CRM首先是一種管理理念,其核心思想是將企業的客戶(包括最
終客戶、分銷商和合作伙伴)作為最重要的企業資源,通過完善的客
戶服務和深入的客戶分析來滿足客戶的需求,保證實現客戶的終生價
值。CRM又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、銷售、服務與技術支持等與客戶相關的領域。
CRM也是一種管理軟件和技術,它將最佳的商業實踐與數據挖掘、數
據倉庫、一對一營銷、銷售自動化以及其它信息技術緊密結合在一起,
為企業的銷售、客戶服務和決策支持等領域提供了一個業務自動化的
解決方案。
2.CRM 特征
(1)一對一營銷。企業與每一個客戶建立一種學習型關系。客戶
不斷地提出需求,而企業按此需求不斷地改善產品和服務,從而使企
業不斷提高令該客戶滿意的能力。
(2)高度集成的交流渠道。CRM將多種與客戶交流的渠道,如面
對面、電話接洽、E-mail、Fax或信函以及Web訪問協調為一體,這
樣,企業就可以按客戶的喜好使用適當的渠道與之進行交流。
(3)統一共享的信息資源。CRM解決方案的全部數據應集中存儲
和管理,不同部門接觸客戶后的經驗要能立即給其它部門分享,這樣,
當前的客戶信息就可以實時地供所有面對客戶的雇員使用。
(4)商業智能化的數據分析和處理。CRM將最佳的商業實踐與數
據挖掘、數據倉庫、一對一營銷、銷售自動化以及其他信息技術緊密
結合在一起,通過充分挖掘客戶的商業行為個性和規律,來不斷尋找
和拓展客戶的贏利點和贏利空間。
(5)對基于Web的功能的支持。CRM的以上特征并不是彼此孤立
的,而是相互支持、高度融合的一個整體,共同組成了CRM的強大功
能。
二、CRM 的實施與數據挖掘技術
1.CRM 解決方案
CRM 作為企業管理系統軟件,通常由以下三部分組成:
(1)網絡化銷售管理系統(Sales Distributor Management,SDM)。
該模塊以市場和銷售業務為主導,對銷售的流程進行了詳細的管理,
實現了銷售過程中對客戶的集中管理和協同管理,銷售管理人員可以
隨時對銷售情況進行分析。
(2)客戶服務管理系統(Customer Service Management,CSM)。該
模塊主要對企業的售后服務進行管理,加快售后服務的響應速度,提
高客戶滿意度,對服務人員進行考核,加強對產品質量的監督。
(3)企業決策信息系統(Executive Information System,EIS)。隨著
電子商務時代的到來,企業內產生了大量的業務數據。面對如此海量
的數據,迫使人們不斷尋找新的工具,來對企業的運營規律進行探索,
為商業決策提供有價值的知識。能滿足企業這一迫切需求的強有力的
工具就是數據挖掘。
2.數據挖掘
數據挖掘(Data Mining),又稱數據庫中的知識發現(Knowledge
Discovery in Database, KDD),是指從大型數據庫或數據倉庫中提取
隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式,它是數
據庫研究中的一個很有應用價值的新領域,融合了數據庫、人工智能、
機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。從CRM軟件所搜集的數
據是最能幫助企業了解客戶的,數據是死的,但是如果能運用一些數
學或統計模式,發現數據中存在的關系和規則,根據現有的數據預測
未來的發展趨勢,那么就可成為管理者的決策參考。
3.數據挖掘在CRM 中的應用
(1)關聯分析。即利用關聯規則進行數據挖掘。關聯分析的目的
是挖掘隱藏在數據間的相互關系,它能發現數據庫中形如“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。
(2)序列模式分析。其側重點在于分析數據間的前后序列關系。它
能發現數據庫中形如“在某一段時間內,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:在給定交易序列數據庫中,每
個序列是按照交易時間排列的一組交易集,挖掘序列函數作用在這個
交易序列數據庫上,返回該數據庫中出現的高頻序列。
(3)分類分析。設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標
記),該數據庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記,這樣的數據
庫稱為示例數據庫或訓練集。分類分析就是通過分析示例數據庫中的
數據,為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規
則,然后用這個分類規則對其他數據庫中的記錄進行分類。
(4)聚類分析。聚類分析輸入的是一組未分類記錄,并且這些記
錄應分成幾類事先也不知道,通過分析數據庫中的記錄數據,根據一
定的分類規則,合理地劃分記錄集合,確定每個記錄所在類別。它所
采用的分類規則是由聚類分析工具決定的。采用不同的聚類方法,對
于相同的記錄集合可能有不同的劃分結果。
應用數據挖掘技術,較為理想的起點就是從一個數據倉庫開始,
這個數據倉庫里面應保存著所有客戶的合同信息,并且還應有相應的
市場競爭對手的相關數據。數據挖掘可以直接跟蹤數據和并輔助用戶
快速作出商業決策,并且用戶還可以在更新數據的時候不斷發現更好
的行為模式,并將其運用于未來的決策當中。
CRM 中的數據挖掘技術
趙紅宇 西南科技大學經濟管理學院
[摘 要] 客戶關系管理(CRM)不僅是一種管理理念,又是
一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制,也是一種管
理軟件和技術。數據挖掘能夠對將來的趨勢和行為進行預測,從
而很好地支持人們的決策。成功的CRM在于有效的數據倉庫、數
據挖掘。
[關鍵詞] 電子商務 客戶關系管理 數據挖掘
經營管理
參考文獻:
[1]邵峰晶等:數據挖掘原理與算法[M].北京:中國水利水電出版
社,2003
[2]康塔尼克著 閃四清等譯:數據挖掘:概念、模型、方法和算
法[M]. 北京:清華大學出版社,2003
[3]Alex Berson,Stephen Smith.構建面向CRM的數據挖掘應用[M].北
京:人民郵電出版社,2001
[4]Jiawei Han, Micheline Kamber. DataMining: Concept and Techniques.
MorganKaufmannPublishers,Inc.2001.
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