0 前言
商品經濟時代，經營者深刻認識到與客戶保持良好合作關系的重要性。無論是生產型或者銷售型企業，抓住客戶資源均是其創造理想收益的核心條件。建立客戶關系管理系統使企業與客戶之間的信任合作關系更加穩定，運用于數據挖掘模型深入挖掘客戶資源價值是改善經營的基本要求。經營管理者借助數據模型可從多個角度辨別客戶關系的現狀，及時調整營銷戰略以保持正常的收益水平。
1 客戶關系管理系統的相關特點
受到市場經濟競爭環境的刺激，管理者逐漸轉變了傳統落后的經營思想，引入了先進的經濟管理理論。大部分企業深刻認識到客戶資源的潛在價值，紛紛建立了客戶關系管理系統(CRM)以維持良好的合作關系。從本質來說，CRM是結合高科技完成自動化經營的綜合模式，尤其是以計算機技術為代表，開辟了現代化市場營銷、客戶服務的創新體系。CRM運用過程中的具體特點：
(1)技術性。信息科學技術是成立CRM不可缺少的條件，靈活運用系統操控技術可避免運營失誤，降低了企業在市場經營中需要承擔的各種風險。客戶關系管理系統技術性特點表現：①硬件采用多功能計算機及其輔助設備，作為管理系統的操作平臺，方便了客戶信息的高效處理；②軟件安裝了不同功能的操作軟件，配合數據挖掘技術獲取價值信息。
(2)創新性。理論上，CRM堅持了“客戶關系一對一”理論，在經營理念方面實現了很大的突破；實踐上，經營者根據客戶關系管理系統的執行需要，編制了一系列的新型管理機制，如圖1所示，有效地改善了企業與客戶之間的合作關系。先進管理系統普及于各個行業，既能帶來運營模式的優化升級，也對具體項目的營銷規劃提供了參考，帶動了內部控制效率的提高。
(3)共享性。借助于客戶關系管理平臺，企業可及時掌握與客戶相關的信息，如：商品需求、服務需求、消費需求等，及時制定符合客戶需要的個性化服務。相反，客戶通過CRM也能實時掌握企業的經營動態，如：銷售優惠、產品升級、業務拓展等，從而選擇自身需要的項目消費。這實際上是CRM共享性特點的表現，企業與客戶之間的信息均能共同享有。
圖1 客戶關系管理系統
2 引用數據挖掘技術的數據準備
數據庫是企業存儲各類信息的“倉庫”，日常經營所積累的信息數據均存儲于管理數據庫。由于技術條件的限制，未能盡早發現數據庫信息潛在的應用價值，約束了企業經濟收益水平的持續增收。客戶資源是管理數據庫尤為重要的數據信息，充分挖掘客戶資源的內在價值可建立持久穩定的客戶關系。數據挖掘技術運用于CRM必須做好充分的準備工作，如下：
(1)收集信息。客戶關系管理系統引用數據挖掘技術，需要準備完整的客戶信息，要求盡可能收集到更多與客戶相關的基本信息。具體信息內容：①歷史數據。查閱企業的交易記錄，收集客戶對象與企業在過去時間是否存在合作關系；②交易數據。查找某個合作項目的交易情況，應涉及到交易金額、產品數量、服務內容等；③個人數據。客戶個人的資金持有、外在債務、消費水平等狀況，為客戶資源價值的挖掘提供資料。準備這些數據可通過內部資料獲得，從各部門的管理數據庫篩選即可。
(2)數據處理。準備客戶關系管理系統數據結束，便可以利用計算機處理器進一步處理數據。處理的流程：①篩選。根據企業與客戶存在的合作關系，篩選具有實用性價值的數據。如：銷售型企業，重點篩選出客戶的產品需求、消費能力、收入水平等；生產型企業，主要篩選客戶對產品的采購量大小、質量標準的要求等；②處理。處理篩選出的客戶數據，利用數據模型深入挖掘出有價值的客戶資源，要求分析人員配合數據模型，如圖2所示，詳細地計算獲得準確的結果，客觀地指導企業調整經營策略。
圖2 數據挖掘運用于CRM的流程
3 數據挖掘應用于CRM的操作方法
由于市場營銷模式的轉變，企業清晰地認識到客戶資源的商業價值。CRM采用先進的信息科學技術，將企業的營銷、銷售、服務等融于一體的管理模式，顯著改善了企業向廣大客戶提供服務的質量水平。數據挖掘運用于客戶關系管理系統，實際操作要點涉及到需求預測、價格預測、周期預測等3個核心內容，這些都與企業經營收益額密切相關的。
(1)需求預測。對客戶購買需求客觀地預測分析，指導了企業生產或推銷商品的主流方向，使其更加符合于整個市場消費的走向。利用數據模型能查閱到企業與客戶在過去交易活動中的真實數據。需求預測決定了購買走向，也是企業制定服務項目的主要依據。需求預測的主要參數：客戶已購買產品的已使用時間x；根據客戶屬性特征和回歸方程，計算客戶下次購買產品的時間間隔y。若x>y，說明客戶重新購買此產品的概率較大，企業可向客戶宣傳發送相同產品的信息，促進客戶重新購買本款商品；若x<y，說明客戶重新購買此產品的概率較小，應及時更新產品信息，吸引客戶嘗試購買其它新款商品。
(2)價格預測。質量是影響產品成功銷售的決定性因素，但價格對客戶參與購買活動也有極大的刺激作用，數據挖掘技術運用于CRM也應對客戶能夠承受的價格標準進行預測。經過某段時間的市場調查，了解客戶能夠承受的價格范圍。先挖掘出產品在市場銷售期間的平均價格，再把平均價格與客戶的心理承受價格相比較，選定一個比較接近客戶實際的承受系數-“k”，得如下公式：
k=歷史接受價格/平均價格
無論客戶是否購買相同類的產品，數據挖掘出平均價格后，均可運用該公式計算出客戶心理的大概價位，刺激消費者積極參與購買活動。同樣，企業建立客戶關系管理系統時也可運用該公式，科學地劃分出不同需求、不同級別、不同消費的客戶群，為制定市場營銷戰略提供客觀的依據。
(3)周期預測。基于數據挖掘技術的客戶關系管理模式，掌握消費客戶群體參與經濟交易活動的最新動態，以提供“高質量、高滿意、高水平”的服務項目。產品使用到一定周期往往會被淘汰，客戶要重新選購新的產品。此時企業必須維持客戶生命周期，吸引客戶長期購買本企業產品。例如，企業對客戶生命周期限定為10年，客戶的平均購買周期a，客戶上一次采購至今的時間間隔b。根據如下公式：
(b-a)/a×100％＞10
若計算結果>10，說明企業客戶在不斷流失，客戶購買產品的次數、數量均呈現出下降的趨勢。深入挖掘這一客戶資源價值，能提早發現市場營銷活動發生的變化，提醒企業采取緊急措施挽留客戶，使客戶生命周期保持更長的時間。
4 結論
企業投資建立客戶關系管理系統，主要目的是與廣大客戶保持固定的合作關系，使不同產品有足夠寬的銷售途徑，最根本目的是實現經濟收益的提高。數據挖掘應用于客戶關系管理系統，提供優越的產品服務，獲得更多采購客戶的認可，間接性地擴大了產品銷售額度，促進了銷售經營的收益水平。
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本文標題：論數據挖掘在客戶關系管理系統CRM/ERP中的應用
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