任艷娟，張春民

（蘭州交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院，1.研究生，2.副教授，甘肅 蘭州 730070）

鐵路政企分開，鐵路總公司要想成為一個自負(fù)盈虧、自擔(dān)風(fēng)險的市場主體，需要轉(zhuǎn)變經(jīng)營機(jī)制和經(jīng)營觀念，目前各種運輸方式都逐步實現(xiàn)“以產(chǎn)品為中心”向“以旅客為中心”的經(jīng)營理念轉(zhuǎn)變。而鐵路旅客運輸對“面向旅客組織生產(chǎn)和營銷”的工作開展力度不夠。自2012年1月1日實名制售票后，我國客票發(fā)售與預(yù)定系統(tǒng)及客戶服務(wù)中心等系統(tǒng)積累了大量的旅客基本信息和購票信息，為鐵路客運部門完善、改進(jìn)現(xiàn)有鐵路客運客戶關(guān)系管理（RPCRM）提供了有利的條件。

近幾年來，我國高速鐵路、高速公路以及民航迅猛發(fā)展，鐵路旅客運輸是否有競爭力已經(jīng)不再完全取決于它的產(chǎn)品和生產(chǎn)運作效率，是否建立良好的客戶關(guān)系也至關(guān)重要。如何保持鐵路客戶關(guān)系成為國內(nèi)許多學(xué)者專家研究的熱點，其中包括韓新建關(guān)于客運專線多種營銷策略的實施的探討〔1〕，崔艷萍等關(guān)于客戶關(guān)系管理的實現(xiàn)方式〔2〕，以及吳建均等關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在鐵路客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用〔3〕等。本文僅就數(shù)據(jù)挖掘在鐵路客運客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用進(jìn)行探討。

1 數(shù)據(jù)挖掘和客戶關(guān)系管理

1.1 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘（DM），又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD），是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，通過知識發(fā)現(xiàn)活動，尋找關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、周期性規(guī)律等主要類型的知識，揭示出隱含的、先前未知并有潛在價值的有用信息的過程〔4〕。

在一個企業(yè)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，是一種新的客戶信息處理技術(shù)，核心是對企業(yè)數(shù)據(jù)庫中大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模式處理，從而提取出輔助企業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)和知識。

1.2 客戶關(guān)系管理 客戶關(guān)系管理（CRM）是一個不斷加強(qiáng)與顧客交流，不斷了解顧客需求，并不斷對產(chǎn)品及服務(wù)進(jìn)行改進(jìn)和提高，以滿足顧客需求的連續(xù)性過程。其內(nèi)含是企業(yè)利用信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對客戶的整合營銷。這種觀念認(rèn)為客戶是企業(yè)最重要的資產(chǎn)，是以客戶為核心的企業(yè)營銷技術(shù)實現(xiàn)和管理實現(xiàn)。從系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)上一般可將CRM的架構(gòu)分成操作型、協(xié)作型、分析型3個關(guān)鍵部分，其側(cè)重點各有所不同。

1）操作型CRM側(cè)重于企業(yè)工作人員，應(yīng)用于企業(yè)中直接面對客戶的部門，使這些部門在日常工作中能夠共享客戶資源，形成一個虛擬的綜合部門，從而實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程的自動化和高效率，全面提高企業(yè)同客戶的交流能力。

2）協(xié)作型CRM側(cè)重于企業(yè)和客戶之間的互動，讓企業(yè)工作人員與客戶能夠協(xié)同工作，實現(xiàn)全方位為客戶提供交互式服務(wù)和收集客戶信息，使各種渠道信息相互流通，保證企業(yè)和客戶都能得到完整、準(zhǔn)確、一致的信息。

3）分析型CRM側(cè)重于對客戶數(shù)據(jù)的分析，利用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等計算機(jī)技術(shù)，對大量的數(shù)據(jù)建立分析模型，將分析結(jié)果反饋給管理層和相關(guān)部門，為企業(yè)的經(jīng)營決策提供支持。

2 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

鐵路客運客戶關(guān)系管理（RPCRM）即鐵路客運企業(yè)將旅客視為最重要的資產(chǎn)，以計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)為基礎(chǔ)，通過分析大量旅客數(shù)據(jù)信息對旅客需求做出快速及時的反應(yīng)，為旅客提供全面、個性化的服務(wù)，以提高旅客對列車條件、旅行環(huán)境、服務(wù)水平、運輸安全等的認(rèn)可與滿意程度，進(jìn)而實現(xiàn)鐵路客運以人為本的服務(wù)目標(biāo)，同時建立旅客與鐵路客運企業(yè)之間的信任關(guān)系，加強(qiáng)旅客與客運企業(yè)之間的消費感情，依據(jù)旅客對客運企業(yè)的認(rèn)知和信任程度發(fā)展?jié)撛诼每?。鐵路客運客戶關(guān)系管理是現(xiàn)代鐵路企業(yè)完成自身和旅客之間關(guān)系互動的新型管理方式。本文主要探討數(shù)據(jù)挖掘在分析型鐵路客戶關(guān)系管理這部分在客流預(yù)測、客戶細(xì)分、客戶價值分析和旅客服務(wù)調(diào)整這4個方面的應(yīng)用。

2.1 客流預(yù)測 隨著鐵路客票系統(tǒng)的全面推廣應(yīng)用，鐵道部近幾年建立了數(shù)據(jù)倉庫，儲存了大量的客票發(fā)售數(shù)據(jù)〔5〕。考慮應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹁F路現(xiàn)有信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)綜合分析預(yù)測客流量，包括重點地區(qū)，特殊人群，節(jié)假日高峰期等多種多樣的客流預(yù)測〔6、7、8〕，為鐵路優(yōu)化旅客運輸組織、制訂運輸方案、調(diào)配運力以及輔助決策服務(wù)提供決策支持。

2.2 客戶細(xì)分 隨著網(wǎng)絡(luò)售票和實名制售票的普及，鐵路擁有越來越多的旅客基本信息，旅客并非同質(zhì)，在許多方面存在著差異性，如城鄉(xiāng)的差異、文化水平的高低、經(jīng)濟(jì)收入的多少以及不同的心理因素、價值觀念、消費觀念、購買行為的異質(zhì)性等。通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)β每偷男畔⑦M(jìn)行深入了解研究，進(jìn)行旅客群體細(xì)分，得出不同旅客群的行為偏好，根據(jù)各類型旅客群的行為特征（如乘車時間偏好、購票方式選擇、座席、車種類型及是否旅游列車等）合理地組織各種列車的開行。這是基于旅客主觀自然屬性和社會屬性等因素的旅客群體劃分。目前存在網(wǎng)購火車票傷害農(nóng)民工的現(xiàn)象，受環(huán)境和文化水平差異的影響，他們不方便在網(wǎng)上買票，因此窗口售票應(yīng)考慮給農(nóng)民工提供方便。切實落實“以人為本，服務(wù)至上”的宗旨，從而提高旅客的滿意度和選擇鐵路出行的忠誠度，拓展鐵路市場。

2.3 客戶價值分析 客戶價值分析是引入旅客價值概念，提出的一種基于旅客價值的旅客群體劃分方法。鐵路客運企業(yè)的性質(zhì)不同于銀行、保險等企業(yè)，它是具有一定國民性質(zhì)的社會企業(yè)。因此，鐵路客運客戶關(guān)系管理有其與眾不同的特點。

一般企業(yè)20%的重點客戶帶來80%的利潤，因此會制定各種營銷措施吸引穩(wěn)固這20%被視為最有價值的客戶，以保持長久的市場占有率。而鐵路客運在做價值決策時，不能僅依靠旅客的消費金額，更多是從旅客需求的滿足和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的取得兩方面研究。鐵路部門可以設(shè)置一些計算旅客價值能力的參數(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)β每托畔⒌冗M(jìn)行分析，得出旅客的價值能力〔9、10〕。運用模型將運營數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)經(jīng)過整合和變換，裝載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫，采用OLAP工具和數(shù)據(jù)挖掘，從數(shù)據(jù)中分析和提取相關(guān)規(guī)律、模式或趨勢。依據(jù)不同價值的旅客（比如普通旅客、休閑旅客、商務(wù)旅客和VIP旅客）實施相應(yīng)的營銷策略〔2〕。

2.4 旅客服務(wù)調(diào)整 任何企業(yè)都沒有足夠的成本來為所有旅客提供高于期望值的產(chǎn)品或服務(wù)，達(dá)到每個旅客的滿意。因此，提高哪些旅客的滿意度、如何在降低成本的前提下提高旅客滿意度則是我們必須去關(guān)注和考慮的問題。對旅客服務(wù)滿意度的調(diào)查可以使鐵路部門調(diào)整重點服務(wù)策略，忽略次要因素，盡可能以較低的營運成本達(dá)到較高的旅客滿意化。目前，學(xué)者對鐵路旅客滿意度的調(diào)查研究以結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）為分析方法，以統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析為方法，至今沒有引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。我國民航客戶關(guān)系管理滿意度方面數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用已較為領(lǐng)先，對服務(wù)指標(biāo)實行聚類，得出旅客認(rèn)為的非常重要因素、重要因素、一般重要因素、次重要因素分別是哪些要素，從而有目標(biāo)地改善服務(wù)要素，調(diào)整服務(wù)策略〔11〕。

3 客運客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)挖掘流程

在鐵路客運客戶關(guān)系管理中，數(shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立數(shù)據(jù)挖掘模型及知識運用3個流程。3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 分析員從鐵路原始旅客信息數(shù)據(jù)倉庫中提取出所需屬性（比如旅行時間、席別、購票方式等）元組，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括填補不完整屬性值，消除噪聲，糾正數(shù)據(jù)中的不一致數(shù)據(jù)等。

3.2 建立數(shù)據(jù)挖掘模型 常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類和回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，技術(shù)人員根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的具體目標(biāo)，結(jié)合這些基本技術(shù)選取相應(yīng)的算法和參數(shù)，分析數(shù)據(jù)，得到并形成知識的模式或模型。比如客流預(yù)測可以選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，旅客群體細(xì)分可以選用基于數(shù)據(jù)相似度的聚類分析，把彼此之間非常類似的樣本歸入同類，而把彼此完全不同的樣本歸入不同類中。

3.3 知識運用 數(shù)據(jù)挖掘?qū)β每托袨榉治龅玫降闹R信息、模式或模型以O(shè)LAP、報表、Matlab圖例等形式傳遞給客戶關(guān)系管理專家制定準(zhǔn)確、有效的客戶關(guān)系管理策略。運用知識有2種途徑：

1）就知識本身所描述的關(guān)系或結(jié)果，對決策提供支持，比如客流預(yù)測；

2）將知識運用到新的數(shù)據(jù)中，產(chǎn)生新的問題，比如旅客群體細(xì)分，服務(wù)調(diào)整等。

4 以路局為單位的管理系統(tǒng)模型建立

鐵路旅客運輸客戶關(guān)系管理建設(shè)是一項系統(tǒng)工程，如果能夠充分利用現(xiàn)有龐大的售票代理網(wǎng)絡(luò)建立自己的CRM系統(tǒng)，那么鐵路客運尤其是高鐵，無疑會在日后激烈的市場競爭中占得先機(jī)。由于我國鐵路總公司為一個整體系統(tǒng)，下屬18個鐵路局以各個鐵路局為目標(biāo)，分別建立自己的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)更具有可行性。分析層鐵路旅客運輸客戶關(guān)系管理預(yù)想模型見圖1所示。

圖1 分析層鐵路旅客運輸客戶關(guān)系管理模型

分析層鐵路旅客運輸客戶關(guān)系管理建立中，原始旅客信息即是業(yè)務(wù)操作系統(tǒng)中存儲的數(shù)據(jù)，包括客票發(fā)售與預(yù)定系統(tǒng)及客戶服務(wù)中心等系統(tǒng)積累的大量旅客基本信息和購票信息，將各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過抽取、轉(zhuǎn)換、清洗統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化構(gòu)成數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫面向某個部門的應(yīng)用，建好的數(shù)據(jù)倉庫通常已經(jīng)包含很多主題，而旅客分析數(shù)據(jù)集市是基于旅客分析為主題的數(shù)據(jù)倉庫的局部應(yīng)用。

5 結(jié)束語

分析型CRM是未來鐵路旅客運輸客戶關(guān)系管理的重要方法，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘可以更為科學(xué)、準(zhǔn)確地確定旅客的價值和細(xì)分旅客的類型，并據(jù)此設(shè)計產(chǎn)品和提供服務(wù)。通過分析型CRM的運用，鐵路旅客運輸企業(yè)可以利用自身優(yōu)勢合理安排車流；盡量用最小的成本，對現(xiàn)有的服務(wù)渠道、方法及信息采集渠道等進(jìn)行調(diào)整。從而提高在短途運輸中鐵路運輸應(yīng)對公路運輸?shù)母偁幜烷L途運輸中鐵路運輸應(yīng)對航空運輸?shù)母偁幜Α?/p>

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〔2〕崔艷萍，強(qiáng)麗霞.鐵路客運客戶關(guān)系管理構(gòu)建模式探討〔J〕.鐵道運輸與經(jīng)濟(jì).2011，33（11），40-44

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〔8〕王艷輝，王卓，賈利民，秦勇。鐵路客運量數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測方法及應(yīng)用研究〔J〕，鐵道學(xué)報，2004，26（5）

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〔10〕吳建軍，劉超?；跀?shù)據(jù)倉庫的鐵路客運客戶價值分析模型的構(gòu)建〔J〕，科技與經(jīng)濟(jì)，2005，2：64-66

〔11〕郭愈強(qiáng)，樊瑋。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在民航CRM中的應(yīng)用〔J〕，計算機(jī)工程，2005，31，169-171