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调研报告数据挖掘在CRM中运用1通过数据挖掘获得新的客户。在CRM中首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户。BigBankandCreditCardBBCC公司每年通过邮递的方式开展25次促销活动,每次给一百万人提供申请信用卡的机会,BBCC公司会将信用高的申请者接受为服务对象,最终只有1的申请者成为用户。BBCC公司所面临的挑战是如何让邮递促销活动更加有效。首先,BBCC公司抽取了一个50,000人的样本,做了一个测试。在样本测试结果分析的基础上建立了两个模型,一个用来预测谁将填写申请表(使用决策树方法),另一个是信用评估模型(使用神经网络方法)。从剩下的950,000个人中再次抽取700,000个样本,使用模型找出哪些人会对促销活动做出反应,并且具有良好的信用。结果如下包括建模型时用的50,000共抽取了750,000个样本,其中9,000个申请者被接受,接受率从1上升到了1.2。数据挖掘虽然不能准确的识别哪10,000个申请者最终会成为用户,但是可以促使营销活动更加有效。2通过数据挖掘使用交叉销售提高现有客户的价值。GunsandRousesGR公司销售的产品是仿迫击炮与大炮的室外花盆和仿大口径手枪与长枪的室内花盆。产品表被发往12,000,000个家庭。当客户电话定购某个产品时,GR公司会积极的推销其它的产品交叉销售。但是,GR公司发现只有1/3的客户允许他们提出建议,最终的交叉销售率不足1,并招致了一片抱怨声。为此BR公司想确定到底是哪些人在定购某个产品的同时需要其他的产品。GR公司建立了两个数据挖掘模型,一个是用来预测某个客户是否会被建议触怒,另一个用来预测什么样的建议会被很好的接受。数据挖掘模型使用客户信息数据库中客户的信息和新的客户信息,告诉销售代表哪种人可以采用交叉销售的方式以及建议什么产品。交叉销售的成功率上升到了2,而且很少有抱怨。数据挖掘帮助BR公司更好的了解了客户的需求。当把数据挖掘模型与典型的CRM交叉销售活动结合起来时,BR公司的景况完全改变了。3通过数据挖掘提高现有客户的价值BigSamsClothing是一家制衣公司,它建立了一个网站,提供了友好的用户登陆界面进行在线销售。一旦你定购了某件商品或注册为成员后,公司将会通过电子邮件的方式向你推荐一些你可能感兴趣的新产品F当你在网站上查阅一件产品时,网站会向你推荐一些与该产品有关的你可能感兴趣的产品。当公司最初建立这个网站时,根本没有考虑个性化,仅仅将它作为一个产品目录的在线版。借助数据挖掘工具公司改善了网站的结构,使用聚类方法将以往按产品类型分类替换成按互补原则分类。当客户寻找某个商品时便可以使用这些分组提供建议,然后建立客户数据,识别哪些客户可能对产品目录中添加的新产品感兴趣。同时,BigSams公司用数据挖掘预测那些会引起客户兴趣的新产品,并通过电子邮件传递给客户,客户可以选择是否接收。BigSams公司确定了个性化战略,通过提供主动性客户服务指导客户挑选商品,不仅增加了销售额而且加强了与客户之间的联系。客户已经将它看作购物时忠实的顾问。4通过数据挖掘保留忠实客户。KnowService公司是一家网络服务公司,像其它的公司一样也在不停地流失客户。流失率每月8,这意味着现有的一百万个客户中每个月会有80,000个客户流失。KnowService公司重新寻找一个客户的成本是200,每个月公司要在寻找新客户上投资16,000,000,因此KnowService公司需要数据挖掘的帮助。KnowService公司掌握了客户的大量上网信息和客户的个人信息,构建了客户信息数据库。KnowService公司做的第一件事就是从客户数据库中选择、转变数据。接下来所作的就是根据客户支出、生命周期对客户进行划分,并判定客户的持久性,识别哪些客户在将来会成为忠实的客户然后在忠实的客户中识别哪些有可能流失。第三步,确定最优服务、保持客户忠实。例如对上网支出大的客户可以提供包月的服务而不是提供更加大的主页空间。结果客户流失率从原来的8下降到7.5,每个月节省了1,000,000。ResearchReportThedataminingisusingintheCRM1Acquirethenewcustomersthroughdatamining.ShouldidentifythelatentcustomerfirstintheCRM,andthenconvertthemasthecustomer.AnnuallytheBigBankandCreditCardBBCCcompanyopenstheexhibitioninthewayofpostaldeliverytopromotesalestheactivity25times,theeverytimegives1,000,000peopletheopportunitythatprovidestoapplyforthecreditcard,theBBCCcompanymeetingaccepthighapplicantofreputationfortheserviceobject,endonlyhave1applicanttobecomethecustomer.HowthechallengethattheBBCCcompanyfaceisletthepostaldeliverypromotessalestheactivitymorevalid.First,theBBCCCompanysampledthesampleofa50,000people,doingatest.Testtheanalyticalfoundationofresultinthesampleupbuiltuptwomodels,ausestopredictwhowillfillintheapplicationformusagethedecisiontreemethod,theisthereputationvaluationmodel.UsagethenervenetworkmethodFromleaveof950,000personalmediumsamples700,000samplesagain,usethemodeltofindoutwhichpersonswillmakeareactiontowardspromotingsalestheactivity,andhavethegoodreputation.ResultisasfollowsIncludesettingupthemodeluseof50,000sampled750,000samplestotallyanapplicantisaccepting,acceptingtheratetorise1.2from1.Thedataminingalthoughcantidentifyaccuratelywhich10,000applicantsendwillbecomethecustomer,canurgethemarketingactivitymorevalid.2Crossthevaluethatthesaleraisestheexistingcustomerthroughdatamining.TheproductoftheGunsandRousesGRCompanysaleisImitatetheoutdoorsflowerpotofthetrenchmortarandbiggunandimitatethebigcaliberrevolverwithindoorflowerpotofthelonggun.Theproductwatchisdisheveledhairtogotoward12,000,000families.Whencustomerstelephoneordersacertainproduct,GRthecompanywillpromoteotherproductsactivelycrossthesale.But,GRthecompanydetectiononlyhave1/3ofcustomerallowtheyputforwardthesuggestion,atlastcrossthesaleratenotenough1,andinvitedtheonetocomplainthevoice.ThinktobecertainforthisBRCompanyexactlyiswhichpersonsneedotherproductsatthetimeoforderingacertainproduct.TheGRCompanybuiltuptwotypesmodelofdatamining,theoneisusedtopredictwhetheracertaincustomerwillissuggesttoinfuriateornot,theanotherisusedtopredictwhatkindofsuggestionwouldacceptwell.Thedataminingmodelusesthecustomertheinformationdatabaseinthecustomersinformationandnewcustomersinformation,tellthesalesrepresentativewhichgrowthepersontocanadoptwayandsuggestionsofcrossthesalewhatproduct.Thesuccessratethatcrossesthesalerose2,andlittlecomplaint.DataminingistohelptheBRCompanybetterunderstoodthecustomersneed.WhencrossthesalesactivityknottotheCRMthatdataminingmodelandtypicalmodeltoputtogether,completelychangeofthegeneralconditionoftheBRCompany.3Improvethevalueofcustomerthroughdatamining.TheBigSamsClothingisadresscompany,whichbuiltupawebsite,providingthecustomerdebarkationinterfaceoftheamitycarryontheonlinesale.Onceyouorderedacertainmerchandiseorregisterforthemember,thecompanywillrecommendsomeyourpossibleinterestedinnewproductFstobeyoutowardyouinthewayofEmailtocheckaproductonthewebsite,thewebsitewillrecommendsomeyourpossibleinterestedinproductforhavingsomethingtodowiththatproductstowardyou.Whenthecompanybuildsupthiswebsiteatthebeginning,itdidnotconsiderallcharacteristics,andtobeanonlineversionofcatalogueonly.Askthedataminingtoolforhelpthecompanyimprovedthestructureofthewebsite,usegatheramethodandwillpresstheproducttypeclassificationtosubstitutebeforepresstorepairtheprincipleclassificationwitheachother.Whenthecustomerlooksforcertainmerchandisecanusethesetofthesecentstoprovidethesuggestionthen,thenbuildupcustomersdata,identifywhichcustomersthepossibilityisinterested
编号:201311171146346028    大小:36.00KB    格式:DOC    上传时间:2013-11-17
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英文资料库上传于2013-11-17

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