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        計算機數(shù)據(jù)挖掘技術在燃氣客戶管理系統(tǒng)中的使用

        2012-12-31 00:00:00周鎮(zhèn)歡
        科技資訊 2012年34期

        摘 要:數(shù)據(jù)挖掘技術及其在CRM中的應用研究目前已經(jīng)受到國內外學術界和企業(yè)界的普遍關注。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的進一步發(fā)展和深化,這一研究領域體現(xiàn)著越來越大的研究價值。同時,數(shù)據(jù)挖掘技術在燃氣公司CRM中的進一步廣泛而深入的應用,必然會給CRM帶來更為廣闊的。

        關鍵詞:客戶關系管理(CRM) 數(shù)據(jù)挖掘 燃氣公司

        中圖分類號:TP27 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2012)12(a)-0023-01

        1 數(shù)據(jù)挖掘問題的提出

        對于數(shù)據(jù)挖掘來說,數(shù)據(jù)庫是基礎,而數(shù)據(jù)工程又在整個數(shù)據(jù)庫中站了很大的地位,對一個要進行數(shù)據(jù)庫營銷的企業(yè),其首要的解決目標是對原始數(shù)據(jù)進行最好的轉化,從而分析和利用這些有效的信息。

        雖然隨著信息技術的迅速發(fā)展,燃氣企業(yè)積累了越來越多的消費者數(shù)據(jù),促使真正能將這些數(shù)據(jù)用于營銷實踐的卻是鳳毛麟角。這一方面是由于目前中國很多企業(yè)還沒有充分認識到數(shù)據(jù)的重要性;另一方面是由于分析人員或業(yè)務人員越來越發(fā)現(xiàn),當真正面對這些堆積如山的數(shù)據(jù)時,又覺得無從下手。對于燃氣公司來說,這其中主要有兩方面的原因:一是這些天然氣原始數(shù)據(jù)普遍存在著很多質量問題,使后續(xù)分析無法進行;二是隨著中國石油西氣東輸管道的落成、陜京二線的完工以及西氣東輸二線的動工,在我國的北方,必將以西氣東輸管線和陜京管線為主要干線,這些地方的差異造成分析人員的溝通障礙。

        2 CRM問題的研究進展

        客戶關系管理(CRM,customer relationship management)在現(xiàn)階段電子商務活動中發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著現(xiàn)代商業(yè)運作方式和市場營銷理念的轉變,客戶關系管理引起了企業(yè)越來越多的關注,而越來越多的研究表明客戶關系管理有著廣泛的市場價值和研究價值。

        客戶關系管理系統(tǒng)的關鍵在于客戶忠誠,而保持客戶忠誠的關鍵在于了解客戶的潛在需求。如何了解客戶的潛在需求,這就需要對客戶數(shù)據(jù)進行有效的管理。但要高效地執(zhí)行客戶關系的管理,真正把其理念轉化為實際生產(chǎn)力,離不開計算機技術、網(wǎng)絡技術、信息技術的發(fā)展,因而學界把技術、理論和實施稱為客戶關系管理的鐵三角。在技術方面,涉及到的內容主要有計算機技術、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘、信息處理等。

        3 數(shù)據(jù)挖掘技術在燃氣客戶管理系統(tǒng)的使用

        3.1 數(shù)據(jù)挖掘與CRM

        數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是指從大量的、不完整的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的有利用價值的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以做到分類、估值,預言、相關性分析或關聯(lián)規(guī)則、聚集、描述和可視化等功能。因此,在燃氣公司的營銷活動中,應該把維護老客戶與開發(fā)新客戶放在同等重要的位置上,甚至在某種程度上,應該花更多的時間和精力在維護老客戶上面。因而在實際工作中,應盡量避免重“售前”與“售中”,輕“售后”的行為,盡量避免因售后問題,造成老客戶大量流失的現(xiàn)象,我們應該采取有效的辦法來密切與客戶的關系,從而促進銷售。

        而燃氣公司CRM中的數(shù)據(jù)挖掘就是通過定制化,定制化已越來越受到企業(yè)的追捧,其體現(xiàn)的是企業(yè)的數(shù)據(jù)庫營銷能力。通過數(shù)據(jù)挖掘,不僅要擁有更多的數(shù)據(jù),條目更加明晰,而且還要有數(shù)據(jù)挖掘分析的能力,從數(shù)據(jù)中獲得更多的客戶信息,最終服務好客戶。燃氣公司的CRM系統(tǒng)把三方面統(tǒng)一起來,包括市場、銷售和客戶管理。利用數(shù)據(jù)挖掘理論和技術創(chuàng)建描述和預測客戶行為的模型,優(yōu)化燃氣公司CRM流程,以實現(xiàn)燃氣公司有效的客戶關系管理。

        3.2 數(shù)據(jù)及獲取

        3.2.1 客戶數(shù)據(jù)

        客戶數(shù)據(jù)是指與客戶相關的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)理論主要分為三類,分別為描述性數(shù)據(jù)、促銷性靈氣、交易性數(shù)據(jù)。燃氣公司的客戶數(shù)據(jù)主要通過天然氣供應商和直接客戶獲得。當然,對于燃氣公司而言,客戶數(shù)據(jù)還應該增加售后類數(shù)據(jù)。

        3.2.2 描述性數(shù)據(jù)

        描述性數(shù)據(jù)是指燃氣公司客戶的靜態(tài)數(shù)據(jù)。主要有客戶姓名、性別、收入等基本信息以及客戶消費習慣、特殊愛好等行為信息,還有燃氣好肥信用等級、潛在燃氣消費指數(shù)、客戶類型(潛在的、現(xiàn)有的、流失的)等信息。

        3.2.3 交易性數(shù)據(jù)

        交易性數(shù)據(jù)是指與客戶發(fā)生了交易行為后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。主要包括燃氣耗費的時間、地點、金額、產(chǎn)品的規(guī)格以及付款方式等。

        3.2.4 售后類數(shù)據(jù)

        售后類數(shù)據(jù)是指客戶完成一筆交易后,所提供的反饋信息,如投訴、建議、評價等。主要包括對產(chǎn)品的評價、對服務的看法、對工作的建議、遇到過的問題以及其他不愉快的經(jīng)歷、申請退貨的記錄,甚至投訴記錄等信息。

        3.3 數(shù)據(jù)庫設計

        數(shù)據(jù)庫設計(Database Design),是以某一具體的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為基礎,針對業(yè)務需求,分析數(shù)據(jù)之間潛在的內在聯(lián)系,設計出數(shù)據(jù)庫的結構并建立數(shù)據(jù)庫的過程。數(shù)據(jù)庫設計一般分為以下幾個步驟:需求分析、概念設計、邏輯設計、物理設計、驗證設計,常用的設計技巧有數(shù)據(jù)完整性設計、表冗余設計等。

        3.3.1 客戶數(shù)據(jù)分析

        根據(jù)前面對燃氣客戶信息的分類,就客戶關系管理系統(tǒng)中的業(yè)務流程做一些簡單的闡述。

        需要說明以下幾點。

        (1)中心數(shù)據(jù)庫,采用了B/S結構圖,公司所有相關人員在這里能夠找到有關客戶的所有信息。

        (2)公司的領導、管理人員、營銷人員在一定的權限范圍內(呈現(xiàn)不同的視圖),可以上網(wǎng)查詢這些數(shù)據(jù)。

        (3)他們也可以在自己的權限范圍內上傳與客戶的聯(lián)系情況,其他相關人員也可以在網(wǎng)上看到這些可以時實更新的上傳數(shù)據(jù)。

        (4)公司所有相關人員,都可以隨時隨地掌握與客戶相關的所有信息,這對于了解客戶的潛在需求,保持與客戶的聯(lián)系,為客戶提供優(yōu)質服務具有很大的幫助。

        (5)為后續(xù)的客戶分析、數(shù)據(jù)挖掘等提供基礎數(shù)據(jù)。

        3.3.2 數(shù)據(jù)庫的設計

        根據(jù)前面的分析,客戶具有四類數(shù)據(jù),我們設計四個數(shù)據(jù)庫,分別以客戶編號作為主碼,以便數(shù)據(jù)庫之間建立關聯(lián)。并且增加以客戶姓名、編號、業(yè)務員編號、業(yè)務員姓名、聯(lián)系時間、交易金額等多種關鍵字的布爾運算的檢索功能、這樣將能最快速便捷的找到相關的數(shù)據(jù)。

        4 結語

        面對信息社會中數(shù)據(jù)的爆炸增長、“豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識”問題的日漸突出,人們迫切需要將海員數(shù)據(jù)轉換成有價值的信息相知識。數(shù)據(jù)挖掘為這一迫切需要提供了有力的技術支持,CRM是適應企業(yè)以客戶為中心的關系營銷理念的新型管理模式,是數(shù)據(jù)挖掘的重要應用領域。數(shù)據(jù)挖掘及其在燃氣客戶管理系統(tǒng)的應用研究已經(jīng)成為學術界和企業(yè)界共同的關注領域。

        參考文獻

        [1]張月欽.信息技術在大慶燃氣的開發(fā)與應用[A].第二屆中國城市燃氣論壇—— 燃氣青年工程師論壇資料匯編[C],2009.

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