（企业管理专业论文）基于数据挖掘技术的CRM研究.pdf

摘要 摘要 市场竞争的实践证明，企业成功的关键在于重视顾客的需求，提供满足顾 客需求的产品和服务，有效地管理客户关系，以确保顾客获得较高的满意度， 增加重复购买的可能性，通过维持长期的客户关系来营造新的竞争优势。客户 关系管理( c r m ) 已经成为企业提升市场竞争能力的重要营销策略。 作为企业通过对客户的管理来提升企业市场竞争力的一种电子商务解决方 案，客户关系管理( c r m ) 的核心技术就是数据仓库和数据挖掘技术。c r m 是一 个将客户信息转化成为积极客户关系的不断反复过程，它能够帮助企业管理与 客户相关的一系列活动，对企业日常所有的营销业务进行流程化和自动化地管 理。随着客户信息的日趋复杂，客户数据的大量积累，通过分析大量复杂的客 户数据，可以保持和获得新客户，对客户实现交叉销售等等。 数据挖掘是从大量数据中发掘出有用知识的强有力工具，在c r m 中的有 效运用可以从与客户有关的大量数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和 规则。利用数据挖掘对这些数据进行分析，从中发现相关的知识和规律，可以 使整个c r m 系统形成一个闭环，充分发挥c r m 系统的作用。 在我国，数据挖掘技术在企业中的应用还处于不成熟阶段和探索阶段。因 此研究数据挖掘技术在我国企业c r m 中的应用，有利于提高我国企业的c r m 应用水平。 因此，数据挖掘技术在c r m 中的应用一直是人们研究的热点。 本文首先介绍了论文的研究背景、国内外的研究现状、客户关系管理的概 念及相关理论，重点分析研究了客户关系管理的基本理念、内涵和客户关系管 理的演化过程。接着介绍了数据挖掘技术的基本原理和实际应用模型，在对数 据挖掘技术和应用模型进行分析的基础上，详细分析了各种数据挖掘技术在企 业c r m 系统中不同方面的应用实施。最后以a 集团公司为例，具体说明了数 据挖掘技术深化客户关系管理的实际应用和模型构建。本文的主要创新点如下： 第一，根据数据挖掘技术的基本原理，通过对数据挖掘的任务的分类，把数 摘要 据挖掘技术和客户关系管理策略结合起来，进行了数据挖掘技术在c r m 中两 种模型的构建探索( 预测型模型和描述型模型) 。 第二。把数据挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上，对于更好 的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究，并且提供了 实证分析的资料，从而验证了数据挖掘技术在客户关系管理中应用的可行性。 关键词：客户关系管理，数据挖掘，决策树，模型构建与应用 i i a b s t r a ( ? r a b s t r a c t t h em a r k e tc o m p e t i t i o np r a c t i c ep r o v e dt h a t ，t h ek e ys u c c e s so fe n t e r p r i s el i e s i nt a k e sc u s t o m e r s d e m a n d ，p r o v i d e st h ep r o d u c ta n dt h es e r v i c em e e t st h eo 1 s t o m c r n e e d , m a n a g e st h ec u s t o m e rr e l a t i o n se f f e c t i v e l y , g u a r a n t e e st h ec u s t o m e rt oo b t a i n ah i g h e rd e g r e eo fs a t i s f a c t i o n , i n c r e a s e st h ep o s s i b i l i t yt h a tr e p e t i t i o np u r c h a s i n g , b u i l d st h ei i c wc o m p e t i t i v ea d v a n t a g e st h r o u g hm a i n t e n a n c el o n g - t e r mc u s t o m e r r e l a t i o n s t h ec u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ( c r m ) h a sa l r e a d yb e c a m et h e i m p o r t a n tm a r k e t i n gs t r a t e g yf o re n t e r p r i s et op r o m o t et h em a r k e tc o m p e t i t i o n a b i l i t y a sak i n do fs o l u t i o n so fe l e c t r o n i cc o m m e l e ef o re n t e r p r i s e st op r o m o t et h e i r m a r k e tc o m p e t i t i v e n e s s ，t h ec o r et e c h n o l o g yo fc r mi st h ed a t aw a r e h o u s i n ga n d d a t am i n i n gt e c h n o l o g y c r mi sar e p e a t e d l yp r o c e s st h a t 缸a u s f o r m st h ec u s t o m e r i n f o r m a t i o ni n t ot h ep o s i t i v ec u s t o m e rr e l a t i o u s h i p ，i tc a i lh e l pc o m p a n i e s m a n a g ea s e r i e so ft h eb u s i n e s sa c t i v i t i e sr e l a t e dt ot h ec u s t o m e rr e l a t i o n s h i p ；i tc a nm a n a g e t h ee n t e r p r i s e s d a i l ym a r k e t i n gb u s i n e s sp r o c e s s i v e l ya n da u t o m a t i c a l l y a st h e g u s t o m e r s i n f o r m a t i o nb e c o m eg r o w i n g l yc o m p l i c a t e da n dt h ec u s t o m e rd a t a m a s s i v e l ya c c u m u l a t e d ，t h r o u g ha n a l y z i n gt h ec o n s i d e r a b l ea n dc o m p l i c a t e d c u s t o m e r s d a t a , t h en g wc u s t o m e r sc a nb em a i n t a i n e da n dt h eo v e r l a p p i n gs a l et o c u s t o m e r sc 龇b er e a l i z e da n ds of o r t h t h ed a t am i n i n gi sap o w e r f u lt o o lt h a te x c a v a t e st h eu s e f u lk n o w l e d g ef r o m t h em a s s i v ed a t a t h r o u g ht h ee f f e c t i v ea p p l i c a t i o no f d a t am i n i n gu s e di nc r m ，t h e v a l u a b l e k n o w l e d g e a n dt h er u l e sw h i c ha r e h e l p f u l t ot h e e n t e r p r i s e s p o l i c y - m a k i n gc a nb ef o u n do u t b yu s i n gt h ed a t am i n i n gt oa n a l y s i st h e s ed a t a , t h e r e l a t e dk n o w l e d g ea n dt h er u l e sc a nb ea t t a i n e d , w h i c hf o r m st h ee n t i r ec r m s y s t e m t 0b eac l o s e dl o o pa n dt h ec r m s y s t e m sf u n c t i o nc a nf u l l yd i s p l a y s t h i st h e m ef i r s t l yi n t r o d u c e st h ep a p e rr e s e a r c hb a c k g r o u n d ，t h ed o m e s t i ca n d i i i a b s t r a c l 、 i n t e r n a t i o n a lr e s e a r c hs t a t u sq u o ，t h ed e f i n i t i o na n dt h er e l a t e dt h e o r i e so fc u s t o m e r r e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ；e m p h a t i c a l l ya n a l y z et h eb a s i cc o n c e p t , c o n n o t a t i o na s w e l la st h ee v o l u t i o n a lp r o c e s so fc u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ，a n dt h e n i n t r o d u c e st h eb a s i cp r i n c i p l eo fd a t am i n i n gt e c h n o l o g ya n dt h ep r a c t i c a l a p p l i c a t i o nm o d e l ，b a s e do nt h ea n a l y s i so fd a t am i n i n gt e c h n o l o g ya n dm o d e l a p p l i c a t i o n , t h i ss t u d ya n a l y z e st h ev a r i o u so fp r a c t i c a ls i t u a t i o n so fd i f f e r e n tk i n d s o fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi ne n t e r p r i s e c r ms y s t e mu s e di nd i f f e r e n ta s p e c to f a p p l i c a t i o n si nd e t a i l f i n a l l yt a k et h eag r o u pa sa ne x a m p l e ，t h ea r t i c l es p e c i f i c a l l y e x p l a i n st h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o na n dt h em o d e lc o n s t r u c t i o no ft h ed a t am i n i n g t e c h n o l o g yu s e di n t h ec u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ( c r m ) 1 1 1 em a i n i n n o v a t i o n so f t h i st h e m ea r e a sf o l l o w ： f i r s t l y , t h r o u g hc l a s s i f y i n gt h ed a t am i n i n gt e c h n o l o g ya n dc o m b i n i n gt h ed a t a m i n i n gt e c h n o l o g yw i t ht h es t r a t e g yo f c r m ，t h ee x p l o r a t i o n so f b o t hp r e d i c t i v ea n d d e s c r i p t i v ec o n s t r u c t i o n so fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi nc r ma c c o r d i n gt ot h eb a s i c p r i n c i p l eo f t h ed a t am i n i n gt e c h n o l o g y s e c o n d l y , b a s e do nt h ec o m p r e h e n s i v ea n a l y s i so fd a t am i n i n gt e c h n o l o g ya n d c r mt h e o r y , t h ea n a l y s i sa n dt h er e s e a r c ho f b e t t e ru s a g eo f d a t am i n i n gt e c h n o l o g y i nc l $ t o m e tr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n ta l eg i v e na n dt h em a t e r i a l so fc o n c r e t e e v i d e n c ea r eo f f e r e da sw e l l ，t h e r e f o r et h ea p p l i c a t i o nf e a s i b i l i t yo fd a t am i n i n g t e c h n o l o g yi nc r m i sv e r i f i e d k e yw o r d s ：c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t , d a t am i n i n g , d e c i s i o n t r e e s ，m o d e lc o n s t r u c t i o na n da p p l i c a t i o n 1 v 东北财经大学研究生学位论文原创性声明 果。据本人所知，论文中除己注明部分外不包含他人已发表或撰 写过的研究成果，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体 均已注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名 舡 肛 日期：搠年月7 日 东北财经大学研究生学位论文使用授权书 谚礅揠确触j f 酌砷魏系本人在东北财经 大学攻读博士硕士学位期间在导师指导下完成的博士硕士学位 论文。本论文的研究成果归东北财经大学所有，本论文的研究内 容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解东北财经大学关于 保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论 文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权东北 财经大学，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以 公布论文的全部或部分内容。 作者签名： 导师签名： 杜触 游 日期：聊年月伊日 日期：年月日 1 绪论 1 绪论 1 1 选题的背景及意义 1 1 1 选题背景 客户关系时代的来临，使企业与客户之间的关系受到了空前的重视。越来 越多的实践证明，企业的成功的关键在于重视顾客的需求，提供满足顾客需求 的产品和服务，有效地管理客户关系，以确保顾客获得较高的满意度，增加重 复购买的可能性，通过维持长期的客户关系来营造新的竞争优势。 在电子商务时代的今天，企业和客户之间的交互方式发生了显著的变化， 谁也不能保证客户会对你从一而终，企业要想保留住客户，就必须更多的了解 客户的需求。许多企业都收集和存储了大量关于客户、商业伙伴的数据信息。 但是，由于缺乏发现隐含在数据中的有用信息的能力，所以这些企业往往无法 将数据转化为知识。因此，企业希望从庞大的数据库中抽取有效的、能理解的 信息进行分析，用来提高企业的决策水平和经营效益。为了实现这个目标，企 业需要：用全局的观点来获取和集成来自企业内部和外部的数据；挖掘集 成的数据来获取信息；用能简化复杂的决策过程的方式来组织和表示这些信 息和知识。为了完成这些工作，企业需要集成多种决策科学的应用程序，以便 用分析的方式组织数据。 随着计算机、通讯等技术的迅猛发展，信息及信息技术在现代企业发展中 的关键地位得到越来越多的关注，信息是其生存的关键。在这个全新的信息时 代，赢家往往是那些能够成功收集、分析、理解并根据信息决策的企业。 客户关系管理( c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ，c r m ) 是现代企业为 了开拓市场，采取面向客户、客户驱动和以客户为中心的竞争策略，是营销战略 与信息技术的整合，它通过信息技术手段来实现其开拓市场的目标。c r m 已经 在西方各个行业得到广泛应用，在提高市场竞争力中起到了举足轻重的作用。 在我国，对c r m 的认识仅限于肤浅的初级水平，对c r m 的应用尚处于启动的 基于数据挖掘技术f 的c r m 研究 初期阶段。尽管目前我国企业界对客户关系管理的重视程度越来越高，但体现 c r m 良好效果的企业仍然是少数，其中的主要原因是没有达到营销战略与信息 技术的有效结合。随着信息技术的发展，知识发现、数据仓库和数据挖掘等技 术逐渐引入到企业的客户关系管理之中，用于分析顾客的需求和偏好，支持企 业的客户关系决策。但是，由于缺少一套完整、系统的客户关系管理的理论， 技术的运用或多或少带有些盲目性，抓不住客户关系管理的实质，其对决策 的支持作用也或多或少地打了一些折扣。因此，如何有效地发挥以数据挖掘为 代表的信息技术在客户关系管理中的使能作用，形成具有中国特色的c r m ，就 成为我国企业实施客户关系管理中必须解决的问题。基于此促使了本文研究命 题的产生。 1 1 2 选题的意义 ( 1 ) 选题的理论价值 从理论价值层面上看，数据挖掘、客户关系管理以及二者之间关系的研究 一直以来是国内外学者研究的热点问题。许多学者都对如何进行客户的管理进 行了有益的研讨。本文在借用前人众多研究成果上，结合客户关系管理和数据 挖掘等理论等，对数据挖掘下的客户关系原理进行了研究。本文的创新之处有 两个方面： 第一，根据数据挖掘技术的基本原理，通过对数据挖掘的任务的分类，把数 据挖掘技术和客户关系管理策略结合起来，进行了数据挖掘技术在c r m 中两 种模型的构建探索( 预测型模型和描述型模型) 。 第二，把数据挖掘技术和客户关系管理理论在综合分析的基础上了，对于更 好的在企业客户关系管理中进行数据挖掘的应用进行了分析和研究，并且提供 了实证分析的资料，从而验证了数据挖掘技术在客户关系管理中应用的可行性。 数据挖掘技术是c r m 中数据处理的重要技术之一。真正的c r m 必须应用 到数据挖掘技术，才能够高效、准确的发掘出客户历史数据中的潜在知识。企 业把这些潜在知识与现实经营环境相结合，制定出相应的营销策略、经营战略， 将对获得和保持住企业的利润来源一客户起到至关重要的作用。数据挖掘技术 2 1 绪论 在c r m 中的应用研究也就成为目前的研究热点，也是今后c r m 研究的重点方 向。因此，基于数据挖掘技术的c r m 研究对进一步深化c r m 的研究具有理论 促进作用。 ( 2 ) 选题的实际价值 在产品和服务同质化的今天，客户已经成为企业最重要的资源。如何对客 户进行优质的客户关系管理是企业成败的关键，因为它是企业最终利润的来源。 在企业c r m 中有丰富的数据资源、数据相对比较完整、质量较高并且可将挖 掘的结果转化为客户关系管理的商务行为。基于此，要充分地发挥数据挖掘技 术在客户关系管理中的作用，除了利用基本的数据挖掘技术之外，还必须将业 务处理阶段的数据转存到大型数据库或数据仓库中，并与客户关系管理的行为 有机集成。 数据挖掘技术应用在客户关系管理中不但丰富、深化了数据库营销理论和 客户关系管理理论，而且更成为了客户关系管理发展的基石。数据挖掘依托于 信息技术，它变成了客户关系管理的使能者。 数据挖掘帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，包括争取颏的客户，让 原有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等，数据挖掘在客户关系 管理中的应用，更加符合客户关系管理的实践，它对于企业新客户的开发、实 现交叉销售，客户挽留、客户细分、关系赢利性识别等方面有着非常重要的实 际意义。 1 2 国内外研究现状和发展趋势 1 2 。1 数据挖掘的研究现状 由于社会和信息技术的快速发展，企业和个人都需要面对越来越多的数据。 “信息爆炸”时代的到来，使得人们从数量庞大、纷繁复杂的数据中寻找有价 值的信息非常麻烦。而有效解决这一问题的方法就是数据挖掘( d a t am i n i n g ) 技 术。 基于数据挖掘技术f 的c 刚研究 数据挖掘最早出现在2 0 世纪8 0 年代后期，它是在计算机信息技术的基础 上发展而来的，而这一概念最早被正式提出来是在1 9 8 9 年在美国底特律召开的 第十一届国际联合人工智能学术会议上。此次会议首次正式提出了 k d d ( k n o w l e a g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e ，知识发现或在数据库中发现知识) 这个 术语。并且在后来的1 9 9 1 年、1 9 9 3 年和1 9 9 4 年都举行了关于k d d 的专题讨 论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量 数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多，k d d 国际会议发展成为年会。1 9 9 8 年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据挖掘 国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有3 0 多家软件公司展示了他们的数据 挖掘软件产品，不少软件已在北美、欧洲等国得到应用。经历十多年的发展， 数据挖掘已经成为一个自成体系的应用学科。 国内对数据挖掘的研究和国外相比起步稍晚，而且也没有形成整体力量。 1 9 9 3 年国家自然科学基金首次支持我们国家在该领域的研究项目。目前，国内 的许多科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究，这些 单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证 中心等。其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较 深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体代数的研究，华中理工大学、复 旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展 了对关联规则开采算法的优化和改造：南京大学、四川联合大学和上海交通大学 等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及w e b 数据挖掘。 除了这些学校和机构之外，我国的一些学者也对数据仓库和数据挖掘的展 开了研究。王涛通过对基于i n t e r n e t i n t r a n e t 的信息系统数据仓库设计方法的研 究，提出了基于i n t e r n e d i n t r a n e t 的、包含联机分析处理和决策支持等应用的信 息系统开发和实现方案。林杰等在分析市场营销决策过程及数据仓库组成的基 础上，提出了基于数据仓库的市场营销决策支持系统的总体框架。陈秋双等提 出了一种基于数据仓库的客户分析系统( c u s t o m e r a n a l y s i ss y s t 锄。c a s l 。 4 1 绪论 1 2 2 数据挖掘的发展趋势 麻省理工学院的科技评论( t e c h n o l o g yr e v i e w ) 杂志提出2 l 世纪前5 年对人类产生重大影响的1 0 大新兴技术，其中第三项就是“数据挖掘( d a t a m i n i n g ) 。 而根据g a r t n e r 的h p c 研究表明，“随着数据捕获、传输和存储技术的快速 发展，大型系统用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场以外的价值，采用更 为广阔的并行处理系统来创建新的商业增长点。” 进入2 1 世纪以来，数据挖掘研究方兴未艾。随着研究的深入预计会形成更 大的高潮，研究焦点将主要集中在以下几个方面： l 、寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使得知识发现的过程能够被用户理 解，也便于在知识发现过程中的人机交互。数据可视化技术对于区分和理解数 据挖掘过程中出现的新的不寻常问题很有帮助，但它目前显然未受到应有的足 够重视。数据挖掘的商业软件中可视化技术的应用明显落后于对图形图像的研 究。u n w i n ，h h o f f m a n n 等人希望使用标准图片来改善数据可视化，并提出 了可视化技术中一些问题的其体解决方案。 2 、研究在网络环境下的数据挖掘技术，特别是在i n t e m e t 上建立k d d 服 务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘。网络数据挖掘和使用日志分析已 成为知识发现与数据挖掘国际会议的热点。 3 、加强对各种非结构化数据的挖掘，如文本数据、图形图像数据、多媒体 数据等。由于非结构数据的复杂性，几乎对每种此类对象的挖掘都是数据挖掘 领域的一个重要课题。 1 2 3c r m 的研究和应用现状 客户关系管理( c r m ) 的理论基础来源于西方的市场营销理论，它是在关 系营销和数据库营销基础上所诞生的一种全新的管理模式。和客户关系管理联 系最早的理论应该算是2 0 世纪8 0 年代初的“接触管理，( c o n t a c tm a n a g e m e n t ) ， 即专门收集整理客户与公司联系的所有信息。到2 0 世纪9 0 年代初期这一理论 基于数据挖掘技术下的c 刚研究 则演变成为包括电话服务中心与支持资料分析的客户关环( c u s t o m e rc a r e ) ，后 来又从重视赢得新客户和处理基础营销工作逐渐转移到对客户关系进行有效管 理的客户保持工作上来。1 经历了近二十年的不断发展，客户关系管理历经了四 个阶段，如表1 - 1 所示，并且已经形成了一套管理理论体系。 c r m 这个名词首先从北美传出，至于最先由谁提出很难具体考证。但是一 般认为把客户关系管理( c r m ) 理论最早概念化的是美国的计算机咨询集团一 g a r t n e rg r o u p ，该机构在1 9 9 7 年提出：客户关系管理( c r m ) 就是为企业提 供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。2 在“客户关系管理”被正式提出之后，国外涌现出了很多关于实施c r m 的研究著作。如t a n l e ya b r o w n 编著的客户关系管理：电子商务时代的战略 需要( ( c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ：as t r a t e g i ci m p e r a t i v ei nt h ew o d do f e - b u s i n e s s ) ) ) - - 书，对客户忠诚、客户关怀、客户获得等客户战略问题，网络( w e b ) 、 工作流管理( w o r kf l o wm a n a g e m e n t ) 、数据仓库( d a t aw a r e h o u s 曲、数据挖掘 ( d a t a m i n i n g ) 等技术问题进行论述。j i l ld y c h 所著的( c r m 手册：通向客户关系 管理的商业向导( ( t h e c r m h a n d b o o k ：a b u s i n e s s g u i d e t o c u s t o m e r r e l a t i o n s h i p m a n a g e m e n t ) ) ) 是一本涉及到c r m 各个层面的著作。j o ep e p p a r d 提出了基于企 业电子商务、渠道管理、关系管理和前后端办公室整合的c r m 框架，对金融 服务业的客户关系管理进行了研究。 国外很多学者根据实际的经验，针对实施客户关系管理的一些问题提出了 自己的观点。这些研究成果对于成功地实施客户关系管理提供了很好的借鉴经 验。 m i c h a e lh e l m s 认为c r m 战略的实施分为运营型c r m 和分析型的c r m ， 这两者对于成功实施c r m 都是同等重要的。 l a w r e n c e 认为c r m 并不只是收集、存储、处理客户信息，它应该对客户 服务进行根本性的改变。客户关系管理需要的是由技术支持的商业战略，而不 仅仅是削减营销成本，或者与客户更有效地交互。实施c r m 需要围绕关系战 略重新设计和分配相关流程、技术和人力资源。 p a u l i n e a w i l c o x 提出，一个高效的c r m 战略需要引入以客户为中心的企 业文化。 6 1 绪论 和国外的这种炙手可热的研究想比较起来，国内对于客户关系管理的研究 明显显得滞后。在中国，最初客户关系管理( c r m ) 是由国外的r r 厂商基于 软件的使用而引入的。 表1 ：- 1国外客户关系管理研究的四个阶段 发展阶段 时期研究方向代表性人物和观点 萌芽阶段2 0 世纪7 0 年代末到主要侧重于理念的探接触管理 8 0 年代初讨 初步发展阶段2 0 世纪8 0 年代末到 集中于商业策略方面 j o h njs v i o k l a 和 9 0 年代中期 的研究，层次较上一b e n s o nps h a p i r o ， 阶段更加深入寻找客户 实用化阶段 2 0 世纪9 0 年代中期至侧重于企业实施策略 r o b e r tbw o o d r u f f 2 0 0 1 年左右及相关软件的研究和s a r a hf i s h e r g a r d i a l ，洞察你 的客户，j a m e sl h e s k e t t s 等 平稳发展阶段2 0 0 2 年至今研究继续深入，很多人工智能引入到客 相关技术被引入到其户关系管理，客户 中 终生价值，客户流 失等 1 9 9 9 年8 月6 日，朗讯科技( 中国) 公司商业通讯系统部在北京举办了以“营 造完美电信呼叫中心”为主题的研讨会，介绍了其全新的客户关系管理( c r m ) 解决方案，并强调指出，商业部门必须着眼于客户关系，提供独具特色的个性 化服务，才能在网络时代中立于不败之地。 随着一系列相关活动的进行，国内对于客户关系管理( c r m ) 的研究也在 上个世纪末掀起了一股狂潮，关于c t l m 的研究和应用也得到了迅速发展。在 国内，很多人都翻译了大量有关c r m _ 的著作，并且对c r m 也进行了行之有效 的介绍和推广，一些学者还根据自己长期对客户关系管理理论与应用的研究成 7 基于数据挖掘技术下的c 嗍研究 果，编著了一些著作，促进了客户关系管理在中国的推广应用。其中田同生所 著的客户关系管理的中国之路一书汇集了作者对众多的c r m 主流厂商、 咨询机构的深度访谈以及对c r m 的理论研究。其主要内容包括企业如何成功 实施c r m 系统，如何提升自己的c r m 能力，如何在内部贯彻c r m 管理理念 等。 有的学者专门针对实施客户关系管理的某些问题进行了研究。谢良安 2 0 0 2 】 提出实施客户关系管理的策略包括以客户为中心的商业战略、企业文化建设、 利用信息技术对企业的业务流程进行重组。黄中实 2 0 m 认为实施客户关系管 理的主要步骤包括拟定c r m 目标和实施路线，构建客户智能平台，构建客户 交互平台，重新设计工作流程，绩效的分析与衡量。鲁江、熊燕 2 0 0 2 认为实 施客户关系管理的关键因素包括：企业全体员工的营销理念的更新，企业高层管 理的大力支持，组织的再造和业务流程的重构，供应商。孙国辉 2 0 0 2 提出， c r m 项目应该是由业务驱动，选择合适的中国软件企业实施客户关系管理需要 解决信息流、货币流、物流、服务、产品、组织机构等几个方面的问题。 1 2 4c r m 的发展趋势 现在对于客户关系管理的研究，不论是国内还是国外，都主要集中在从营 销角度出发的系统构建上，或者是企业c r m 软件系统设计上。作为一种管理 理念，客户关系管理的战略地位非常重要，营造适应c r m 的企业文化环境也 应受重视。目前对于c r m 的研究已经从以前的技术开始慢慢转向对于软环境 的研究。 学术界对c r m 的定义到目前为止，并没有一个统一的表述。但是，几乎 所有的定义都是对“以客户为中心”，通过提高客户满意度，改善客户关系，从 而提高企业竞争力的不同表达方式。 1 2 5 数据挖掘在c r m 中应用的研究现状和发展趋势 对于数据挖掘的研究时间较长，相对比较成熟，特别是国外关于数据挖掘 1 绪论 的研究更加成熟。但是无论国内和国外，关于c r m 的研究时间都不算太长， 国内的研究相对更为落后，因此，在现在的学术界，对于数据挖掘与c r m 相 结合的研究更加有限。 数据挖掘技术应用在客户关系管理( c r m ) 上的这一理念，近些年吸引了 i t 行业大部分企业以及人员的注意力，相当多的学者结合客户关系管理，对如 何设计、构建数据仓库和数据挖掘技术在客户行为分析、有价值客户获取与保 留、交叉销售等方面的应用进行了研究。s c h u i 和g - j h a 对通过数据挖掘从数 据库中抽取知识，用于决策支持和机器故障诊断等问题进行了研究。 m i c h a e l j s h a w 等人则提出了一种将数据挖掘和知识管理应用于管理营销知识 和支持营销决策的系统方法。 和国外的学者一样，国内学者对于客户关系管理的研究也没有停止过。在 数据挖掘和客户关系管理理论相结合的这一块，也取得了不错的成绩。常新功、 贾伟 2 0 0 h 对数据仓库在客户关系管理中客户保持、销售和服务、市场推销、 风险评估和诈骗检查等几个方面的应用进行了论述。李宝东和宋翰涛 2 0 0 2 对 数据挖掘在c r m 中的应用领域进行了分析。陈卫华，朱仲英 2 0 0 1 也从市场营 销，销售和客户服务三个方面对数据挖掘在c r m 中的应用进行了介绍。丁剑 敏 2 0 0 3 、杨辉 1 9 9 8 、彭朝晖 2 0 0 3 、韩冬 2 0 0 4 分别对数据挖掘技术在商业 银行客户关系管理中应用的某一方面做了些探讨。黄解军、万幼川、潘和平 2 0 0 3 1 从数据挖掘定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势， 分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用蒙肖莲、蔡淑琴 2 0 0 4 等使 用数据挖掘技术分析和识别影响商业银行客户流失的因素，并建立了预测模型。 康雷宇、陈远高、王丹红 2 0 0 4 使用数据挖掘技术在银行卡业务方面做了一定 的研究。 在国内数据挖掘应用有：长沙创智公司的p o w e r c r m 、上海t u r b o c r m 信息 科技公司的t u r b o c r m 、北京联成互动软件公司的m y e r m 。他们的c r m 产品大 部分都停留在对客户信息的分析统计上，对数据挖掘部分比较弱化。这与我国 的数据挖掘技术水平和c r m 应用水平有一定的关系。但随着c r m 在我国的进 一步发展，企业对数据挖掘部分的要求会越来越高，因此加强数据挖掘技术在 c r m 方面的应用研究是非常有必要的。 9 基于数据挖掘技术下的c r t l 研究 目前在c r m 中进行有效数据挖掘的研究主要集中在以下几个方面： n ) 挖掘方法的研究。这方面主要集中在挖掘的知识类型、多个抽象层的交 互知识挖掘、数据挖掘查询语言，以及并行挖掘、分布式挖掘和增量挖掘等算 法的研究上。 f 2 ) 性能研究。主要包括挖掘算法的有效性和可伸缩性、模式的评估和兴 趣度度量、挖掘应用的效益等方面的研究。 f 3 ) 数据的研究。这方面主要包括数据库类型的多样性问题、复杂数据类 型的处理、噪声数据和缺失数据的处理，以及异种数据库和w e b 上的数据挖掘 等。 ( 4 ) 与用户交互的研究。这方面主要研究数据挖掘结果的表示和可视化， 领域知识的运用，挖掘过程的简化和可理解性等。 1 3 研究思路和内容 本文研究的基本思路是在总结相关数据挖掘、客户关系管理等理论的基础 上，提出数据挖掘模型在客户关系管理中的模型构建，最后落实到企业的具体 应用之中。研究的重点和创新体现在借用数据挖掘技术更好的验证和分析了数 据挖掘在客户关系管理实际应用中的可行性。 本文的第一部分介绍了本文选题产生的背景以及研究该命题的理论价值和 实用价值，阐述了数据挖掘和客户关系管理理论在国内外的研究现状和发展趋 势，是本文的理论基础之一。 第二部分是本文理论基础的重点部分，是对“数据挖掘和客户关系管理” 理论的具体阐述。 第三部分是对数据挖掘技术模型构建的讨论，并且进行了数据挖掘的分类， 就如何构建数据挖掘的模型以及应用何种数据挖掘技术进行详细的介绍，该部 分是本文后半部分分析的重要基础。 第四部分总结了前人对于数据挖掘技术在客户关系管理中的应用成果，就 这些成果的成因以及如何用数据挖掘技术的方法来构建模型进行了具体的分 1 绪论 析。 第五部分以a 集团公司为研究样本，进行了基于数据挖掘的客户关系管理 实证分析。 最后是参考文献、以及后记。 本文的具体研究结构如图1 1 所示。 1 4 研究方法 本文将在对现有文献进行归纳回顾的基础上，以分解法的视角将数据挖掘 技术在企业c r m 中所起到的各个作用层层进行分解，由各个数据挖掘技术来 实现每一个方面，进而运用实证分析的方法对基于数据挖掘技术下的c r m 研 究进行分析和验证。具体而言，本文主要运用了以下几种研究方法： ( 1 ) 文献回顾法 本文首先对现有的文献进行了认真的回顾、归纳和总结，对百家齐放似的 研究成果进行了简单的梳理，从而为本来的研究写作奠定了坚实的理论基础。 ( 2 ) 分解法 本文运用分解法将数据技术的两种模型( 预测型模型和描述型模型) 的实 现任务分解为八个部分，并将这些任务的实现方法用各种技术进行了很好的指 导操作，这样即简化了研究，同时也为客户关系管理的实践提供了更容易操作 的理论指南。 ( 3 ) 定量实证研究法 本文在对现有文献回顾的基础上，运用数据挖掘技术的方法来构建客户关 系管理中的模型，引用了一系列相关指标和操作原理，对a 集团公司c r m 中 数据挖掘技术的应用进行了详细的分析，通过该集团公司中的客户数据库，导 入了数据挖掘技术来进行模型的构建，并且对各项数据和指标进行了合理的分 析，并最终得出了本文的研究结论，验证了前人对于数据挖掘技术在客户关系 管理中应用的可行性。 基于数据挖掘技术下的c r m 研究 基于数据挖掘技术的c r m 研究 图1 - 1 本文文章结构 。l y e t t er y a f s s i m o nk n o wc r o s s - f u n c t i o r l a i 2 11 ( 5 ) ： 8 s u e si nt h ei m p l e m e n t a t i o no fr e i a t i o n s h i p r e n a g e n t e r t t e u r o p e a nr e n a g e m e n t j o u r r a i 2 范云蜂客户管理营销，北京：中国经济出版社，2 0 0 3 9 2 9 7 1 2 2 数据挖掘与c 硎的相关理论综述 2 数据挖掘与c r m 的相关理论综述 2 1 客户关系管理概述 2 1 1 客户关系管理的演变过程 客户关系管理是以市场为导向、以客户满意为中心的企业经营理念的产物。 从客户关系管理理念的萌芽到客户关系管理成为最重要的企业营销管理活动之 中有一个演变过程。如图2 1 所示。 在以生产为导向、以产品为中心的阶段，由于产品供不应求，销售不成问 题，企业只关注成本控制和产品质量管理，根本不过问或很少过问市场需求情 况，不关心客户信息，不重视客户与企业的关系，更不重视客户满意度和忠诚 度。因此，在以生产为导向、以产品为中心的阶段，不可能意识到客户关系管 理问题。 在以市场为导向，仍以产品为中心的阶段，虽然产品开始供过于求，企业 开始把注意力转移到市场需求上来，但这时企业只强调销售和推销的作用，注 重对销售渠道和销售终端的管理，营销重点仍然是产品而不是客户，企业仍然 没有考虑客户的个性化需求。因此，在以市场为导向、产品为中心的阶段，客 户关系管理仍提不到企业管理的重要日程。 在以市场为导向，以客户需求为中心的阶段，产品越来越难以区分，产品 同质化现象越来越明显，通过产品差别来细分市场而创造企业的优势也变得越 来越困难，企业开始意识到客户个性化需求的重要性。以客户为中心的实质是 以客户需求为中心，市场是由客户需求构成的，客户需求构成了企业的活力， 而需求的满足状况制约着企业获利的多少。在早期的客户关系管理中，企业己 经意识到掌