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        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的運用分析

        2017-10-30 15:41:17夏鳳
        中國管理信息化 2017年20期
        關(guān)鍵詞:超市

        夏鳳

        [摘 要]超市作為服務(wù)大眾的單位,為了提供更好的服務(wù),需要與客戶維持良好的關(guān)系,而這種關(guān)系的維護需要管理的加強和管理系統(tǒng)的建設(shè)。在系統(tǒng)建設(shè)中一項重要的內(nèi)容就是數(shù)據(jù)的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)背景下,大范圍的收集與超市客戶有關(guān)的數(shù)據(jù)信息是全面加強客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵。就目前的研究來看,要獲取更多的數(shù)據(jù)信息,就必須使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。為了探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體價值,分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用是必要的,其能進一步為超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的構(gòu)建提供幫助。

        [關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);超市;客戶關(guān)系;管理系統(tǒng)

        doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.20.033

        [中圖分類號]TP311.13 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1673-0194(2017)20-00-02

        超市在目前的社會便民服務(wù)當(dāng)中發(fā)揮著重要的作用,人們對于超市的依賴和信賴度也在普遍提升。就目前的超市發(fā)展來看,超市的利潤提升與客戶量的多少有著重要的聯(lián)系,所以超市要獲得更多的利潤,必須維護好與客戶的關(guān)系,這樣才能吸引更多的客戶在超市中進行消費。在現(xiàn)代化企業(yè)管理理念的影響下,超市的現(xiàn)代化管理在不斷加快,而為了提升超市客戶關(guān)系管理的科學(xué)性和有效性,超市也在積極地進行管理系統(tǒng)的建設(shè)。從系統(tǒng)的完善性出發(fā),要想使系統(tǒng)在各方面的參考價值都能夠提升,就需要搜集更多的相關(guān)數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是很好的獲取數(shù)據(jù)的手段,所以在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)建設(shè)的過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便有了積極的意義?;诖耍钊敕治鰯?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用便具備了重要的現(xiàn)實意義。

        1 數(shù)據(jù)挖掘的概念和主要分析方法

        1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

        數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)利用的一種重要手段,指的是從大量的數(shù)據(jù)中,對有效的、新穎的和具有潛在作用的數(shù)據(jù)進行抽取,并對可以理解的知識以及模型、規(guī)則等進行利用的過程。數(shù)據(jù)挖掘在近年來的利用中越來越普遍,在不斷的完善和發(fā)展中,成為一門具有廣泛涉及面的交叉學(xué)科,不僅在內(nèi)容上融合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫等多方面的技術(shù),還在金融、保險、零售及電信等多個領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用。

        1.2 數(shù)據(jù)挖掘的分析方法

        數(shù)據(jù)挖掘在目前的各個領(lǐng)域當(dāng)中有著重要的利用價值,其發(fā)展空間也十分巨大。就目前的具體研究來看,對數(shù)據(jù)挖掘進行分析,需要的方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等。其中,對于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法的研究,其目的是希望在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)經(jīng)常共同出現(xiàn)的項目,從而推斷出隱藏在項目背后的某種互相關(guān)聯(lián)的規(guī)則。分類法指的是按照一定的特征對數(shù)據(jù)對象進行劃分的過程,在利用分類法時,要求有已知樣本分類作為訓(xùn)練集。聚類指的是利用聚類技術(shù)進行數(shù)據(jù)對象內(nèi)在規(guī)律的識別,通過聚類法分析,相似的類可以得到聚合,數(shù)據(jù)的分布規(guī)律也可以導(dǎo)出。

        2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析型CRM

        2.1 CRM產(chǎn)品的分類

        由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其應(yīng)用領(lǐng)域中展現(xiàn)出重要價值,因此基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會產(chǎn)生眾多的產(chǎn)品,分析型CRM就是其中的突出代表。就目前的CRM產(chǎn)品來看,主要按照功能分為三類。第一類是操作性CRM。此類產(chǎn)品強調(diào)的是通過技術(shù)手段實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部與客戶相關(guān)的銷售、服務(wù)以及支持和市場業(yè)務(wù)等方面的自動化。第二類是協(xié)作性CRM。此類產(chǎn)品的應(yīng)用目的是通過自動化的手段集成,管理企業(yè)所有的與客戶交互的渠道,從而改進客戶服務(wù)。第三類是分析型CRM。此類產(chǎn)品的利用目的是要在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的支持下,通過對海量數(shù)據(jù)進行分析,從而理解客戶的分類、價值以及忠誠度和消費行為等??梢?,以上三類產(chǎn)品在使用中都有其獨特的性能和價值。其中,分析型CRM在超市客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用價值更加顯著。

        2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析型CRM當(dāng)中的應(yīng)用

        在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建設(shè)中,分析型CRM運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相對較為普遍,同時更能貼近市場和滿足管理的需要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析型CRM當(dāng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在3方面。第一,客戶群體的細(xì)分。利用分析型CRM,可以將客戶的性別、收入、交易行為等方面的特征進行具體總結(jié),根據(jù)這些細(xì)小行為特征,企業(yè)可以將客戶群體進行進一步分類。第二,交叉營銷。交叉營銷指的是向已購買商品的客戶推薦其他的產(chǎn)品和服務(wù)。這種策略和客戶的興趣愛好以及購物傾向等有密切關(guān)系,所以也需要分析型CRM進行。第三,客戶流失分析。利用分析型CRM可以將客戶流失的原因以及易流失客戶的具體特征進行掌握,這對于超市客戶流失管理而言意義重大。

        2.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的分析型CRM系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)

        在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的構(gòu)建中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要得到重點運用,而分析型CRM產(chǎn)品使用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并對系統(tǒng)建立產(chǎn)生了重要的影響,所以研究分析型CRM產(chǎn)品的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也就具有了重要價值。就目前的具體分析來看,分析型CRM系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)主要包括5個基本模塊:第一,總控程序;第二,圖形用戶界面;第三,任務(wù)組件模塊;第四,挖掘殷勤及數(shù)據(jù)挖掘算法函數(shù)庫;第五,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊。這5個模塊構(gòu)成了完整的分析型CRM系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu),并使得分析型CRM產(chǎn)品具有巨大的應(yīng)用價值。

        3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶流失分析中的運用

        超市作為服務(wù)性的企業(yè),避免客戶流失是其經(jīng)營過程中需要重點考慮的問題。客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建立,有助于超市了解客戶的流失情況,進而采取有效的避免措施,所以在建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)時,積極地使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析,能獲得良好的效果。

        3.1 需求理解和模型選擇

        客戶流失分析實際上是超市希望能夠在基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上,建立客戶流失的預(yù)測模型,從而詳細(xì)地掌握對客戶流失率有重大影響的因素,并從這些因素出發(fā)進行相應(yīng)的控制。從具體的利用來看,分類和聚類兩種方法都可以用來進行客戶流失的分析。從具體的方法利用來看,分類和聚類存在較大的區(qū)別,而兩種方法最大的差異在于對已標(biāo)定樣本的需要。因為在具體的分析中發(fā)現(xiàn)可以獲取以往客戶是否流失的數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本,所以在具體的方法選擇上,使用分類的優(yōu)勢更明顯一些。endprint

        3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

        在進行數(shù)據(jù)挖掘時,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是一個必要的階段,因為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的充分性對于挖掘算法的效率及正確性有著非常顯著的影響。從具體的應(yīng)用實踐來看,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的時間利用占據(jù)整個數(shù)據(jù)挖掘進程的60%,可見數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的重要性。從工作實踐性方面進行分析,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作需要進行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸納等工作。

        3.3 核心算法

        核心算法指的是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后,挖掘數(shù)據(jù)引擎調(diào)用相應(yīng)的算法進行的數(shù)據(jù)挖掘分析。超市數(shù)據(jù)挖掘利用分類法的優(yōu)勢更加顯著,所以要利用分類決策樹方法進行客戶流失分析。在確定好核心算法之后,對已經(jīng)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進行測試,就可以根據(jù)該客戶的屬性以及交易行為歷史對該客戶是否流失進行決策樹判斷。

        3.4 決策樹算法

        在超市管理活動中,存在眾多的經(jīng)營決策實例,這為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在決策樹算法中的應(yīng)用提供了歸納學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ),保障了決策樹算法較高的分類準(zhǔn)確率。決策樹作為一種預(yù)測模型的算法,它需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得大量數(shù)據(jù),并進行有目的的分類。在運用中,決策樹算法的執(zhí)行結(jié)果是一棵能夠表明哪些因素影響客戶流失的決策樹結(jié)構(gòu)圖,某個條件下的一個記錄集用樹的一個葉節(jié)點進行代表,樹的分支根據(jù)記錄字段的不同來取值建立。以此類推,在每個分支子集中重復(fù)建立下層節(jié)點和分支。當(dāng)然,結(jié)合實際的市場價值和超市的經(jīng)營情況,對生成的決策樹需要進行修剪,剔除效率較低的分支,從中得到具有商業(yè)價值的信息。運用決策樹算法時,系統(tǒng)可以利用圖形可視化的方式輔以文本及報表等展示結(jié)果,以方便決策人員進行分析。

        3.5 模型評估

        客戶流失分析的準(zhǔn)確性不僅依賴于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所獲得的全面的、可靠的數(shù)據(jù),同時對分析模型的合理性和科學(xué)性提出挑戰(zhàn)。例如:對于決策樹算法的運用就要準(zhǔn)確根據(jù)市場的實際情況選取建樹參數(shù)。當(dāng)然,分析結(jié)果的正確與否以及可利用價值大小和分析模型的關(guān)系也十分密切,所以需要對模型進行價值評估。

        主要參考文獻

        [1]屈松川.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)上銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].福建電腦,2013(11).

        [2]宮新軍.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[J].山東廣播電視大學(xué)學(xué)報,2013(1).

        [3]陳東.數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2013(8).

        [4]馮志剛.房地產(chǎn)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究[J].民營科技,2014(10).

        [5]胡彬.基于數(shù)據(jù)挖掘的移動通信公司客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的分析設(shè)計[J].山東工業(yè)技術(shù),2015(9).

        [6]王欣,薛雯,魏源彤.數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].東北電力大學(xué)學(xué)報,2015(4).endprint

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