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        數(shù)據(jù)挖掘模型在CRM中的應(yīng)用

        2010-05-24 11:39:08河北大學(xué)趙璞
        中國商論 2010年12期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘分析企業(yè)

        河北大學(xué) 趙璞

        河北大學(xué)衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院 常萌

        在CRM中,需要借助大量的知識和方法,把表面的、無序的信息整合,揭示出潛在的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律,從而用于指導(dǎo)決策。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國內(nèi)外的顧客關(guān)系管理上,最常使用在直效營銷、購物交叉營銷、客戶關(guān)系營銷、客戶服務(wù)或客戶流失分析等應(yīng)用上。

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是客戶關(guān)系管理深層次應(yīng)用的技術(shù)核心,幾乎就是為其量身定做的。在客戶關(guān)系管理的各個階段都可用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用模型如圖1,在實踐中這需要在客戶關(guān)系的各個階段使用與客戶相關(guān)的信息來預(yù)測與客戶的相互作用。

        圖1

        下面從數(shù)據(jù)挖掘模型在CRM中的功能與應(yīng)用入手說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對CRM的影響。

        1 數(shù)據(jù)挖掘的功能

        數(shù)據(jù)挖掘具有五項最重要的功能(分析方法):分別是分類、估值、預(yù)測、關(guān)聯(lián)分組以及同質(zhì)分組(聚類)。

        1.1 分類

        根據(jù)分析對象的屬性,分門別類并加以定義,就是通過分析樣客戶數(shù)據(jù)庫洪的數(shù)據(jù),為每個類別作出準(zhǔn)確的描述或建立類組(Calss)。例如,將網(wǎng)絡(luò)購物者的購物意愿屬性,區(qū)分為高度購物意愿者,中度購物意愿者及低度購物意愿者。分類法所使用的技巧,常見的有判定樹(Decision Tree)、記憶基礎(chǔ)推理(Memony-Based Reasoning)等。

        1.2 估值

        分類適用于非連續(xù)性的數(shù)據(jù),而估值則適用于處理連續(xù)性數(shù)值的數(shù)據(jù)。所謂估值是依照既有的相關(guān)屬性數(shù)據(jù),來推導(dǎo)一些未知的連續(xù)性變量,從而得到某一屬性的未知值。例如根據(jù)信用卡申請者的教育程度、消費行為來推估其信用卡消費量。還有,推估家庭的總收入,推估顧客接受轉(zhuǎn)帳繳費的機率等。使用的技術(shù)包括統(tǒng)計方法的相關(guān)分析、回歸分析及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。

        1.3 預(yù)測

        預(yù)測和估值其實相當(dāng)類似,只不過預(yù)測特別是針對未來的趨勢作推算,若要檢視其正確性,就只能等事實發(fā)生的結(jié)果才能定論。所以,所謂預(yù)測,是根據(jù)對象屬性的過去觀察值,推估該屬性未來的值。例如,由顧客過去的刷卡消費量預(yù)測其未來刷卡消費。所有相關(guān)于分類與推估的技術(shù),也都可以修正后用來進行預(yù)估。值得一提的是,歷史類是相當(dāng)良好的來源。我們可借助查看歷史數(shù)據(jù),建立模型從而獲得未來變化的預(yù)測值。使用的技術(shù)包括購物籃分析、回歸分析、 時間數(shù)列分析及燈類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。

        1.4 關(guān)聯(lián)分組

        簡單地說,就是分析“哪些事情總是一起發(fā)生?”舉個最簡單的例子,超市的“購物籃分析”可以用來了解哪些產(chǎn)品常被一起購買。因此,所謂關(guān)聯(lián)分析,就是在所有對象中決定哪些相關(guān)對象應(yīng)該放在一起。例如在賣場里,沐浴乳和洗發(fā)精常被放在同一貨架或附近貨架上,因為它們被一起購買。在客戶營銷系統(tǒng)上,關(guān)聯(lián)分組用來確定交叉銷售,“cross selling”的機會,以設(shè)計吸引人的產(chǎn)品線。

        1.5 同質(zhì)分組(clustering)

        將一個異質(zhì)總體,區(qū)隔為一些具同質(zhì)性的類別(clusters)。和分類最大的不同在于,同質(zhì)分組并沒有根據(jù)事先明確義好的類組來進行分類。同質(zhì)分類相當(dāng)于營銷術(shù)語中的區(qū)隔化(seginentation),不過事先并未對區(qū)隔加以定義,而是從數(shù)據(jù)中自然產(chǎn)生區(qū)隔。

        2 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

        數(shù)據(jù)挖掘在CRM中能夠起的應(yīng)用表現(xiàn)在以下幾個方面:

        2.1 客戶保持與流失

        客戶的保持是客戶關(guān)系管理的核心內(nèi)容,也是考核客戶關(guān)系管理系統(tǒng)成功與否的首要指標(biāo)。行業(yè)的競爭越來越激烈,獲取新客戶的成本節(jié)節(jié)攀升,保持老客戶也越來越有價值。首先,在客戶關(guān)系管理中可以運用數(shù)據(jù)挖掘方法來預(yù)測客戶的流失趨勢,并找出影響企業(yè)保持能力因素的薄弱環(huán)節(jié)。其次,通過數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)過一定的預(yù)測結(jié)果后,商家可以采取相應(yīng)的預(yù)防措施,最大量地減少客戶流失,提高企業(yè)客戶保持能力。

        2.2 個性化營銷、交叉銷售分析

        商家與客戶建立商業(yè)關(guān)系后,商家會盡力優(yōu)化這種關(guān)系,延長關(guān)系時間,關(guān)系期內(nèi)增加接觸,每次接觸中獲取更多的利潤。通過數(shù)據(jù)挖掘,對交叉銷售營銷做分析時主要是:一分析現(xiàn)有客戶的購買行為和消費習(xí)慣數(shù)據(jù),企業(yè)可針對不同的消費行為及其變化制定個性化營銷策略,并從中篩選出“黃金客戶”。二是預(yù)測分析客戶將來的消費行為,以便對每種銷售方式進行評價。三是對客戶數(shù)據(jù)進行分析,這包括按產(chǎn)品、促銷效果、銷售渠道、銷售方式等進行的分析。同時,要分析不同客戶對企業(yè)效益的不同影響,分析客戶行為對企業(yè)收益的影響,使商家決定為客戶提供哪一種交叉銷售服務(wù)最合適,使企業(yè)與客戶的關(guān)系及企業(yè)利益得到最優(yōu)化。

        2.3 客戶忠誠度分析

        忠誠度分析包括客戶持久性、牢固性及穩(wěn)定性分析。

        2.4 營銷活動響應(yīng)

        數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)提高市場活動的響應(yīng)率,使?fàn)I銷活動做到心中有數(shù),有的放矢。企業(yè)為了與客戶溝通可以采用廣泛的媒體廣告。大量的電話行銷,市中心及車站碼頭的廣告牌等方式。企業(yè)可利用現(xiàn)有的客戶記錄和資料找出客戶的一些共同特征對客戶進行群分后,再預(yù)測哪些人可能會對企業(yè)的營銷活動產(chǎn)生反應(yīng),以幫助市場銷售人員找到正確的行銷對象,如圖2所示。

        圖2

        2.5 客戶價值分析

        企業(yè)的利潤與客戶價值息息相關(guān),其實客戶關(guān)系管理的核心就是在于提高客戶價值。它和客戶忠誠度正向相關(guān),是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘可以用來預(yù)測不同市場活動下客戶價值的變化。通過預(yù)測客戶未來的行為,不斷調(diào)整客戶關(guān)系維護的策略,從而贏得高價值的客戶的忠誠,把高價值的客戶留住,從而最大化高價值客戶的終身價值。對于一家典型的商業(yè)銀行來說,最為重要的20%的客戶能帶來總收入的140%到150%的收益,而其中50%的收益被銀行另外20%的最差的客戶從銀行利潤中吞噬掉了。這一結(jié)果也說明了,龐大的市場份額并不一定總能帶來高額利潤。這家銀行的管理層必須明白銀行的真正利潤是從哪里來的,通過數(shù)據(jù)挖掘,將營銷目標(biāo)定位于那些能給銀行帶來最多利潤的優(yōu)質(zhì)客戶。另外,客戶的盈利能力也會經(jīng)常變化。企業(yè)如果能良好預(yù)測客戶預(yù)期的盈利能力趨勢,將會給企業(yè)的客戶關(guān)系管理能力帶來良好的效果。

        2.6 參數(shù)調(diào)整

        參數(shù)調(diào)整的作用主要是為了提高分析結(jié)果的靈活度,擴大其適用范圍。例如,價格的變化對收入會有什么樣的影響?客戶的消費點臨近什么值時正式開始成為“正利潤”客戶?企業(yè)需要通過對收集的各種信息進行整理分析,利用科學(xué)的方法做出各種決策。

        [1]王曉芳.CRM概念與顧客價值應(yīng)用策略[J].商業(yè)研究,2009,2.(566).

        [2]何榮勤. CRM原理、設(shè)計、實踐[M].電子工業(yè)出版社,2003,1.

        [3]曉函.數(shù)據(jù)倉庫在銀行經(jīng)營管理中的作用[J].海脈網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟周刊,2000,9.

        [4]彭木根.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與實現(xiàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2002.

        [5]劉蘭輝.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟,2004,7,14.

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