数据挖掘在客户关系管理_CRM_中的应用_李宝东

数据挖掘在客户关系管理_CRM_中的应用

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用

李宝东,宋瀚涛

(北京理工大学计算机系,北京100081)

利用数据挖掘加强客户关系管理

随着企业CRM系统的不断完善,前、后台系统从接

触中心所得到的数据日益增加,企业积累了大量的客户

和产品销售数据。这些海量的数据使用传统的查询或

分析工具往往不能识别其中有价值的信息,进而就不能

为企业指定营销策略、开展营销活动提供决策支持,难

以针对具体的客户开展一对一的服务。而数据挖掘恰

好能够解决上述问题,所以数据挖掘在CRM中如何应用

已经成为CRM领域一个非常热门的话题。

3.1 数据挖掘在CRM中的作用

数据挖掘可以应用到CRM的各个不同领域和阶段。

具体来说,在CRM中,它可以应用在以下几个方面:

(1)一对一营销。企业内部员工必须首先认识到客

户是企业永恒的宝藏,而不是本部门的一次交易。所

以,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

设计相符的、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青睐。

一对一营销是指了解每一个客户,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

不同客户的爱好,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。

(3)交叉销售(Cross-selling)。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。在客户与你建

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

数据挖掘在客户关系管理_CRM_中的应用

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。

交叉销售就是指你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上的,对客户来

讲,要得到更多更好满足他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

取包括发现那些对你的产品不了解的顾客,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:①无价值或低价

值的客户;②不会轻易走掉的有价值的客户;③不断地

寻找更优惠的价值和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。

3.2 在CRM中实施数据挖掘应用

数据挖掘是一个比较复杂的应用,所以在CRM中实

施数据挖掘需要经过审慎的考虑,这样才能够实施一个

成功的数据挖掘应用,使CRM本身从中受益。在CRM

中创建和实施一个数据挖掘应用需要很多步骤,包括:

(1)确定如何使用数据挖掘。数据挖掘是用来优化

CRM,提高企业运营效率的,所以数据挖掘应用必须能

够与企业现有CRM流程或CRM的人工处理过程集成。

因此,首先需要理解现有的CRM流程(包括已经实现的

CRM系统的流程和人工处理过程),以确定在哪里可以

使用数据挖掘来进行优化。

通常在一个CRM系统中实施数据挖掘应用时,我们

不是同时针对CRM流程的各个环节开发数据挖掘应用,

而是首先针对关键环节,或者需求较为强烈的环节优先

进行部署。

数据挖掘在客户关系管理_CRM_中的应用

(2)定义数据挖掘应用的用户。数据挖掘应用的用

户组成通常比较复杂,他们包括经常使用系统但是仅使

用一些简单功能的日常工作人员,也包括很少使用系统

但是每次使用系统都需要完成大量分析、挖掘任务的企

业高层决策者;包括精通数据挖掘技术的专业人员,也

包括毫无技术背景的普通用户。所以系统中用户的定

义需要经过细致的用户需求分析,充分了解每一种用户

的详细信息(技术背景、使用系统的频率、是否具有数据

挖掘技术相关知识等等)、需求和愿望。

(3)定义所使用的数据并进行数据预处理。数据挖

掘是否能够获得有价值的信息,很大程度上取决于输入

数据的数量和质量。实施一个数据挖掘应用,首先应该

针对数据库或数据仓库中的大量数据建立完善的数据

字典,或称为元数据。使用数据字典,可以准确地从数

据或数据仓库中找到数据挖掘应用所需的数据。但是,

存储在数据库中的数据通常存在数据的不完整、不一致

等一些情况,而且通常包含了许多挖掘时用不到的多余

属性。所以,在真正使用这些数据之前,需要对他们进

行清理、转换、集成和属性归约。

·73·第10期李宝东等:数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用

ustomerContactPoint)、渠道和前后台的集成。

②分析型CRM。用于分析操作型CRM产生的数

据。

③合作型CRM。用于合作的服务,包括电子邮件、

人性化的出版、电子社区和其它类似的交流手段。

如图1所示,从接触中心收集来的信息,经过集成

和分析,可以完整、正确地得出客户的基本情况。所有

这些信息,都被分类存储在数据仓库中,然后可以针对

数据仓库进行深层次的分析,乃至数据挖掘。

图1 CRM体系结构

服务、销售和营销是CRM的三大功能支柱。这些是

客户与企业联系的主要领域。无论这些联系发生在售

前、售中还是售后,或是在客户需要服务或信息以及想

进一步购买的现有关系中。

在客户关系管理中客户服务可能是最关键的内容。

企业提供的客户服务是能否保留满意的忠 …… 此处隐藏：8785字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……