数据挖掘技术客户端毕业设计(4)

第四章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

第四章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

由于数据挖掘技术的日益成熟和计算机科学技术的发展，数据挖掘技术已越来越多的应用到计算机领域，数据库中数据挖掘技术的应用就是一个很典型的例子；而除此之外，数据挖掘技术的应用前景还非常广泛，例如客户关系管理领域，下面介绍一下数据挖掘在客户关系管理中的应用：

4.1数据挖掘与客户关系管理

您听说啤酒与尿布的故事吗？听到这两个词的时候，您也许会觉得它们毫无联系，但是它们之间的联系却成为业内广为流传的佳话。故事是这样的：

美国的大型零售商沃尔玛内部的数据仓库系统里集中了详细的原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘(Data Mining)工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现就是：尿布和啤酒的销售量相互关联！啤酒和尿布表面看起来风马牛不相及，借助于数据仓库系统，商家发现了隐藏在背后的事实：购买尿布的家庭，家中必然有小孩，孩子的母亲通常会在家中照顾小孩，而父亲在购买尿布的同时，常常顺便帮自己买一些啤酒。既然尿布与啤酒一起购买的机会最多，沃尔玛就在它的商店里将它们并排摆放在一起，并在二者之间放上土豆片之类的佐酒小食品，结果是尿布与啤酒的销售量马上成倍增长，给企业带来丰厚的利润。

客户被企业所重视已经由来己久，寻找新客户对于企业的重要性不言而喻，但是维持己有的客户关系也很重要。而且进攻型的营销成本远远高于防守型的营销成本，吸引新顾客的成本至少是保持老顾客的成本的10倍。越来越多的企业认识到维系现有的顾客的重要性，现有的顾客代表着最佳的利润增长机会。营销学中有一条著名的“80-20定律”，也即80%的业绩来自20%的经常惠顾的顾客。因此，对企业有不同贡献的顾客的到的却是同样的对待，不仅不助于提高顾客的积极性，而且对企业在激烈的竞争中发展也是不利的。而哪些顾客对企业贡献大，哪些贡献少甚至没有贡献？怎样制定策略才能增加营业额？这些潜在的信息怎样去发现呢？数据挖掘能帮你找到答案。对于企业，进行客户关

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第四章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

系管理需要一种技术来帮助它发现潜在的信息，而这正好是数据挖掘技术的优势。

4.2数据挖掘在客户关系管理中的功能

如果企业把利润作为自己的目标，客户关系管理则是达到这个目标的最有用的工具，而数据挖掘是这个工具的最佳引擎。数据挖掘是指从大量数据中寻找隐藏的信息过程。具体到CRM中，企业可以通过数据挖掘，分别针对企业经营策略、目标定位、操作效能与测量评估等几个方面的相关问题，从市场与顾客所搜集积累的大量数据中高效率地挖掘出消费者最关心和最重要的答案，并以此建立真正由客户需求出发的客户关系管理。同时，完整的数据挖掘还可从数据仓库提供的大量顾客数据中挖掘到充分的信息来指导工作人员的行动，使他们能在适当的时间和地点提供顾客适宜的产品及服务，大幅提高作业的效率。

数据挖掘可以应用到CRM的不同方面和阶段，主要包括： 1、一对一营销

企业内部员工必须认识到客户是企业永恒的宝藏，而不是本部门的一次交易。每一次与客户接触都是了解客户的过程，也是客户体验企业的机会。因此，真正的关心客户，为每位客户设计合适的和个性化的建议，才能让客户体会到企业的价值。近年来，一对一营销正在被众多的企业所采用。一对一营销能够了解每一个客户并同其建立起持久的关系。通过特征化和分类，数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。通过数据挖掘了解不同客户的偏好，提供有针对性的产品和服务，可以大大提高各类客户对企业和产品的满意度。 2、客户盈利能力分析

在客户群中，客户的盈利能力有很大的区别。如果不知道客户的盈利能力，就很难制定有效的营销策略以获取最有价值的客户，或者提高有价值客户的忠诚度。数据挖掘技术可以用来预测在不同的市场活动情况下客户盈利能力的变化。它从客户的交易历史纪录中发现一些行为模式，并使用这些行为模式来预测客户盈利能力的高低或者发现盈利能力较高的新客户。

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3、交叉销售

企业与客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的关系。在客户与企业建立起这种双向关系之后，可以使用很多方法使这种客户关系趋于完善，包括:延长这种关系的时间，在维持这样的关系期间增加互相的接触，在每一次互相接触中获得更多的利润。所有这些都可以通过交叉销售来实现。交叉销售是向现有客户提供新的产品和服务的营销过程。交叉销售是建立在双赢原则基础上的，对客户来讲，要得到更多更好满足需求的服务且从中受益；对企业来讲，也会因销售额的增长而获益。通过相关分析，数据挖掘可以帮助你分析出最优的合理的销售匹配。相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面:一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品；另一方面是对每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。通过聚类分析，可以确定属于某一类的顾客经常购买的商品，并向没有购买的此类顾客推销这些商品。 4、客户的获取

在大多数商业领域中，业务发展的主要指标体系中都包括新客户的获取能力。新客户的获取包括发现那些对企业产品不了解的顾客，也可能是以前接受竞争对手服务的顾客。通过对这些用户的细分，可以帮助企业完成潜在客户的筛选工作 5、客户的保持

随着各个行业的竞争越来越激烈，企业获得新客户的成本不断地上升，因此保持原有客户就显得越来越重要。一个企业的客户一般可分为三类:无价值或低价值的客户、不会轻易走掉的有价值的客户和不断地寻找更优惠的价值与更好服务的有价值的客户。传统的市场活动是针对前两类客户的，而现代客户关系管理认为，特别需要用市场手段来维护的客户是第三类客户，这样做会降低企业运营成本。数据挖掘可发现易流失的客户，企业就可以针对客户的需求采取相应措施。

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4.3企业进行数据挖掘项目的方式

企业进行数据挖掘项目有以下5种方式，具体进行数据挖掘项目时，可以选择一种或联合几种一起进行。 1、购买记分模型

记分模型将成千上万的复杂的指标简化成一个分数，该分数是对具体应用定级的标准。简单的例子如IQ记分。购买记分模型的优点是速度快且简单。 2、购买数据挖掘软件

数据挖掘的软件分为两种形式，一种是在软件内部，具体实现了一个模型，该模型可能是决策规则的集合，也可能是一个已经训练好的神经网络，这种软件能直接应用于某一行业的特地问题；另一种软件，实现了数据挖掘的整个建模过程，该建模过程通过模版或向导的形式针对特定行业创建模型。 3、购买固定模型软件

这种模型软件实施成功的前提是模型所模拟的环境必须和公司的产品、客户以及市场条件相类似。但是当条件改变的时候，这种模型不能根据环境的变化做出相应的修改和调整。 4、购买创建模型的开发工具

一旦有合适的输入、输出变量，就能用这种软件自动化创建建模的过程，并且可以从创建的多个模型中，选择出最好的一个。这回工具解决了 …… 此处隐藏：2627字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……