1 數(shù)據(jù)挖掘的含義
當(dāng)前，數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于企業(yè)管理、產(chǎn)品銷售、科學(xué)研究和信息服務(wù)等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)量的不斷增長對數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析提出了更高的要求，急需新一代的計算技術(shù)和工具，能夠智能化地從大量的數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，于是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價值的信息，它是數(shù)據(jù)庫研究中的一個很有應(yīng)用價值的新領(lǐng)域，融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘能對龐雜的數(shù)據(jù)進行科學(xué)的梳理和細分，從中發(fā)現(xiàn)潛在的價值規(guī)律，從而為我們做出合理的預(yù)測、決策提供有力的幫助和支持。
數(shù)據(jù)挖掘所能解決的典型商業(yè)問題包括：數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場行為分析，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發(fā)現(xiàn)等。而在市場經(jīng)濟日益發(fā)達，競爭日益殘酷、激烈的今天。將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，具有特別重要和關(guān)鍵的意義。
2 客戶關(guān)系管理的內(nèi)容
客戶關(guān)系管理是一種以客戶為中心的經(jīng)營策略。它以信息技術(shù)為手段。對相關(guān)業(yè)務(wù)功能重新設(shè)計，并對相關(guān)工作流程進行重組。以達到留住老客戶、吸引新客戶、提高客戶利潤貢獻度的目的。它的目的在于建立一個收集和分析客戶數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，使企業(yè)在客戶服務(wù)、市場競爭、銷售及服務(wù)等方面形成彼此協(xié)調(diào)的關(guān)系實體。以提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢。客戶關(guān)系管理的實施可以分成兩個階段。
2.1 過程型客戶關(guān)系管理階段
該階段要對市場、銷售、服務(wù)等企業(yè)與客戶直接接觸部門的前端管理的業(yè)務(wù)流程進行重新規(guī)劃與調(diào)整，要在整個企業(yè)內(nèi)部建立以客戶為中心的理念。要完成客戶數(shù)據(jù)的收集、確認(rèn)客戶的數(shù)據(jù)是否完整等工作，然后將建立企業(yè)級數(shù)據(jù)庫。分配訪問權(quán)限，積累客戶數(shù)據(jù)并將銷售、客戶服務(wù)等分屬不同部門的客戶、員工數(shù)據(jù)整合起來形成一個完整的企業(yè)共享的數(shù)據(jù)庫。
2.2 分析型客戶關(guān)系管理階段
對過程型客戶關(guān)系管理階段所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行加工處理，產(chǎn)生對企業(yè)決策有用的信息，為企業(yè)提供戰(zhàn)略決策支持。主要應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫、客戶數(shù)據(jù)庫、客戶細分系統(tǒng)、報表和分析系統(tǒng)，提高對客戶數(shù)據(jù)和客戶行為模式進行分析的能力。企業(yè)實施客戶關(guān)系管理的目的是為了提升管理水平和實現(xiàn)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)。但實際上，客戶關(guān)系管理在現(xiàn)實中并未取得很好的效果。主要原因在于分析型客戶關(guān)系管理階段，缺乏有效的工具和方法，不能從大量的客戶數(shù)據(jù)中提取隱藏著的信息，產(chǎn)生新的知識從而幫助企業(yè)獲得市場競爭優(yōu)勢。能滿足企業(yè)這一迫切需求的工具就是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是應(yīng)用在分析型客戶關(guān)系管理階段，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入是客戶關(guān)系管理第一階段的直接結(jié)果，它將幫助企業(yè)更深入地認(rèn)識自己的客戶。
3 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)挖掘主要應(yīng)用在以下幾個方面。
3.1 客戶細分分析
客戶細分是企業(yè)有效銷售、營銷、服務(wù)的基礎(chǔ)。對于大量的客戶數(shù)據(jù)可從中選取能夠反映客戶特征的屬性，如性別、年齡、職業(yè)、職位、教育程度、年薪、平均消費額等，并根據(jù)這些特征將客戶聚類或分類成高價值客戶、中等價值客戶、初等價值客戶等若干類型。通過數(shù)據(jù)挖掘獲得不同客戶的消費愛好、習(xí)慣、傾向、需求和趨勢等信息。進而在營銷中提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)。提高不同類別客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度，以獲取最大的利潤。
3.2 客戶識別分析
客戶識別包括新客戶獲取和不良客戶識別。新客戶包括以前沒有聽說過本企業(yè)產(chǎn)品的人、以前不需要本企業(yè)產(chǎn)品的人以及以前本企業(yè)競爭對手的客戶。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來揭示客戶的行為習(xí)慣和預(yù)測發(fā)現(xiàn)一些在不同情況下有相似行為的新客戶，幫助企業(yè)識別出這些潛在的客戶群，從而使銷售與營銷更有針對性。
3.3 客戶保持和流失分析
在競爭日益激烈的市場環(huán)境下，企業(yè)獲取一個新客戶的成本將越來越大，因此保留老客戶的工作變得非常重要。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明。有1/3的客戶流失是因為企業(yè)對客戶的關(guān)懷和服務(wù)不夠。運用數(shù)據(jù)挖掘可以更好地了解客戶流失動機，企業(yè)可以針對這類特定客戶的需求，采取高效的客戶保留策略。即可以給各類客戶提供有層次、有區(qū)別的服務(wù)來提高客戶的滿意度。從而來留住可能離去的客戶。
3.4 客戶關(guān)聯(lián)需求分析
客戶的需求是動態(tài)變化的，但客戶的需求也存在著一定的聯(lián)系和規(guī)律性，企業(yè)需要掌握這些聯(lián)系和規(guī)律以滿足客戶。擴大銷售量，同時也能提高客戶的忠誠度。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如關(guān)聯(lián)分析，可以從中發(fā)現(xiàn)客戶的特征信息。如性別、學(xué)歷、收入等，同時也可發(fā)現(xiàn)不同類別、不同特征的客戶購買的產(chǎn)品的型號和時間，表面上看起來與客戶購買產(chǎn)品行為不存在聯(lián)系的因素，通過特定的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可證實它們之間潛在的聯(lián)系，以便企業(yè)做出正確的銷售決策。
3.5 交叉銷售
企業(yè)與客戶之間的關(guān)系是動態(tài)變化的，企業(yè)應(yīng)盡力完善與客戶之間的關(guān)系。交叉銷售是企業(yè)向老客戶銷售新的產(chǎn)品或提供新的服務(wù)的過程，它是建立在雙贏原則基礎(chǔ)上的。通常客戶需要進一步得到更好的滿足需求的服務(wù)和產(chǎn)品，企業(yè)通過對老客戶的數(shù)據(jù)挖掘，找到包含著客戶潛在需要的產(chǎn)品和服務(wù)。得到最優(yōu)的合理銷售策略，促進企業(yè)的銷售額和利潤的增長。
3.6 客戶貢獻分析
利用數(shù)據(jù)挖掘可以進行客戶特征分析，發(fā)現(xiàn)哪些客戶是真正創(chuàng)造利潤的客戶，哪些是低利潤和無利潤的，企業(yè)就可以采取一定的措施，使低利潤和無利潤的客戶轉(zhuǎn)化為創(chuàng)造利潤的客戶。企業(yè)對創(chuàng)造利潤的客戶要采取相應(yīng)的措施，推出一些優(yōu)惠措施力求保留住這些客戶；對于潛在的創(chuàng)造利潤的客戶要采取針對性的措施，實行個性化服務(wù)；對于無利潤的客戶可不必投入過多精力，通過對客戶貢獻的分析可以有效地降低企業(yè)成本，提高經(jīng)濟效益。
4 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理的實施
實施基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理是一個循序漸進、循環(huán)反復(fù)、不斷調(diào)整的動態(tài)過程。其主要步驟如下：
4.1 確定業(yè)務(wù)對象
企業(yè)首先要明確業(yè)務(wù)需求，企業(yè)實施基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)都有一個或多個商業(yè)目標(biāo)，如提高客戶價值或客戶細分等，企業(yè)必須明確這些業(yè)務(wù)需求，然后在此基礎(chǔ)上開展數(shù)據(jù)的收集和預(yù)處理工作。
4.2 數(shù)據(jù)分析
在明確了業(yè)務(wù)的需求的基礎(chǔ)上，對企業(yè)的數(shù)據(jù)進行分析，形成對數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識，了解數(shù)據(jù)的分布狀況，為建立預(yù)測模型打下基礎(chǔ)。
4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)挖掘過程中非常重要的一步，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響到最后挖掘的結(jié)果，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作可以按以下步驟進行。
(1)數(shù)據(jù)的收集：收集完整、真實有效的客戶數(shù)據(jù)，企業(yè)需通過制定嚴(yán)格的業(yè)務(wù)操作流程，協(xié)調(diào)各相關(guān)部門完成數(shù)據(jù)的收集工作，要能夠及時完整地從多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源中獲得目標(biāo)數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對客戶數(shù)據(jù)進行清理。對所收集到的數(shù)據(jù)進行抽取并加以組合，為進一步挖掘做好準(zhǔn)備。
(3)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個分析模型，該分析模型是針對數(shù)據(jù)挖掘算法建立的，包括分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)算法等。
4.4 建立數(shù)據(jù)挖掘模型
從各種數(shù)據(jù)挖掘模型中選擇最有利于解決業(yè)務(wù)問題的一個或多個模型。這一步是一個迭代的過程，在選擇模型的過程中所獲得的信息，可能要求重新整合正在使用的數(shù)據(jù)甚至可能要重新修改業(yè)務(wù)問題。
4.5 解釋和評價模型
本階段是對數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量進行評定。好的挖掘模型應(yīng)能夠用隨機的數(shù)據(jù)得到較為理想的結(jié)果，如果效果不好則可能需要重新整合數(shù)據(jù)或重新修正原有的模型。
以上步驟是不斷循環(huán)持續(xù)的動態(tài)過程，隨著系統(tǒng)的不斷擴展，客戶數(shù)據(jù)的不斷積累，先前建立的數(shù)據(jù)挖掘模型很可能不再有效，因此需要重新建立數(shù)據(jù)挖掘模型。同時，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)需求的變化，可能又會有新的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。因此基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的實施應(yīng)用不是一成不變的，而是隨著數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求的發(fā)展而改變的。
總之，在信息時代，要充分剩用企業(yè)的信息資源，從以產(chǎn)品為中心的管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻魹橹行牡墓芾砟Ｊ剑脭?shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析客戶的特征，探索企業(yè)和市場的運營規(guī)律，不斷提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。
核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題：淺談基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理CRM
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