【摘 要】隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，企業(yè)逐漸將管理模式從以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)移到以客戶為中心上來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)的決策和發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。本文簡單介紹了客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的現(xiàn)狀，并討論了數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的作用和在應(yīng)用領(lǐng)域的研究。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘;客戶關(guān)系管理;信息

1.客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀和問題分析

從1999年中開始，客戶關(guān)系管理得到了諸多媒體的關(guān)注，國內(nèi)外很多軟件商如Oracle等推出了以客戶關(guān)系管理命名的軟件系統(tǒng)，有一些企業(yè)開始實(shí)施以客戶關(guān)系管理命名的信息系統(tǒng)。這些年來，更多的企業(yè)越來越認(rèn)識到了客戶關(guān)系管理對企業(yè)經(jīng)營決策的重要指導(dǎo)作用。但就很多中小企業(yè)的客戶關(guān)系管理上看，還是存在著很多認(rèn)識上的不足。

1.1沒有形成一種規(guī)范的系統(tǒng)的操作流程

企業(yè)在處理與客戶間的關(guān)系的時候，往往只是憑借企業(yè)既定的人際關(guān)系，來加強(qiáng)與客戶間的交流，這導(dǎo)致企業(yè)在處理問題的過程中往往感性多于理性，無章可循，無法可依，從而阻礙了企業(yè)的進(jìn)一步的發(fā)展壯大。

1.2不重視營銷中的“契約關(guān)系”

企業(yè)許多營銷人員過分重視營銷過程中的人際關(guān)系，而忽略了市場營銷過程中的“契約”關(guān)系，一旦市場發(fā)生變化和雙方人員發(fā)生變動，業(yè)務(wù)關(guān)系也會隨之發(fā)生改變。良好的客戶關(guān)系對市場開發(fā)具有不可替代的作用。在同樣的競爭條件下，客戶關(guān)系的好壞往往成為項(xiàng)目成功的關(guān)鍵。

1.3客戶流失原因不確定

企業(yè)中存在很多情況會造成客戶的流失，例如客戶經(jīng)理談判能力不高，后臺支持跟不上，服務(wù)水平有限等等。那么，沒有有效地對客戶流失原因進(jìn)行總結(jié)，將不能更好地開發(fā)和管理客戶資源。

1.4未能有效挖掘潛在客戶

面對競爭的壓力，面對自身在大客戶營銷中出現(xiàn)的不足，公司應(yīng)在營銷策略上下足功夫，在留住現(xiàn)有客戶的基礎(chǔ)上，積極地開發(fā)新的大客戶資源，以提高市場占有率，獲取利潤。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的作用

數(shù)據(jù)挖掘是近幾年隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能發(fā)展起來的一門新興的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。其處理對象是大量的日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，目的是為了從這些數(shù)據(jù)中抽取一些有價值的知識或信息。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用到CRM的各個不同領(lǐng)域和階段．具體來說，它可以應(yīng)用在以下幾個方而：

2.1客戶的獲得

企業(yè)要不斷的擴(kuò)大和發(fā)展，就要尋找潛在的客戶，發(fā)展新客戶。在發(fā)展新客戶之前，企業(yè)應(yīng)先確定哪些客戶有可能是潛在客戶，哪些客戶最容易獲得，哪些客戶最有價值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)從客戶信息中找到客戶的特征，通過模式分析預(yù)測潛在客戶。

2.2客戶保持

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對流失的客戶進(jìn)行挖掘，找出流失的可能原因，然后改進(jìn)策略，保留住老客戶；通過對新獲得的用戶進(jìn)行挖掘，找出成為新客戶的可能原因，然后制定出積極策略，對具有同樣特征的用戶進(jìn)行爭取，做到有針對性營銷，從而發(fā)掘出潛在的客戶。

2.3客戶的群體分類分析

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，一對一營銷已經(jīng)成為了一種企業(yè)追隨的潮流。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對大量的客戶進(jìn)行分類，例如根據(jù)客戶的性別、年齡、職業(yè)等屬性將客戶劃分成互不相交的一個個小的客戶類別。針對不同的客戶，提供不同的產(chǎn)品或服務(wù)，從而建立起良好的客戶關(guān)系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶進(jìn)行分類的常用方法有分類方法和聚類方法。

2.4客戶贏利能力分析和預(yù)測

統(tǒng)計(jì)表明，現(xiàn)代企業(yè)80％的銷售額是來自20％的重要客戶，也就是說有些客戶是非常有價值，而有些客戶是微利或無利可圖，所以企業(yè)必須要能夠?qū)ζ淇蛻舻膬r值進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預(yù)測在不同的市場活動情況下客戶盈利能力的變化方向，在不同市場環(huán)境下對客戶的價值進(jìn)行分析和預(yù)測，從而較好地把握穩(wěn)定的客戶市場。

2.5客戶滿意度分析

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以從客戶對產(chǎn)品和服務(wù)的反饋中分析出客戶的滿意度。通過對滿意度的分析，企業(yè)可以有針對性地制定不同的營銷策略，以改善與客戶的關(guān)系，提高客戶的忠誠度。

2.6交叉銷售

企業(yè)與客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種不斷發(fā)展變化的關(guān)系，在建立起雙向關(guān)系后，可以使用多種方法使這種關(guān)系趨于完善。包括延長這種關(guān)系的時間、增加相互的接觸、在接觸中獲得更多的利潤等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)分析出最佳的銷售匹配。

此外，還有對客戶的信用分析、背景分析等等，這些潛在的信息都可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得，對于企業(yè)進(jìn)行管理和決策都起到了不可替代的作用。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM應(yīng)用領(lǐng)域中的研究

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中有著廣泛的應(yīng)用。主要體現(xiàn)在：

(1)概念/類描述。概念描述以簡潔匯總的形式描述給定任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集，提供數(shù)據(jù)價值的一般特性，一般應(yīng)用于CRM中的描述式數(shù)據(jù)挖掘。概念或類描述由特征比和比較或區(qū)分組成，有兩種一般方法：基于數(shù)據(jù)立方體OLAP的方法和面向?qū)傩詺w納的方法。

(2)關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，廣泛用于購物藍(lán)、商務(wù)管理和決策分析，是商業(yè)分析中應(yīng)用最為廣泛的一種數(shù)據(jù)挖掘方法和模式。談到關(guān)聯(lián)規(guī)則，不得不說那個有趣的故事：“尿布與啤酒\"的故事。這是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實(shí)案例。超市里尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。當(dāng)時的沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它為了能夠準(zhǔn)確了解顧客的購買習(xí)慣，對顧客的購物行為進(jìn)行購物籃分析，想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。它利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，一個意外的發(fā)現(xiàn)是，跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經(jīng)過大量實(shí)際調(diào)查和分析，揭示了一個隱藏在\"尿布與啤酒\"背后的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。

(3)分類和預(yù)測分析。分類和預(yù)測是CRM中數(shù)據(jù)分析的兩種重要形式，可以用于提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢。主要方法包括：決策樹/判定樹、貝葉斯法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、粗糙集、模糊集等。決策樹是一種經(jīng)常要用到的技術(shù)，可以用于分析數(shù)據(jù)，同樣也可以用來作預(yù)測。

(4)聚類分析。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，對象是根據(jù)最大化類的相似性、最小化類的相似性的原則進(jìn)行聚類或分組的，同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。在CRM中，聚類分析被用來研究消費(fèi)者行為，發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特征，從而尋找新的潛在市場。

(5)孤立點(diǎn)分析。對于欺詐探測、定制市場及其它CRM任務(wù)是非常有用的。

(6)復(fù)雜類型的數(shù)據(jù)挖掘。是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的當(dāng)前一個重要的研究領(lǐng)域，極大提升了CRM數(shù)據(jù)分析能力的深度和廣度，主要包括：多媒體數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘 和web挖掘等。

4.總結(jié)

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日益成熟和深入應(yīng)用，它已經(jīng)成為獲取有價值的信息的重要技術(shù)和工具。在CRM中合理高效地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以獲取到準(zhǔn)確的客戶分類、忠誠度、盈利能力、潛在用戶等信息，為企業(yè)做出決策，長遠(yuǎn)發(fā)展提供了最有力的信息支持和技術(shù)保障。

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