劉彬 白萬(wàn)民

【摘要】客戶關(guān)系管理即CRM，它的管理理論是以客戶為中心發(fā)展而來的，現(xiàn)在市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，發(fā)展客戶關(guān)系的管理能夠贏得客戶，贏得市場(chǎng)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。但是有效的客戶關(guān)系管理無法拜托客戶的數(shù)據(jù)分析，而客戶的數(shù)據(jù)分析最基本的技術(shù)和方法就是進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)掘。

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

客戶關(guān)系管理簡(jiǎn)稱CRM，世界的CRM市場(chǎng)日益火爆，而且增速飛快，但是能夠成功的實(shí)施CRM的并不多見，而那些所謂的大企業(yè)在實(shí)施CRM的過程中僅僅是進(jìn)行信息的收集，對(duì)于真正意義上的CRM來說數(shù)據(jù)的收集僅僅是第一步，而接下來最重要的是進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘和使用。

一、客戶關(guān)系管理及其體系結(jié)構(gòu)

客戶關(guān)系管理的管理理論就是一客戶為中心，基于此發(fā)展起來的。隨著人類科學(xué)技術(shù)水平的提高，是世界發(fā)生兩個(gè)方面的巨變：

①物資和信息的流速加快，因此對(duì)于生產(chǎn)和消費(fèi)者來說都能夠快速的得到想要的信息，同時(shí)可以根據(jù)自己的想法和要求調(diào)整自己的行為習(xí)慣，所以全球人們的生活節(jié)奏普遍加快;②計(jì)算機(jī)技術(shù)為代表的高科技技術(shù)的發(fā)展，使得生產(chǎn)能力大力提高，因此大大滿足了人們的基本需求，經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的轉(zhuǎn)變由賣方市場(chǎng)變?yōu)橘I方市場(chǎng)，競(jìng)爭(zhēng)也日日益出現(xiàn)白熱化，因此怎樣在變幻莫測(cè)的市場(chǎng)中能夠在保持新客戶的基礎(chǔ)上再挖掘新客戶，已經(jīng)成為一個(gè)企業(yè)發(fā)展和生存的關(guān)鍵，所以客戶關(guān)系管理系統(tǒng)在這個(gè)環(huán)境中越來越被人們所重視和關(guān)注。

整體上來看，CRM系統(tǒng)主要有三個(gè)組成部分，分別是接入管理、流程管理和關(guān)系管理。接入管理也就是所說的協(xié)作層，是管理企業(yè)和客戶之間的交流方式，一般的表現(xiàn)形式是全自動(dòng)語(yǔ)音傳真響應(yīng)、人工坐席電話、電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)電話集成技術(shù)等一系列的呼叫中心;流程管理功能即就是操作層，能夠自動(dòng)集成商業(yè)過程，主要包括銷售、營(yíng)銷、客服三個(gè)的業(yè)務(wù)的信息化。對(duì)于銷售自動(dòng)化、企業(yè)營(yíng)銷自動(dòng)化、客戶服務(wù)和支持這三個(gè)方面的主要功能在業(yè)界來說是是操作層的共識(shí);關(guān)系管理功能即就是分析層，它是作為CRM的靈魂而存在的，分析層的主要用途是對(duì)于協(xié)作層和操作層所產(chǎn)生的信息進(jìn)行分析，能夠產(chǎn)生商業(yè)智能從而進(jìn)行對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)的決策，比如客戶服務(wù)支持、客戶變動(dòng)分析、客戶市場(chǎng)細(xì)分、最優(yōu)化的客戶接觸、垂直分析新客戶資源和廣告分析等。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用

很多企業(yè)運(yùn)用大量的精力來積累客戶信息，卻在客戶關(guān)系管理上做不到更好，究其原因，因?yàn)槭占男畔⒅皇切┰牧?，沒有經(jīng)過分析、組織、理解，只有這樣做了才能夠構(gòu)建出有效的客戶知識(shí)，基于這點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就完全可以進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)稱DM，它的概念是，在數(shù)據(jù)庫(kù)或者其他的信息庫(kù)中發(fā)掘出具有相關(guān)模式，并能夠提取潛在有價(jià)值的信息的過程。

1.CRM中數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容

CRM中的數(shù)據(jù)挖掘，是從有關(guān)客戶的大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘，找出先前不知的，具有隱蔽性的，能夠?qū)ζ髽I(yè)的決策有幫助作用的規(guī)則與知識(shí)，有用的信息就包括黃金客戶、客戶特征、客戶忠誠(chéng)度、客戶關(guān)注點(diǎn)等，然后再?gòu)淖约核鶕碛械男畔⒅凶龀鰧?duì)未來行為結(jié)果的預(yù)判，從而為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、決策和市場(chǎng)規(guī)劃提供有效且準(zhǔn)確的依據(jù)。黃金客戶，是將客戶先進(jìn)行分類，然后確定出那些收入高，消費(fèi)能力強(qiáng)，且比較穩(wěn)定的客戶群體，對(duì)于企業(yè)來說客戶群體的檔次不同，所投入營(yíng)銷精力也會(huì)有所不同，那么對(duì)于黃金客戶而言，作為企業(yè)肯定要制定相對(duì)不同的營(yíng)銷策略以求能夠留住這些高利潤(rùn)的客戶群，也因在CRM時(shí)代不會(huì)享受到人人平等的待遇。但是作為一個(gè)成功的CRM根本不可能讓顧客感覺到這點(diǎn)。但當(dāng)你發(fā)現(xiàn)了在享受待遇時(shí)而發(fā)現(xiàn)自己被歧視，那么只有一種可能，你相比于那些客戶非黃金客戶;客戶特征數(shù)據(jù)的挖掘首先是對(duì)客戶的特殊描述。企業(yè)在了解客戶信息的方面是不會(huì)被滿足的，在企業(yè)的角度來說，他們會(huì)千方百計(jì)的弄清楚客戶的住址，年齡性別職業(yè)和收入狀況等等，基本上貫穿到每一個(gè)方面，所以一般在討論到CRM的時(shí)候，個(gè)人隱私已經(jīng)非常之敏感;客戶關(guān)注點(diǎn)，在與客戶接觸的過程中通過聊天或者其他方式，總會(huì)收集到大量的客戶的消費(fèi)信息，再根據(jù)這些信息進(jìn)行全方位的分析，不難從中得出客戶的關(guān)注點(diǎn)，只要了解了客戶所關(guān)注的點(diǎn)，然后在制定針對(duì)性的營(yíng)銷手段，把資金投入放在“刀刃”上;一樣的廣告，有的客戶群體是、會(huì)是以信函的方式被廣告，而有的群體被廣告的方式是電話，同一個(gè)企業(yè)在面臨不同的客戶時(shí)，會(huì)發(fā)送不同形式的信息，這些信息中的共同點(diǎn)就是能讓客戶感興趣;客戶忠誠(chéng)度，高忠誠(chéng)度客戶是基于對(duì)客戶持久性、穩(wěn)定性、牢固性的分析而得出的，在維護(hù)時(shí)一定要保持良好的企業(yè)形象，地忠誠(chéng)度客戶有兩種選擇，一是直接放任自流，二是花力氣將其也培養(yǎng)成高忠誠(chéng)度客戶。

2.CRM中數(shù)據(jù)挖掘的方法

數(shù)據(jù)挖掘的方法種類也很多，但是在CRM中常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，主要有三種：聚類分析、預(yù)測(cè)分析、關(guān)聯(lián)分析等。

（1）預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析是根據(jù)設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)和預(yù)測(cè)分析的模型進(jìn)行的，預(yù)測(cè)分析的模型通常是假設(shè)某種現(xiàn)象的產(chǎn)生而導(dǎo)致其他現(xiàn)象的產(chǎn)生，就是兩個(gè)現(xiàn)象存在一種穩(wěn)定的數(shù)量關(guān)系，因此可以通過已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的狀況。預(yù)測(cè)分析模型的構(gòu)建它的作用主要是通過特定營(yíng)銷活動(dòng)來探測(cè)客戶的反映以及客戶反映的程度，一般的預(yù)測(cè)分析技術(shù)包括決策樹和邏輯回歸等。邏輯回歸能夠構(gòu)建一個(gè)目標(biāo)變量和一個(gè)或者多個(gè)預(yù)測(cè)變量存在的數(shù)量關(guān)系。邏輯回歸的形式和線性回歸的形式很類似，但是邏輯回歸的目標(biāo)變量非連續(xù)性的，是類別性或者離散型變量。但是邏輯回歸只有一個(gè)目標(biāo)變量可以預(yù)測(cè)一個(gè)或者一個(gè)以上的結(jié)果，在客戶管理與營(yíng)銷中，會(huì)使用兩種水平的結(jié)果來針對(duì)一個(gè)促銷活動(dòng)，兩種水平結(jié)果就是客戶的反映和不反映。典型的邏輯回歸模型公式如下表示：

上式中，P為目標(biāo)事件發(fā)生的概率，其取值范圍為O～1，

而1一P則代表目標(biāo)事件不發(fā)生的概率，

P/（1-P）代表目標(biāo)事件發(fā)生與不發(fā)生概率比值，稱為目標(biāo)事件的幾率。

邏輯回歸模型，就是將幾率的自然對(duì)數(shù)視為一系列自變量的線性函數(shù)。從這一原理出發(fā)，數(shù)據(jù)挖掘軟件在構(gòu)建模型時(shí)就可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來完成，然后對(duì)客戶的行為進(jìn)行預(yù)測(cè);決策樹同樣也是構(gòu)建一個(gè)目標(biāo)變量和一個(gè)或者一個(gè)以上的因變量之間的數(shù)量關(guān)系，然后顧客或者產(chǎn)品在因變量中的屬性。決策樹的方法，是先根據(jù)自變量的順序?qū)⒛繕?biāo)變量進(jìn)行分割，然后再將目標(biāo)目標(biāo)變量分成不同組別，但是要保證組內(nèi)保持同質(zhì)性，組間包吃異質(zhì)性，最后從中找出各個(gè)影響因素與目標(biāo)的關(guān)系，在對(duì)顧客的行為預(yù)測(cè)。

（2）聚類分析

聚類分析是將數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的屬性劃分成各個(gè)組別和子集，但是每個(gè)組的內(nèi)部記錄與屬性具有相似性，但是組間卻存在差異性，這類分析主要用于對(duì)客戶群的細(xì)分。與預(yù)測(cè)分析模型不同的是：聚類分析和預(yù)測(cè)分析所不同點(diǎn)在于，聚類分析在把數(shù)據(jù)庫(kù)中的紀(jì)錄分成各小組之前不會(huì)預(yù)設(shè)組別，聚類分析和預(yù)測(cè)分析的不同點(diǎn)還在于，聚類分析產(chǎn)生分組規(guī)則，但是預(yù)測(cè)分析是將紀(jì)錄通過不同的規(guī)則劃到不同的小組內(nèi)。聚類分析中，有兩種方式來衡量不同樣本在屬性上的相似性，一是距離、二是相關(guān)系數(shù)。樣本在空間的相互距離可以反映樣本之間的相似程度。因此不難看出距離如果更近，那么相似度就越高，反之則相似度越低，所以通過距離來衡量相似度非常有效，另外樣本之間的相似性也可以用各變量間的關(guān)聯(lián)性來反映。不同變量之間的協(xié)同程度是通過相關(guān)系數(shù)來衡量的。相關(guān)系數(shù)高表明相似程度高，反之則相似度低。分析人員想要形成一套組別劃分的規(guī)則，就要根據(jù)聚類分析研究個(gè)變量之間的特性從而更好的使用。

（3）關(guān)聯(lián)性分析

關(guān)聯(lián)性分析就是根據(jù)顧客的購(gòu)買行為，來探尋顧客在商品購(gòu)買時(shí)的行為模式。就好比在購(gòu)物中客戶買了手機(jī)，絕大多數(shù)的顧客會(huì)去一個(gè)手機(jī)保護(hù)殼，發(fā)現(xiàn)這些購(gòu)買行為之間的關(guān)聯(lián)性，那么企業(yè)便可以采取針對(duì)性的措施，促進(jìn)相關(guān)的產(chǎn)品的銷售。關(guān)聯(lián)性分析模型主要有兩種。

①簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性分析。識(shí)別同次事件里面不同屬性的關(guān)聯(lián)性主要使用簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)性分析，所以它的應(yīng)用也是非廣泛，比如根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的記錄內(nèi)容：顧客在購(gòu)買褲子的時(shí)候，35%的顧客也會(huì)選擇購(gòu)買上衣。因此這些關(guān)聯(lián)性分析一旦被挖掘出來就可以作為識(shí)別規(guī)則來使用，或者決策支持，比如在擺放貨物時(shí)將襪子和鞋子擺放在一起，來互相促進(jìn)，提高銷售額。②序次關(guān)聯(lián)性分析。序次關(guān)聯(lián)性分析的作用是識(shí)別有先后次序和不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，比如在第一次顧客購(gòu)買的是果汁，那么在下一次購(gòu)物有一般的顧客會(huì)購(gòu)買可樂，這個(gè)數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中得來的，這些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)的營(yíng)銷和決策作用也是巨大的，這樣就為下個(gè)月的特惠活動(dòng)埋下伏筆，比如這個(gè)周的活動(dòng)內(nèi)容是特價(jià)銷售果汁，那么下個(gè)周就可以進(jìn)行可樂的優(yōu)惠活動(dòng)，從而吸引了有需求的50%的顧客的注意力，從而提高營(yíng)銷水平。序次關(guān)聯(lián)性分析也因此收到了很多大型超市和銷售公司的青睞，從而影響它們的銷售決策。

三、結(jié)束語(yǔ)

CRM管理理念及其價(jià)值受到了很多企業(yè)的重視，雖然在我國(guó)CRM起步較晚，但發(fā)展的速度也非常之快，但是在西方國(guó)家早已成呈現(xiàn)出井噴的形式，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同它的價(jià)值提升能力，，因此CRM也步入發(fā)展的高峰期，而且形成了一種新的追蹤熱潮，在未來CRM還會(huì)融合前臺(tái)和后臺(tái)的信息系統(tǒng)，因此呼叫中心的功能也將會(huì)大大擴(kuò)張，從而真正實(shí)現(xiàn)坐席電話-互聯(lián)網(wǎng)——傳真為主體的無線通訊的融合，并成為聯(lián)系中心。二網(wǎng)絡(luò)自助服務(wù)會(huì)成為企業(yè)向用戶提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)的重要方式之一。目前全世界范圍內(nèi)客戶關(guān)系管理的發(fā)展速度是空前的，也順帶著用戶群體也在擴(kuò)大，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在激烈的進(jìn)行著，CRM也越來越被企業(yè)所關(guān)注，甚至成為企業(yè)要生存和發(fā)展的關(guān)鍵法寶。電子商務(wù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)隨著理論的不斷發(fā)展的深入，扮演著越來越重要切不可或缺的角色，以客戶為中心的電子商務(wù)時(shí)代也更會(huì)給CRM帶來更廣泛的發(fā)展前景。

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作者簡(jiǎn)介：

劉彬，碩士研究生在讀，研究方向：計(jì)算機(jī)軟件與理論。

白萬(wàn)民，西安工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院院長(zhǎng)，教授，研究生導(dǎo)師，主要從事CAD/CAM技術(shù)的技術(shù)研究。