區(qū)嘉良+呂淑儀

【摘 要】主要研究客戶關(guān)系管理中的客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘，對客戶關(guān)系管理、客戶細(xì)分以及數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵與相關(guān)理論進(jìn)行了認(rèn)真學(xué)習(xí)，并對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究，對客戶關(guān)系為中心的企業(yè)管理模式提供了技術(shù)支持。

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

市場經(jīng)濟給企業(yè)發(fā)展帶來了日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)開始重視客戶資源的發(fā)掘與分析企業(yè)的工作重心逐漸從產(chǎn)品轉(zhuǎn)移到客戶?？蛻絷P(guān)系管理是客戶細(xì)分的有效工具，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是客戶細(xì)分有力的技術(shù)支撐。

一、理論研究

1.客戶關(guān)系管理

客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶，同時通過對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理控制企業(yè)運行成本。客戶關(guān)系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務(wù)優(yōu)化等手段來管理客戶關(guān)系。但是客戶管理管理同樣是一種管理技術(shù)將最佳商業(yè)實踐和數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、銷售自動化以及信息技術(shù)結(jié)合起來，為企業(yè)銷售、客戶服務(wù)等提供了一整套業(yè)務(wù)自動化解決方案，為企業(yè)實現(xiàn)從電子商務(wù)現(xiàn)代化企業(yè)模式提出了明確的方法。客戶關(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，也是一種企業(yè)生物戰(zhàn)略，通過對企業(yè)客戶的分段充足，強化客戶滿意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門負(fù)責(zé)和客戶進(jìn)行交互，但是整個企業(yè)都需要向客戶負(fù)責(zé)，在信息技術(shù)的支持下實現(xiàn)企業(yè)和客戶連接環(huán)節(jié)的自動化管理。

2.客戶細(xì)分

客戶細(xì)分由美國學(xué)者溫德爾·史密斯在上世紀(jì)50年代提出，認(rèn)為客戶細(xì)分是根據(jù)客戶屬性將客戶分成集合?，F(xiàn)代營銷學(xué)中的客戶細(xì)分是按照客戶特征和共性講客戶群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導(dǎo)進(jìn)行企業(yè)服務(wù)資源的分配，為企業(yè)獲得客戶價值的一種理論與方法。

因此我們注意到，客戶細(xì)分其實是一個分類問題，但是卻有著顯著的特點。

（1）客戶細(xì)分是動態(tài)的。企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶數(shù)據(jù)不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細(xì)分的變化。所以客戶細(xì)分工作需要根據(jù)客戶情況的變化進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，減少錯誤分類，提高多次細(xì)分中至少有一次是正確分類的可能性。

（2）受眾多因素影響。隨著時間的推移，客戶行為和心理會發(fā)生變化，所以不同時間的數(shù)據(jù)會反映出不同的規(guī)律，客戶細(xì)分方法需要在變化過程中準(zhǔn)確掌握客戶行為的規(guī)律性。

（3）客戶細(xì)分有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)。一般分類問題強調(diào)準(zhǔn)確性，客戶關(guān)系管理則強調(diào)有用性，講求在特定限制條件下實現(xiàn)特定目標(biāo)。

3.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中提取有價值的，隱含的，事前未知的，潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，挖掘?qū)ο蟛辉偈菃我粩?shù)據(jù)庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)倉庫的挖掘分析。

二、客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘

1.邏輯模型

客戶數(shù)據(jù)中有著若干離散客戶屬性和連續(xù)客戶屬性，每個客戶屬性為一個維度，客戶作為空間點，全部客戶都能夠形成多為空間，作為客戶的屬性空間，假設(shè)A={A1，A2，…Am}是一組客戶屬性，屬性可以是連續(xù)的，也可以離散型，這些屬性就形成了客戶m維屬性空間。同時設(shè)g是一個描述客戶屬性的一個指標(biāo)，f（g）是符合該指標(biāo)的客戶集合，即為概率外延，則任一確定時刻都是n個互不相交集合。在客戶價值概念維度上，可分為“有價值客戶”“潛在價值客戶”“無價值客戶”三種類型，定義Rb如下：

顯然RB是一個等價關(guān)系，經(jīng)RB可分類屬性空間為若干等價類，每個等價類都是一個概念累，建立客戶細(xì)分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過程。

2.客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘?qū)嵤?/p>

通過數(shù)據(jù)庫已知概念類客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：C→L，使cC，如果cLi，則p（c）=Li。cC，求p（c）確定所屬概念類。

數(shù)據(jù)部分有客戶數(shù)據(jù)存儲和概念維數(shù)據(jù)構(gòu)成，客戶數(shù)據(jù)存儲有企業(yè)全部內(nèi)在屬性、外在屬性以及行為屬性等數(shù)據(jù)，方法則主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、深井網(wǎng)絡(luò)分類、決策樹、實例學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過對客戶數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法來建立客戶數(shù)據(jù)和概念維之間的映射關(guān)系。

3.客戶細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)分析

建立客戶動態(tài)行為描述模型，滿足客戶行為非確定性和非一致性要求，客戶中心的管理體制下，客戶細(xì)分影響企業(yè)戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略級別決策的生成，所以數(shù)據(jù)挖掘要能夠彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在可靠性方面的缺陷。

（1）客戶外在屬性。外在屬性有客戶地理分布、客戶組織歸屬情況和客戶產(chǎn)品擁有情況等?？蛻舻慕M織歸屬是可數(shù)社會組織類型，客戶產(chǎn)品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品。

（2）內(nèi)在屬性。內(nèi)在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細(xì)分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格和信用情況以及價值取向等因素。

（3）消費行為。消費行為屬性則重點關(guān)注客戶購買前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶細(xì)分中最客觀和重要的因素。

三、結(jié)束語

從工業(yè)營銷中的客戶細(xì)分觀點出發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理等理論基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶細(xì)分的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了研究，建立了基于決策樹的客戶細(xì)分模型，是一種效率很高的管理工具。

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