劉振亮

摘要：伴隨著我國市場經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，產(chǎn)品的種類越來越豐富，生產(chǎn)企業(yè)的市場競爭日益激烈，賣方市場已然向買方市場過渡。從現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的角度來看，時下競爭實力的體現(xiàn)不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品本身，更為關鍵的是對市場客戶的爭奪。如果企業(yè)想在市場中立足，必須及時應對市場發(fā)生的各種變化，其關鍵在于對市場客戶的關系變化作出合理分析和評價?；跀?shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析評價系統(tǒng)也正在成為保護市場客戶、提升企業(yè)服務意識和滿足客戶需求的一種重要手段。本文就此展開討論與分析。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；客戶關系；評價系統(tǒng)

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）07-0214-02

Abstract： with the rapid development of market economy in China， the varieties of products are more and more abundant， the market competition is becoming increasingly fierce， the seller's market to a buyer's market transition has been. From the modern enterprise development perspective， nowadays reflect competitive strength is reflected not only in the product itself， more critical is the market competition for customers. If enterprises want to gain a foothold in the market， must be timely response to market changes happen， the key lies in the change of customer relationship market make rational analysis and evaluation. Analysis of data mining in customer relationship evaluation system is becoming the protection of the market， promote enterprise customer service consciousness and meet an important means based on customer needs. This paper discusses and analyses.

Key words： data mining； customer relationship； evaluation system

基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析評價系統(tǒng)是一種采取不同方式采集和分析客戶數(shù)據(jù)的智能化系統(tǒng)，有助于企業(yè)制定客戶發(fā)展戰(zhàn)略，并為客戶提供更為個性化的服務，極大地提升企業(yè)決策能力和工作效率。

1 數(shù)據(jù)挖掘的定義及方法

數(shù)據(jù)挖掘指的是采集大量不完全或模糊的、隨機的數(shù)據(jù)，并分析與提取其中暗示或潛在的有用信息的過程，它所提取的有用信息一般囊括概念、規(guī)則、規(guī)律和模式等多種不同形式。換句話說，數(shù)據(jù)挖掘是一種知識發(fā)現(xiàn)，是一種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)加工的過程。數(shù)據(jù)挖掘包含確定業(yè)務對象、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識表示等步驟。

數(shù)據(jù)挖掘主要以數(shù)據(jù)庫作為提取對象，并采用智能學習、科學計算和統(tǒng)計分析等技術手段形成方法論。一般地，常見的數(shù)據(jù)挖掘方法分為如下幾種：

1）決策樹。利用信息論原理建立決策樹，可應用于分類與預測。決策樹法是一種知識表示法，可將事例逐層分類。由于分類規(guī)則相對較為直觀且容易理解，所以它的應用范圍極為廣泛。決策樹最初應用的算法為ID3算法，目前則多使用C4.5算法（實質(zhì)是ID3算法的改進版）。

2）聚類法。直接分析數(shù)據(jù)樣本，根據(jù)不同數(shù)據(jù)樣本的間距分為若干不同類別。通常，同一類別的對象相似程度較高，而不同類別的對象相似程度要低很多。實際上，聚類法分析也屬于一種無監(jiān)督的分類手段。

3）統(tǒng)計法。利用統(tǒng)計學原理對數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)分析，從中找到數(shù)據(jù)之間的規(guī)律與關系。比較常見的統(tǒng)計方法包括回歸分析、相似性分析和主成分分析等等。

4）關聯(lián)法。關聯(lián)法也稱關聯(lián)規(guī)則，它的原理是通過關聯(lián)分析指定數(shù)據(jù)以描述相應事物多次出現(xiàn)的某種屬性條件，從中找出隱形的有用的規(guī)律與聯(lián)系。如建立數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)規(guī)則，以已掌握的某種屬性推測其他屬性即可實現(xiàn)。

5）可視化技術?；趥鹘y(tǒng)圖表法拓展可視化數(shù)據(jù)分析技術，可為用戶提供一種交互式的數(shù)據(jù)瀏覽功能。對于用戶的數(shù)據(jù)分析工作可起到輔助作用，尤其是識別某些不規(guī)則的事物而非數(shù)據(jù)表格，它可大大提升人的識別效率。

2 客戶關系管理的基本內(nèi)容

客戶關系的管理是一種以維系企業(yè)與客戶關系的經(jīng)營方略。采取有效的信息技術作為主要手段，對相關的業(yè)務指標進行改造設計，同時重組相關的工作程序，從而維系新、老客戶關系和增加客戶利潤貢獻值的目的?？蛻絷P系管理重點在于組件一套可采集與分析客戶信息的基本系統(tǒng)，保證企業(yè)能夠在客戶服務、市場競爭和銷售經(jīng)驗等多個方面形成可以相互協(xié)調(diào)的關系實體，最終整體提升企業(yè)在市場競爭環(huán)境下的優(yōu)勢。一般講，客戶關系管理的落實主要包括兩個階段。

1）過程型管理階段。本階段的管理任務是對市場、銷售和服務等企業(yè)與客戶之間形成直接來往關系的前端管理業(yè)務的流程加以重新規(guī)劃與改造，使得整個企業(yè)的內(nèi)部形成以維系客戶關系為中心的管理理念。首先，完成對客戶數(shù)據(jù)的采集并確認數(shù)據(jù)的完整性；其次，建立企業(yè)的數(shù)據(jù)庫并分配相應的訪問權限；第三，積累客戶數(shù)據(jù)，將銷售經(jīng)營、客戶服務等分屬于不同部門的客戶數(shù)據(jù)進行整合，從而組合完整的共享數(shù)據(jù)庫。

2）分析型管理階段。本階段是對過程型管理階段產(chǎn)生數(shù)據(jù)的再加工，產(chǎn)生于企業(yè)戰(zhàn)略決策有幫助的信息，主要包括數(shù)據(jù)倉庫、客戶數(shù)據(jù)庫、客戶細分系統(tǒng)、數(shù)字報表和分析系統(tǒng)等，可提升對客戶數(shù)據(jù)和客戶行為的分析能力。企業(yè)落實客戶關系管理的主目的是提升管理水平和達成戰(zhàn)略目標。但是，客戶關系管理在現(xiàn)實條件下往往不能取得良好效果，客觀原因在于分析型管理階段。它缺乏有效的信息工具和管理手段，客戶數(shù)據(jù)中暗示或潛在的有用信息無法得到提取，無法獲得新的知識就無法幫助企業(yè)獲得良好的競爭優(yōu)勢。能夠滿足于企業(yè)發(fā)展客戶關系管理的工具就是數(shù)據(jù)挖掘，而數(shù)據(jù)挖掘技術主要被應用于分析型管理階段，它的應用是客戶關系管理第一階段的直接結(jié)果，將有助于企業(yè)更為深入地了解自己的客戶群。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析評價系統(tǒng)

目前，數(shù)據(jù)庫技術應用于企業(yè)管產(chǎn)品營銷和其他信息服務領域越來越寬泛，數(shù)據(jù)量的增長增加了數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析的難度，急需更為先進的工具和技術來實現(xiàn)從大量數(shù)據(jù)中智能提取有用信息，這樣一來，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。

數(shù)據(jù)挖掘的采集功能和存儲功能是落實客戶關系管理的重要根基.伴隨著辦公自動化水平的提高，各大企業(yè)對于客戶信息的擁有量也越來越龐大，在浩如煙海且異構的信息資源中蘊藏著無比豐富且具價值的有用信息，比如客戶的基本信息、產(chǎn)品交易信息和客戶反饋信息等等。企業(yè)想脫離信息的沼澤，需應用強有力的分析工具方可實現(xiàn)客戶關系管理目標。實際上，數(shù)據(jù)挖掘技術的進一步發(fā)展可解決這一問題。

基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析評價系統(tǒng)可對企業(yè)的未來發(fā)展挖掘有利信息，如新客戶開發(fā)、交叉銷售預測、客戶信用評級、客戶細分和客戶類別分析等等相關功能，為企業(yè)的決策層提供有用的輔助作用，可最大限度地發(fā)揮企業(yè)CRM作用。

近些年來，市場競爭日趨激烈，企業(yè)欲獲取新客戶需要投入的成本要高出維系老客戶成本好幾倍。從以往的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析來看：1）企業(yè)維系5%老客戶，利潤值可提升一倍；2）獲取新客戶的投入成本是維系老客戶成本的5～8倍；3）企業(yè)每年平均失去10%老客戶；4）如企業(yè)將老客戶的流失率降低5個百分點，企業(yè)的利潤值即可提升25%～85%。

由此可見，維系老客戶的“性價比”相對更高一些。那么，如何采取措施來預防或減少老客戶的流失呢？這里極為關鍵的問題是分析老客戶流失的原因何在。筆者認為，可通過應用數(shù)據(jù)挖掘技術來實現(xiàn)目標。

以電信通訊公司判別客戶離網(wǎng)的可能性做實例分析。采集基礎數(shù)據(jù)，抽取一定比例的客戶信息，包括客戶號碼、客戶類型、通訊資費性質(zhì)、是否欠費和投訴頻次等情況。通過這些基礎數(shù)據(jù)建立判別客戶離網(wǎng)的可能性模型。

采集數(shù)據(jù)和建立模型完成后，以決策樹C4.5算法建立相應的決策樹模型。值得注意的是，這里需要引入信息增益率的理論以此作為標衡屬性選取的標準，核心內(nèi)容是在決策樹的多級節(jié)點選取屬性以信息增益率作為標準。計算這些屬性的信息增益率，并以“投訴頻次”這一屬性作為決策樹的根節(jié)點。拓展決策樹的節(jié)點并進行相應的分枝處理，其他的中間節(jié)點也應選取各個節(jié)點，同時檢測增益率最大的屬性，同一級預選的屬性增益率相同的，要求選取屬性值個數(shù)少的作為當前節(jié)點分枝，整合所有分枝即可生成決策樹。

下一步工作應對決策樹進行驗證，通過驗證方能得到最終的可用的分類模型。選取部分擁有共同特性的已離網(wǎng)客戶，對其基礎數(shù)據(jù)作測試分析，輸入屬性值然后判別離網(wǎng)原因，并檢驗該分類模型的準確性，通過檢驗形成最終的決策樹模型。

應用以上的決策樹模型，比對客戶信息是否貼近于離網(wǎng)客戶的屬性值，可大致預測該客戶的離網(wǎng)可能性，對于離網(wǎng)可能性高的客戶，應按照相應的特征屬性做挽留工作，這樣就可以預防或減少客戶的流失。

4 結(jié)束語

總而言之，鑒于當前的技術形式和技術水平，數(shù)據(jù)挖掘技術可有效應用于企業(yè)CRM中?；跀?shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析評價系統(tǒng)，可對企業(yè)采集的大量客戶基礎數(shù)據(jù)作分析與處理，并提取于企業(yè)未來發(fā)展有用的信息，從而有效提升企業(yè)的市場競爭力，并樹立良好的品牌形象，促進企業(yè)快速實現(xiàn)良好的市場營銷與客戶服務，預防或減少客戶的流失。

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