劉彬 白萬民

【摘要】客戶關系管理即CRM，它的管理理論是以客戶為中心發(fā)展而來的，現在市場的競爭非常激烈，發(fā)展客戶關系的管理能夠贏得客戶，贏得市場，提高競爭力。但是有效的客戶關系管理無法拜托客戶的數據分析，而客戶的數據分析最基本的技術和方法就是進行數據發(fā)掘。

【關鍵詞】客戶關系管理;數據挖掘;方法

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

一、客戶關系管理及其體系結構

客戶關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。隨著人類科學技術水平的提高，是世界發(fā)生兩個方面的巨變：

①物資和信息的流速加快，因此對于生產和消費者來說都能夠快速的得到想要的信息，同時可以根據自己的想法和要求調整自己的行為習慣，所以全球人們的生活節(jié)奏普遍加快;②計算機技術為代表的高科技技術的發(fā)展，使得生產能力大力提高，因此大大滿足了人們的基本需求，經濟市場的轉變由賣方市場變?yōu)橘I方市場，競爭也日日益出現白熱化，因此怎樣在變幻莫測的市場中能夠在保持新客戶的基礎上再挖掘新客戶，已經成為一個企業(yè)發(fā)展和生存的關鍵，所以客戶關系管理系統(tǒng)在這個環(huán)境中越來越被人們所重視和關注。

整體上來看，CRM系統(tǒng)主要有三個組成部分，分別是接入管理、流程管理和關系管理。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，一般的表現形式是全自動語音傳真響應、人工坐席電話、電子郵件、互聯(lián)網、計算機電話集成技術等一系列的呼叫中心;流程管理功能即就是操作層，能夠自動集成商業(yè)過程，主要包括銷售、營銷、客服三個的業(yè)務的信息化。對于銷售自動化、企業(yè)營銷自動化、客戶服務和支持這三個方面的主要功能在業(yè)界來說是是操作層的共識;關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于協(xié)作層和操作層所產生的信息進行分析，能夠產生商業(yè)智能從而進行對企業(yè)戰(zhàn)略戰(zhàn)術的決策，比如客戶服務支持、客戶變動分析、客戶市場細分、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、數據挖掘技術在CRM中的應用

很多企業(yè)運用大量的精力來積累客戶信息，卻在客戶關系管理上做不到更好，究其原因，因為收集的信息只是些原材料，沒有經過分析、組織、理解，只有這樣做了才能夠構建出有效的客戶知識，基于這點數據挖掘技術就完全可以進行處理。數據挖掘簡稱DM，它的概念是，在數據庫或者其他的信息庫中發(fā)掘出具有相關模式，并能夠提取潛在有價值的信息的過程。

1.CRM中數據挖掘的內容

CRM中的數據挖掘，是從有關客戶的大量數據中進行挖掘，找出先前不知的，具有隱蔽性的，能夠對企業(yè)的決策有幫助作用的規(guī)則與知識，有用的信息就包括黃金客戶、客戶特征、客戶忠誠度、客戶關注點等，然后再從自己所擁有的信息中做出對未來行為結果的預判，從而為企業(yè)的經營、決策和市場規(guī)劃提供有效且準確的依據。黃金客戶，是將客戶先進行分類，然后確定出那些收入高，消費能力強，且比較穩(wěn)定的客戶群體，對于企業(yè)來說客戶群體的檔次不同，所投入營銷精力也會有所不同，那么對于黃金客戶而言，作為企業(yè)肯定要制定相對不同的營銷策略以求能夠留住這些高利潤的客戶群，也因在CRM時代不會享受到人人平等的待遇。但是作為一個成功的CRM根本不可能讓顧客感覺到這點。但當你發(fā)現了在享受待遇時而發(fā)現自己被歧視，那么只有一種可能，你相比于那些客戶非黃金客戶;客戶特征數據的挖掘首先是對客戶的特殊描述。企業(yè)在了解客戶信息的方面是不會被滿足的，在企業(yè)的角度來說，他們會千方百計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方面，所以一般在討論到CRM的時候，個人隱私已經非常之敏感;客戶關注點，在與客戶接觸的過程中通過聊天或者其他方式，總會收集到大量的客戶的消費信息，再根據這些信息進行全方位的分析，不難從中得出客戶的關注點，只要了解了客戶所關注的點，然后在制定針對性的營銷手段，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，同一個企業(yè)在面臨不同的客戶時，會發(fā)送不同形式的信息，這些信息中的共同點就是能讓客戶感興趣;客戶忠誠度，高忠誠度客戶是基于對客戶持久性、穩(wěn)定性、牢固性的分析而得出的，在維護時一定要保持良好的企業(yè)形象，地忠誠度客戶有兩種選擇，一是直接放任自流，二是花力氣將其也培養(yǎng)成高忠誠度客戶。

2.CRM中數據挖掘的方法

數據挖掘的方法種類也很多，但是在CRM中常用的數據挖掘方法，主要有三種：聚類分析、預測分析、關聯(lián)分析等。

（1）預測分析

預測分析是根據設計預測的實現和預測分析的模型進行的，預測分析的模型通常是假設某種現象的產生而導致其他現象的產生，就是兩個現象存在一種穩(wěn)定的數量關系，因此可以通過已知的數據進行預測可能出現的狀況。預測分析模型的構建它的作用主要是通過特定營銷活動來探測客戶的反映以及客戶反映的程度，一般的預測分析技術包括決策樹和邏輯回歸等。邏輯回歸能夠構建一個目標變量和一個或者多個預測變量存在的數量關系。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目標變量可以預測一個或者一個以上的結果，在客戶管理與營銷中，會使用兩種水平的結果來針對一個促銷活動，兩種水平結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則代表目標事件不發(fā)生的概率，

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

邏輯回歸模型，就是將幾率的自然對數視為一系列自變量的線性函數。從這一原理出發(fā)，數據挖掘軟件在構建模型時就可以根據歷史數據來完成，然后對客戶的行為進行預測;決策樹同樣也是構建一個目標變量和一個或者一個以上的因變量之間的數量關系，然后顧客或者產品在因變量中的屬性。決策樹的方法，是先根據自變量的順序將目標變量進行分割，然后再將目標目標變量分成不同組別，但是要保證組內保持同質性，組間包吃異質性，最后從中找出各個影響因素與目標的關系，在對顧客的行為預測。

（2）聚類分析

聚類分析是將數據庫的數據，根據不同的屬性劃分成各個組別和子集，但是每個組的內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客戶群的細分。與預測分析模型不同的是：聚類分析和預測分析所不同點在于，聚類分析在把數據庫中的紀錄分成各小組之前不會預設組別，聚類分析和預測分析的不同點還在于，聚類分析產生分組規(guī)則，但是預測分析是將紀錄通過不同的規(guī)則劃到不同的小組內。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、二是相關系數。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聯(lián)性來反映。不同變量之間的協(xié)同程度是通過相關系數來衡量的。相關系數高表明相似程度高，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，就要根據聚類分析研究個變量之間的特性從而更好的使用。

（3）關聯(lián)性分析

關聯(lián)性分析就是根據顧客的購買行為，來探尋顧客在商品購買時的行為模式。就好比在購物中客戶買了手機，絕大多數的顧客會去一個手機保護殼，發(fā)現這些購買行為之間的關聯(lián)性，那么企業(yè)便可以采取針對性的措施，促進相關的產品的銷售。關聯(lián)性分析模型主要有兩種。

①簡單關聯(lián)性分析。識別同次事件里面不同屬性的關聯(lián)性主要使用簡單關聯(lián)性分析，所以它的應用也是非廣泛，比如根據數據庫的記錄內容：顧客在購買褲子的時候，35%的顧客也會選擇購買上衣。因此這些關聯(lián)性分析一旦被挖掘出來就可以作為識別規(guī)則來使用，或者決策支持，比如在擺放貨物時將襪子和鞋子擺放在一起，來互相促進，提高銷售額。②序次關聯(lián)性分析。序次關聯(lián)性分析的作用是識別有先后次序和不同事件之間的關聯(lián)性，比如在第一次顧客購買的是果汁，那么在下一次購物有一般的顧客會購買可樂，這個數據是從數據庫中得來的，這些數據對于企業(yè)的營銷和決策作用也是巨大的，這樣就為下個月的特惠活動埋下伏筆，比如這個周的活動內容是特價銷售果汁，那么下個周就可以進行可樂的優(yōu)惠活動，從而吸引了有需求的50%的顧客的注意力，從而提高營銷水平。序次關聯(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、結束語

CRM管理理念及其價值受到了很多企業(yè)的重視，雖然在我國CRM起步較晚，但發(fā)展的速度也非常之快，但是在西方國家早已成呈現出井噴的形式，業(yè)內普遍認同它的價值提升能力，，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還會融合前臺和后臺的信息系統(tǒng)，因此呼叫中心的功能也將會大大擴張，從而真正實現坐席電話-互聯(lián)網——傳真為主體的無線通訊的融合，并成為聯(lián)系中心。二網絡自助服務會成為企業(yè)向用戶提供更優(yōu)質服務的重要方式之一。目前全世界范圍內客戶關系管理的發(fā)展速度是空前的，也順帶著用戶群體也在擴大，市場競爭在激烈的進行著，CRM也越來越被企業(yè)所關注，甚至成為企業(yè)要生存和發(fā)展的關鍵法寶。電子商務時代，數據挖掘技術會隨著理論的不斷發(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時代也更會給CRM帶來更廣泛的發(fā)展前景。

參考文獻

[1]郭軍華，王靜.淺析數據挖掘技術在CRM中的應用[J].商場現代化，2011（5）.

[2]張紅巖.數據挖掘技術在CRM中應用淺析[J].現代情報，2010（12）.

[3]陳開，黃明和，但寶平.淺析數據挖掘在CRM中的應用[J].中國電子商務，2013（2）.

作者簡介：

劉彬，碩士研究生在讀，研究方向：計算機軟件與理論。

白萬民，西安工業(yè)大學計算機科學與工程學院院長，教授，研究生導師，主要從事CAD/CAM技術的技術研究。