（系统工程专业论文）基于数据挖掘的煤炭CRM系统的研究与实现.pdf

摘要 摘要 煤炭作为我国基础行业，其有效供给保证了国家经济和社会发展的需求，也为我国 总体经济增长做出了巨大贡献。但目前煤炭行业营销面临着营销管理观念落后、营销方 法单一、信息交流不畅等问题，由此促使煤炭企业从买“产品”转向买“服务上来。 客户关系管理，尤其是相关软件的应用，使企业可以快速对客户反馈的各种信息进行收 集、整理、分析，以掌握和监控一些重点欠款用户的货款回收情况，避免恶性透支和拖 欠煤款现象；同时将这些信息运用到从煤炭产品加工到售后服务的各个环节，可以提高 产品适应市场的能力，有针对性地满足客户要求，根据市场环境变化，及时采取相应措 施，调整营销策略，降低经营风险。 本文分析了数据挖掘技术及c r m 系统的特征，在研究数据挖掘技术和c r m 的基础 上，结合数据挖掘技术的特点和c r m 系统的特殊需求，重点对数据挖掘技术在c r m 中 的应用进行了分析研究，并以福建煤电m e s 项目为研究背景，开发了基于数据挖掘的c r m 系统。首先，本文提出了一种新的系统架构一虚拟b s 架构，该架构结合了c s 和b s 的 优点，提高了系统运行效率和数据安全性；其次，在操作型c r m 中，实现了销售计划、 销售合同、客户账款、实时库存等数据一体化和操作自动化，简化了工作、保证了数据 的准确性和一致性，实现了数据的共享和实时性；最后，在分析型c r m 中，综合运用粗 糙集和模糊聚类等数据挖掘技术，对煤炭客户细分进行分析和研究。先采用粗糙集联系 度对决策信息表进行简约，再进行聚类，有效减少了聚类算法的计算量，提高了算法的 效率和信息的可辨性；另外采用模糊聚类方法进行聚类，通过阈值的调整过程，可以看 到数据样本和其他类别之间的联系，能更客观地反映出现实世界。 关键字：c r m ；粗糙集；模糊聚类 a b s t r a c t t h ep i t c o a l v o c a t i o n , a st h ef o u n d a t i o n a li n d u s t r yo fo u rc o u n t r y , l t se f f e c t i v es u p p l y g i v e sg u a r a n t e ef o rt 1 1 en e e do f s t a t ee c o n o m ym a ds o c i a ld e v e l o p m e n t , a n da l s oc o n t r i b u t e s g r e a f l vt oo u rc o u n t r y sm a c r o e c o n o m yr i s i n g y e tf o rt h em o m e n t ，t h ep i t c o a l - v o c a t i o n m a r k e t i n gb ef a c e dw i t hs o m ep r o b l e m s ，s u c h a sm a r k e t i n gm a n a g e m e n tc o n c e p tl a g , m a r k e t i n g t o o l s s i n g l e ， i n f o r m a t i o n e x c h a n g e n o t s m o o t h ，t h e r e o fu r g e t h e p i t c o a l c o r p o r a t i o nu n d e r t a k ef r o mb u y “p r o d u c t t u r n i n gt ob u y s e r v i c e c 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 s p e c i a l l yr e l a t e ds o f t w a r e sa p p l i c a t i o n ，m a k e st h ec o r p o r a t i o n q u i c l ( 1 yg a t h e r 、t i d ya n da n a l y s i sc u s t o m s f e e d b a c ki n f o r m a t i o n , i no r d e rt og r i p a n d s u p e r v i s es o m ee m p h a s e sa r r e a r a g e u s e r sp a y m e n tf o rg o o d sr e c l a i mc o n d i t i o n , t h u s a v o i d i n gm a l i g n a n c yo v e r d r a w na n di na r r e a r sc o a lp a y m e n t ，a tt h es a m e t i m et h r o u g hu s i n g t h i si n f o r m a t i o ni ne a c ht a c h e ，f r o mp i tc o a lp r o d u c tp r o c e s s i n g t oa f t e r - s e r v i c e , c o u l d i n c r e a s ep r o d u c ta b i l i t yo fa d a p t a t i o nm a r k e t 、s a t i s f yc u s t o m sn e e dp e r t i n e n t l y 、a c c o r d i n g t o m a r k e te n v i r o n m e n tc h a n g e ，i nt i m ea d o p tc o r r e s p o n d i n gs t e p , m o d u l a t em a r k e t i n gp o l i c y , d e p r e s so p e r a t i n gr i s k t l l i se s s a ya n a l y z e st h ec h a r a c t e ro fd a t ad i g g i n gt e c h n o l o g ya n dc r ms y s t e m ，t h e n b a s e do nt h e m c o m b i n i n gc h a r a c t e ro fd a t ad i g g i n ga n ds p e c i a ln e e do fc i 泓s y s t e m ， e m p h a s i z e so nt h ea p p l i a n c eo f d a t ad i g g i n gt e c h n o l o g yi nc r ms y s t e m ，a n dw i t ht h ef u j i a n p r o v i n e ec o a l e l e c t r i c i t yp u tf o r w a r dan e ws y s t e ms t r u c t u r e v i r t u a l b ss t r u c t u r e ，w h i c h u n i t e sm e r i t so fr e a l i z ed a t a ( s a l e sp l a n 、s a l e sc o n t r a c t 、c u s t o mp a y m e n ta n dj u s t 。i n 。t i m e s t o c k1i n c o r p o r a t ea n do p e r a t ea u t o m a t i c a l l y , a l lt h e s ep r e d i g e s tw o r k ，a s s b r et h ev e r a c i t ya n d c o h e r e n t eo fd a t a , a c h i e v es h a r i n gd a t aa n dr e a lt i m e ；a tl a s t i na n a l y t i c a lc r m ，s y n t h e t i c a l l y h a n d l ec o a r s e n e s sm u l t i t u d ea n df u z z yc l u s t e r i n gt e c h n o l o g y ， a n a l y s i sa n dr e s e a r c hp i tc o a l c l i e n ts u b d i v i s i o n f i r s ta l l ，m a k ed e c i s i o ni n f o r m a t i o n t a b l ec o n c i s e b ya d o p t i n g r o u g h - d e g r e eo fc o n n e c t i o n ，t h e nc l u s t e r i n g , i te f f e c t i v e l yr e d u c et h ec a l c u l a t ec a p a c i t yo f c l u s t e ra r i t h m e t i c ；i na d d i t i o n ，a d o p t i n gf u z z yc l u s t e r i n g m e t h o dp r o c e e dc u s t o m e r s e g m e n t a t i o n v i at h r e s h o l d sa d j u s t m e n tp r o c e s s ，c o u l ds e te y e so nd a t as p e c i m e na n dr e s t s o r tb e t w e e n sv i n c u l a ，m i g h te v e nm o r eo b j e c t i v e l yb es y m p t o m a t i c o fr e a lw o r l d k e y w o r d s ：c r m ；r o u g hs e t ；f u z z yc l u s t e r i n g 厦门大学学位论文原创性声明 兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立完成的研究成果。 本人在论文写作中参考的其它个人或集体的研究成果，均在文中以明 确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。 声明人( 签名) ：唾每 夕谚年r 月；1e t 厦门大学学位论文著作权使用声明 本人完全了解厦门大学有关保留、使用学位论文的规定。厦门大 学有权保留并向国家主管部门或其指定机构送交论文的纸质版和电 子版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学 校图书馆被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索， 有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适 用本规定。 本学位论文属于 1 、保密() ，在年解密后适用本授权书。 f 2 、不保密( 叫 ( 请在以上相应括号内打“4 ”) 作者签名：椭 日期： 乒心年，月；1 日 导师签名：? 乃也日期：苫栅罗日 第一章绪论 第一章绪论 1 。l 课题研究的背景和意义 1 1 1 煤炭信息化发展和现状 煤炭行业的信息化发展目前处于一种极度不平衡状态，国有重点企业的信息化建设 情况较好，而多数地方小煤矿信息化建设普遍较差，甚至没有。整体现状为：企业信息 化程度普遍较低，大多数煤矿仍处于人工统计汇总阶段，加上机构不断调整，职能不断 变换，工作人员相对不稳定，企业的统计不全或断档等因素，致使统计汇总口径不一， 数据不全，信息收集效率不高，统计过程中人为失误较多，实时监控生产和安全在许多 单位还是梦e 1 。 用人多、机械化程度低、效率低、安全隐患多的现状，充分反映了煤炭行业的生产 经营缺乏先进的自动化控制系统及管理系统；且煤炭行业的信息化明显存在重投入、轻 管理，重局部、轻整体，重硬件、轻软件的问题。尽管在财务、采购、销售等局部环节 采用信息技术带来了一定效益，但从企业整体管理水平和效益提升来讲，信息化的作用 远远没有达到预期目标；相反，多数企业基本处于单机应用为主的初期阶段，运行一个 或几个业务系统。由于缺乏整体规划，导致大量“信息孤岛”出现，致使无法通过信息化 的集成作用支撑企业的管理创新和体制创新，煤炭企业的管理决策水平低下。与此同时， 行业专用软件研发相对滞后，从现有市场情况分析，适合煤炭行业特点和需求的专用软 件比较缺乏。而企业信息化资金投入严重不足，内部i t 技术人员奇缺，信息机构不稳定 或职能不明确等，也严重制约着煤炭信息化的发展。 另一方面，企业领导一般对通讯系统的建设都比较重视，对财务、销售、物资供应 管理、安全生产管理、劳动工资这些能够很快对企业发挥明显效益的单项应用系统也比 较重视，而对于大型的综合管理信息系统则较慎重，因为这类系统一上马就需要几千万 元资金，且实施难度大，系统的成功难以保证。 总之，煤炭行业的信息化建设远远落后于金融、电力、钢铁、石化、有色、电子等 行业，急需改善。 1 1 2 煤炭企业的营销现状 ( 1 ) 营销管理观念落后。由于产品的特殊性以及计划经济的影响，煤炭企业在实际 工作中应用先进的营销观念较少。营销观念虽有所更新，但基本停留在产品观念或推销 观念上，工作重点仍然放在内部挖潜及提高产品质量上，实现盈利主要依靠规模效应和 l 基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究与实现 节约成本。 ( 2 ) 营销方法单一。目前，品牌营销、直复营销、数据库营销、关系营销等新的营 销理论和方法层出不穷，不断被许多企业采用，但大多数煤炭企业仍然停留在人员推销 上，除了品牌策略外，其他的营销理论和方法应用很少，甚至没有对营销人员进行过相 关的培训，由此制约了企业的发展。 ( 3 ) 信息交流不畅。企业内部业务流程是传统的职能式结构，信息在各部门之间的 交流不畅通，信息资源没有得到充分、合理地利用。客户的信息在企业内部是零散的， 没有统一的组织、管理，对信息缺乏必要的分析。对客户信息、市场情况的变化，由于 沟通不及时，无法作出快速反映，导致企业的产品和服务不能满足客户的个性化需求， 降低了客户的忠诚度，最终会失去自己的市场份额【2 】。 1 1 3 煤炭企业实施客户关系管理的必要性 首先，客户关系管理c r m ( 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 ，简称c r m ，以下同) 的研究和应用可以提高企业竞争能力，帮助企业适应新的经济环境。信息技术、网络技 术的应用，使得世界经济向着全球市场一体化、企业生存数字化、商业竞争国际化方向 发展，企业的经营打破了地域的阻隔，为赢得更大的市场份额和更广阔的市场前景，开 发和保持相对稳定的客户资源，成为影响企业生存和发展的关键问题。关系营销、一对 一营销、数据库营销等新的营销理念和方法，强调企业与消费者、供应商、分销商、竞 争者及社会公众保持良好的关系，尤其是与消费者保持良好的互动状态，企业更加注重 客户的个性需求。煤炭采购通常为批量订货，客户关系长期稳定。煤炭市场的这一特点 决定了在煤炭企业适合采用具有针对性的个性化营销。企业通过实施c r m ，可以及时掌 握用户的存货情况，以此为基础开展个性化营销工作，增强企业的市场竞争能力，更好 的维护企业客户关系。 其次，c r m 的研究和应用可以提高企业的效率，降低企业的成本。企业实_ 施c r m 的 指导思想是通过了解客户的需求，并对其进行系统化的分析和追踪研究，进而进行“一 对一”的个性化服务，提高客户的满意度，为企业带来更多的利润。从直接的层面来看， 企业通过实施c r m ，借助电子商务、c r m 软件、数据库等i t 技术，把客户信息整合集成， 实现信息共享，提高了运作效率；同时，在服务渠道方面保证给予客户提供一致性的服 务，可以给予客户更多的关怀，提高客户的满意度，维持住老客户，并在发展新客户的 过程中发挥老客户的口碑作用，使企业客户群体日益壮大，从而相对降低企业营销成本。 从深层次的内在动力来看，c r m 所起的作用不仅仅限于多发展了几个新客户，留住了几 2 第一章绪论 个老客户。通过实施前端的供应商关系管理和后端的客户服务，使企业与其上游供应商 和下游客户形成多方面的良性互动，最大限度地挖掘和利用企业资源，拓展企业生存和 发展空间。 最后，c r m 的研究和应用可以降低企业经营的风险：c r m ，尤其是相关软件的应用， 使企业可以快速对客户反馈的各种信息进行收集、整理、分析，可以掌握和监控一些重 点欠款用户的货款回收情况，杜绝恶性透支和拖欠煤款现象。还可以将这些信息运用到 从煤炭产品加工到售后服务的各个环节，提高产品适应市场的能力，有针对性地满足客 户要求。根据市场环境变化，及时采取相应措施，调整营销策略，降低经营风险。 1 2 福建煤电股份有限公司信息化现状和需求分析 1 2 1 福建煤电股份有限公司信息化现状概述 福建煤电股份有限公司设有一个总公司、9 个矿点及3 个发运站，企业内的各部门均 使用电信a d s l 构建局域网，总公司处设置有w 曲服务器，邮件服务器等服务器设备。 但矿点生产及计重等一线部门却没有联入公司内部局域网，这使得计重部门通常要将重 量信息人为地送到财务，质量检验，统计等部门，以便进行相关数据的归口处理。每日 领导需要看到的销售报表，生产报表，质量报表和库存量等分别来自销售部，生产部和 统计部，各部门人员必须及时地上交报表，即便是在周末休息时间。这样不仅使得公司 的信息反馈存在时间上的延迟，给领导决策带来不便，同时也使得相关统计人员无法脱 身。随着互联网的飞速发展和煤炭行业的现代化进程，福建煤电股份有限公司需从根本 上改变他们的信息化建设焦点，从以往的注重财务，统计等直接可以看到经济效益的部 门渐渐转入到生产，销售一线的信息化建设，特别是软件的开发建设。 1 2 2 福建煤电股份有限c 刚系统的需求分析 ( 1 ) 在进行客户分析的基础上，准确把握客户类型，制定相应的营销策略。c r m 的首 要任务是进行顾客分析，理清顾客的基本类型、不同顾客群的不同需求特征和购买行为， 以及顾客差异对企业利润的影响等，对不同的客户群体要建立不同类型的客户关系。比 如根据客户的性质、规模、信誉、需求量等因素，对客户进行必要的分类，并确定相应 的销售策略：一类用户是直接使用煤炭的厂家，企业规模较大，需求量大而且稳定，产 品要求变化不大，付款及时，信誉好。对该类用户可与其建立稳定长期的合作关系，可 以给予一定的价格优惠和赊销额度，资源紧张时优先保证供应；二类用户是经销商，企 业规模适中，需求量有波动，付款比较及时，信誉好，价格高于一类用户。对这类用户， 3 基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究与实现 根据销量及回款情况，对价格、销量上予以控制，但这类客户数量多，应作为销售管理 的重点；三类用户是不直接消费煤炭的经销商，价格随行就市，应控制风险，实行先付 款，后发煤的策略。在明确了顾客类型后还要建立专门机构，组织专门人员定期或不定 期对顾客进行走访、调查，了解顾客的生产经营变化、需求变化和偿债能力，用定性和 定量分析相结合的办法，进行资信评估，并和顾客类别相对应，调整其中有变化的顾客， 防范可能发生的营销风险。 ( 2 ) 构建客户数据库。客户数据库是成功实施c r m 的基础。采用集中化的客户数据库， 可以使所有与客户接触的职工获得实时的客户信息，而且使得各部门和系统模块问的数 据统一起来。客户数据库不仅能为企业提供及时、准确的业务信息和管理信息，更能对 信息进行分析，以便形成决策建议。 ( 3 ) c r m 系统与相关应用系统的整合。在现实应用中，c r m 系统与e r p 系统不断的相互 渗透，因此企业需要考虑两者的有效整合。在管理思想上，e r p 强调对企业资源的全面、 系统、科学的管理，c r m 强调对客户关系的全面管理，这要求企业必须首先将客户关系 视为一项重要的资源，与其他资源一样，纳入e r p 的核算范围，使得企业对客户增加、 流失及每一个客户带来的收益变化等足够重视。在管理技术上，接口设计应采用统一的 标准，数据应保持同步，对已经实施e r p 的企业，实施c r m 可以对e r p 进行修正，实现两 者的整合。 1 3 论文的结构和主要工作 1 3 1 论文的结构 第一章，绪论，主要介绍煤炭行业信息化和煤炭企业的营销现状，在此基础上提出 本课题研究的意义，分析了福建煤电股份有限公司信息化现状和c r m 系统的需求。 第二章，c r m 与数据挖掘，介绍c r m 的基本概念，在此基础上，分析了c r m 的结构、 功能、分类、作用及实施c r m 的运作流程；概括性的介绍了数据挖掘技术的原理、概念、 常用的数据挖掘工具以及数据挖掘的一般过程；同时在此基础上分析了数据挖掘技术在 c r m 中的应用过程。 第三章，基于数据挖掘的煤炭c r m 系统架构，通过对煤炭c r m 系统的分析，提出了一 种新的系统架构虚拟b s 体系，并深入研究了基于此架构的煤炭c r m 系统。 第四章，基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究和实现，详细阐述c r m 系统的分析、 设计和实现过程，主要包括数据库的建立，业务流程、数据流程、功能需求分析，系统 4 第一章绪论 实现技术等。 第五章，基于粗糙集的模糊聚类在煤炭客户细分中的应用，分析了基于粗糙集联系 度的系统聚类算法及其在客户细分中的应用，并设计出相应算法，对实验结果进行了分 析。 第六章，总结与展望。 1 3 2 论文的主要研究工作和创新 本文以福建煤电m e s 项目为研究背景，研究实现了基于数据挖掘的c r a m 系统。主要 研究内容如下： ( 1 ) 在分析煤炭行业信息化需求的基础上，确定煤炭c r m 系统的技术架构。 ( 2 ) 对煤炭c r m 系统进行分析和设计，确定其技术实施方案。 ( 3 ) 针对产、销、存和计量的密切关系，实现数据共享和关联。 ( 4 ) 设计并实现了c r m 有关的销售汇总分析报表。 ( 5 ) 设计并实现了销售计划、销售合同、客户账款等数据的一体化和操作的自动化。 ( 6 ) 通过研究基于粗糙集的模糊聚类在煤炭客户细分中的应用，运用数据挖掘技术 建立了煤炭分析型c r m 模型。 本文主要特点和创新点如下： ( 1 ) 提出了一种新的系统架构虚拟b s 架构。该架构结合了c s 和b s 的优点， 解决- j b s 结构可靠性差和响应速度慢等问题，同时解决了c s 结构难于维护和灵活性差 等问题，提高了系统的运行效率。 ( 2 ) 实现了煤炭销售、计重和生产的关联。即在c r m 系统中自动获取生产、计重等 相关数据。 ( 3 ) 实现了销售计划、销售合同、客户账款、实时库存等数据一体化和操作自动化。 简化了工作、保证了数据的准确性和一致性，实现了数据的共享和实时性。 ( 4 ) 灵活的自定义汇总报表。通过自定义设置，可以查询汇总出自己需要的报表。 ( 5 ) 系统聚类算法的时间复杂度为( n 2 ) ，本文先采用粗糙集联系度对决策信息表 进行约简，再进行聚类，有效减少了系统聚类算法的计算量，提高了算法的效率和信息 的可辨性。 5 第二章客户关系管理与数据挖掘 第二章客户关系管理与数据挖掘 2 1c r m 概述 c r m 首先是一种管理理念，起源于西方的市场营销理论，产生和发展在美国。其核 心思想是将企业的客户( 包括最终客户、分销商和合作伙伴) 作为最重要的企业资源，通 过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。 c r m 旨在改善企业与客户之间关系，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持 等与客户相关的领域，要求企业从“以产品为中心 的模式向“以客户为中心”的模式 转移【3 1 0 c r m 同时也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、 一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务 和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的 面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的 转化。 2 1 1c r m 的定义 c r m 最早是由g a r t n e rg r o u p 咨询公司提出的，旨在通过建立一个系统，使企业 在客户服务，市场竞争，销售及支持方面形成一个彼此协调的全新的关系实体，为企业 带来长久的竞争优势。c r m 从产生到现在一直处于争论与探讨之中，不同的个人和企业 对c r m 的定义有着不同的看法，不管是c r m 的概念还是体系结构到目前为止还没有一个 统一的定义。下面列举几个有代表性的定义： ( 1 ) i b m 对c r m 的理解：i b m 理解的c r m 包括企业识别、挑选、获取、发展和保持 客户的整个商业过程。它把c r m 分为三类即关系管理、流程管理和接入管理，他包括以 下两个层面的内容。即企业的商务目标和企业通过整合各方面的信息使它掌握的每一位 客户的信息是完整一致的。 ( 2 ) h u r w i t zg r o u p 认为，c r m 的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务 和支持等领域的客户关系有关的商业流程。c r m 在整个客户生命周期中都以客户为中 心，这意味着c r m 应用软件将客户当作企业运作的核心。c r m 应用软件简化、协调了各类 业务功能( 如销售、市场营销、服务和支持) 的过程并将其注意力集中于满足客户的需要 上。c r m 应用还将多种与客户交流的渠道，如面对面、电话接洽以及w e b 访问协调为一 体，这样，企业就可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。 7 基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究与实现 ( 3 ) s w i f t 认为，c r m 是指“企业通过富有意义的沟通，理解并影响客户行为最终 实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。c r m 是一个将客户信息 转化成积极的客户关系的反复循环过程。 综合各种对c r m 的定义，可以得出c r m 是将现代信息技术和经营管理理念融合在一起 的一种新思想、新技术，它以现代化的信息技术为手段，将以客户为中心作为核心，对 客户资源进行集中管理，重新组合业务流程，形成自动的解决方案，为企业服务。 c r m 具有以下特征： 1 ) 一对一营销 指企业根据客户的特殊需求相应调整自己的经营行为，它要求企业与每一个客户建 立一种学习型关系。企业每一次与客户的交往均使企业对该客户增多了解，客户不断地 提出需求，而企业按此需求不断地改善产品和服务，从而不断提高客户对企业的满意度。 2 ) 高度集成的交流渠道 c e m 将多种与客户交流的渠道，如面对面、电话接洽、e m a i l 、f a x 或信函以w e b 访问 集成为一体，这样企业就可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。但无论通过 哪种渠道，客户与企业的交流都必须是无缝的、连贯的，而且是有效率的。 3 ) 统一共享的信息资源 c r m 解决方案的全部数据应集中存储和管理，不同部门接触客户后的经验要能立即 给其它部门分享。这样，当前的客户信息就可以实时地供所有面对客户的雇员使用，而 不致产生客户在电话中询问a 方案，但客户上网时企业却建议b 方案的现象。集中式的客 户信息库还能保证在不同的业务部门、不同的应用软件功能模块之间数据的连贯性。 4 ) 商业智能化的数据分析和处理 c r m 将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它 信息技术紧密结合在一起，通过充分挖掘客户商业行为中的个性和规律，来不断寻找和 拓展企业的赢利点和赢利空间；另一方面，智能化的数据分析和处理本身也是企业向客 户“学习”的一种高效过程。随着c r m 软件的成熟，将来的c r m 软件不仅可以实现商业流 程的自动化，而且还能为管理者的决策提供支持。 5 ) 对基于w e b 的功能的支持 w e b 在企业内部和外部交流及交易方面日益广泛的使用，使得w e b 功能成为c p - d v l 解 决方案中的关键因素。w e b 不仅对于电子商务渠道是不可缺少的，而且它在基础架构方 面也是十分重要的。c r m 应用软件的用户，包括客户和雇员，可以使用易于实现的标准 r 第二章客户关系管理与数据挖掘 w e b 浏览器来随时随地访问企业的资源。 c r m 的以上特征并不是彼此孤立的，而是相互支持、高度融合的一个整体，共同组 成了c r m 的强大功能。 2 1 2c r m 的分类和结构 薯早是墨 刈 i 牢彳 引由黼徽腿m 由纂：圈 圉 j j j j i j j l j 图2 1c r m 的分类和结构 c r m 是一种以客户为中心的业务模式，由多种技术手段支持，并通过以客户为中心 达到增强企业竞争力的商业策略，这一点已在市场上取得了共识。简单地说，c r m 要达 到的目标，就是在适当的时间通过适当的渠道给适当的客户提供适当的产品和服务，这 不是凭一种技术手段就能够实现的【4 】。为此，c r m 的实现需要应用多种技术手段，也需 要支持不同级别的c r m 。从这个角度出发，美国调研机构m e t ag r o u p 把c r m 分为三类， 这一分类也已得到了业界的公认。c r m 的分类和结构如图2 1 所示。 1 ) 与企业业务运营紧密相关的操作型c r m 。操作型c r m 即所谓的前端办公室应用， 包括销售自动化、营销自动化、服务自动化等应用，以及前端办公室和后端办公室的无 缝集成。 2 ) 以数据仓库为基础、实现统一客户视角的分析型c r m 。分析型c r m 用于完成客 户关系的深度分析，与数据仓库技术密切相关，运用数据挖掘、o l a p ( o n l i n ea n a l y t i c a l p r o c e s s i n g ，在线分析处理) 、交互查询和报表等手段，了解客户的终身价值、信用风险和 购买趋向等。 9 基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究与实现 3 ) 基于多媒体联系中心、建立在统一接入平台上的协作型c r m 。协作型c r m 为客 户交互服务和收集客户信息提供了多种渠道及联系手段，提高了企业与客户的沟通能 力。协作型c r m 还利用网上聊天、语音处理以及其他基于i n t e r a c t 的技术，发掘出各种 与用户交流的新途径。 2 1 3c r m 的工作流程 c r m 的主要过程由市场、销售和服务构成。首先，在市场营销过程中，通过对客户 和市场细分，确定目标客户群，制定营销战略和营销计划。而销售的任务是执行营销计 划，包括发现潜在客户、信息沟通、推销产品和服务、收集信息等，目标是建立销售订 单，实现销售额。在客户购买了企业提供的产品和服务后，还需对客户提供进一步的服 务与支持。一个完善的c r m 必须要有一套完整的运作流程。它主要包括信息管理阶段、 建立客户行为模式阶段、活动管理阶段、管理与预测阶段，这些阶段形成了c r m 的闭环 流程。该流程如图2 2 示。 图2 2c r m 工作流程 1 ) 信息管理阶段主要是首先进行搜集抽取相关的客户数据，然后进行进一步的转 换加工等工作。利用高科技手段与多种渠道，搜集客户资料、消费偏好以及交易的历史 资料，储存到客户数据库中，然后将不同部门或分公司的客户数据库，整合成为单一的 客户数据库。以往，企业的部门或分公司都各自有独立的数据库，由于相互之间的信息 是闭塞的，就会出现公司的不同部门要求公司的老客户，填写新客户资料表的情况，导 致客户感觉被忽视。把不同的客户数据库进行整合后，有助于不同部门对同一客户采取 一致的市场策略，这样，既可以增加利润，减少重复成本，同时，能够进一步巩固与客 户的永久关系。 2 ) 建立客户行为模式阶段主要是对数据进行加工整理建立用户的行为模式。借助 分析工具，按各种不同的变量把客户分成不同的类型，描述每一类客户的行为模式。通 过这样的工作，可以预测在各种市场变化与营销活动情况下客户所做出的反应。例如： 通过分析可知，哪些客户收到促销邮件后，会毫不考虑地把它丢进垃圾桶，或是对哪一 1 0 第二章客户关系管理与数据挖掘 类的促销活动有偏好，也会知道哪些潜在客户已经不存在了。所有这些工作，不仅能够 有效地选择到适当目标客户，还会提高市场营销活动的效率，降低成本。 3 ) 活动管理主要包括规划与设计市场营销活动、进行活动测试、执行与整合几个 阶段。规划与设计市场营销活动是根据客户行为模式，设计适合客户的服务与市场营销 活动。现实中，企业对于各类客户通常是一视同仁的，而且定期进行客户活动。但是， 用c r m 的观念来看，传统做法显然是不合算的；进行活动测试、执行与整合是因为传统 的市场营销活动一经推出，通常无法及时监控活动带来的反应，效果如何只能以销售成 绩来判定。c r m 却可以对过去市场营销活动的资料进行相关分析，并且通过客户服务中 心及时地反映出活动效果，实时调整下一步的经营活动。例如，在实施一项经营活动后， 透过对其相关反应的统计，营销与销售部门可以实时进行人力与资源的调配，充分利用 资源。透过呼叫中心、网络系统与数据库的整合，可以实时进行交叉行销。 4 ) 管理与预测阶段实行绩效的分析与考核，给出预测结果。c r m 透过各种市场活 动、销售与客户资料的综合分析，将建立一套标准化的考核模式，以考核实施成效。目 前c r m 的技术，己经可以在出差错时，顺着活动资料的模式分析，找出问题出在哪个部 门，甚至哪个人员。 上述各个程序必须环环相扣，从而形成一个不断循坏的作业流程。只有这样，才能 选择最适当的手段，在正确的时候传递最合适的产品，并服务给正确的客户。c r m 的目 标是一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户；另一方面通过对 业务流程的全面管理减低企业的成本。设计完善的c r m 解决方案可以帮助企业在拓展新 收入来源的同时，改进与现有客户的交流方式。 2 2c r m 应用系统 集成了c r m 管理思想和最新信息技术成果的c r m 应用系统，是帮助企业最终实现 以客户为中心的管理模式的重要手段。 2 2 1 操作型c r m 应用系统 对于操作型的c r m 应用系统来说，主要是提供一个统一的工作信息平台使得各部门 密切合作，类似于e r p 中的订单管理、销售、仓库管理等。一个相互紧密联系和信息共 享的数据库是c r m 软件系统的基石。在操作型的c r m 系统中，数据库是重要的组成部 分，是企业前后台各部门进行各业务活动的基础，和企业的运营业务密切相关，起到的 是支持的作用，面向日常操作性事务，数据要求精确，实时性强。 1 1 基于数据挖掘的煤炭c p - j v l 系统的研究与实现 蔷功能相互协作 l 销偬管理h 市场管理卜 执行合同、订摹、 1 服务支持l 翎定生产计翊 图2 3 操作型的c r m 业务功能模型 数据可以按照市场、销售和服务部门的不同用途分成三类：客户数据、销售数据、 服务数据。客户数据库包括客户信息、联系人信息、相关业务信息、客户分类信息等。 它不但包括现有客户的基本信息，还包括潜在客户、合作伙伴、代理商的信息等。销售 数据主要包括销售过程中相关业务的跟踪情况，如客户咨询价格和相应报价、每笔业务 的竞争对手以及销售订单的有关信息等。服务数据包括客户投诉信息、服务合同信息、 售后服务情况以及解决方案的知识库等。 2 2 2 分析型c r m 应用系统 操作型c i 洲模型主要特征是以企业运营应用业务为中心，面向的是日常性的事务， 实时性要求强。而分析型c p d v 的主要特征是以大量的综合数据分析处理为中心，实时性 要求不强，分析型c r m 的一般的模型如图2 4 所示： 数据库 分折数撩库 服务策略 决崩擒息 d m 船u 讲轰询分析，统计预测等方法 图2 4 分析型c r y 的业务功能模犁 1 2 市 场 分 析 服 务 分 轿 团圊 第二章客户关系管理与数据挖掘 2 3 数据挖掘概述 从9 0 年代中期开始，人们逐渐把注意力放在如何将己有的知识发现( k d d ) 技术与数 据库技术以及新兴的数据仓库技术结合起来，解决各行业中的实际问题。为了区别前期 的研究工作，数据库领域的研究者引入了数据挖掘的概念。 2 3 1 数据挖掘的定义 数据挖掘( d m ，d a t am i n i n g ) 是指从数据库的大量数据中提取隐含的、先前未知 的并有潜在价值的信息和知识的过程【5 】。数据挖掘的定义有很多，表达方式虽然不同， 但本质都是一样的。这里主要从技术角度和商业角度给出数据挖掘的定义。 从技术角度来讲，数据挖掘是指从大量的，不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知 识的过程，就是利用包括数据仓库在内的分析工具在海量数据中发现模型或规律等知识 并做出预测的复杂过程。数据挖掘是一门交叉性学科，它融合了统计学、机器学习、数 据库、模式识别、人工智能等学科的内容。 从商业角度来将，数据挖掘是面向应用的深层次的数据分析方法和技术，其主要是 对现有的大型商业数据库中的业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从 中提取辅助商业决策的关键性数据。数据分析本身己经有很多年的历史，只不过在过去 数据收集和分析的目的是用于科学研究；现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领 域产生了大量的业务数据，按照企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析， 揭示隐藏的商业规律或者验证已有的商业规律就成为数据挖掘的重要任务。 2 3 2 数据挖掘的功能 数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，人们可通过此来预测未 来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。因此，数据挖掘主要具有以下五类功能： 1 ) 自动预测趋势行为的功能。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以 往需要进行大量手工分析的问题，如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的 例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的 用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能做出反应的群体。 2 ) 关联分析的功能。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若 两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序 关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，有时并不知道数据库 1 3 基于数据挖掘的煤炭c r m 系统的研究与实现 中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3 ) 聚类的功能。数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类 增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括 传统的模式识别方法和数学分类学。8 0 年代初m c h a l s k i 提出了概念聚类技术，其要点是： 在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避 免了传统技术的某些片面性。一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病，租v c d 类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群。聚集通常作为数据挖掘的 第一步，例如，“哪一种类的促销客户响应最好? 对于这一类问题，首先对整个客户 群做聚集，将客户分组在不同的聚集里，然后对每个不同的聚集回答上述问题，可能效 果会更好。 4 ) 概念描述的功能。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象 的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征， 后者描述不同类别对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对 象的共性；生成区别性描述的方法很多，如决策树方法，遗传算法等。 5 ) 偏差检测的功能。数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏 差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观 测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测 结果与参照值之间有意义的差别。 2 3 3 数据挖掘的过程 数据挖掘的过程可以分为三个主要阶段：数据准备，数据挖掘以及结果表达和理解。 图2 5 数据挖掘过程 1 4 第_ 二章客户关系管理与数据挖掘 l 、数据准备 ( 1 ) 数据集成：将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模 糊性问题，处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。 ( 2 ) 数据选择：为知识发现的目标搜索和选择有关的数据，这包括不同模式数据的 转换及数据的统一和汇总。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范 围，提高数据挖掘的质量。 ( 3 ) 数据预处理：对数据进行清理和充实等预处理工作。还包括对数据编码，将数 据库中字段的不同取值转换成数码形式有利予搜索。 2 、数据挖掘 此阶段进行实际的挖掘操作，利用机器学习、统计分析等方法，从数据库中发现有 用的模式或知识。 3 、结果表达与解释 根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并 且通过决策支持工具提交给决策者。这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信 息进行过滤处理。如果不能令决策者满意，需要重复以上数据挖掘的过程。 2 3 4 常用的数据挖掘技术 统计分析类数据挖掘技术 统计分析( 或称数据分析) 技术中使用的数据挖掘模型有线形分析和非线形分析、回 归分析、逻辑回归分析、单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近邻算法和聚类 分析等技术。 在统计中总要涉及数据，并且常有足够多的数据使得普通人无法明了其全部。对于 一般人而言，处理数以万亿比特计的数据，且要清楚数据的意义和从数据中归纳出模式， 其难度可想而知。因此，必须借助于数学模型为手段，对这些数据进行归纳、推断和预 测，寻找数据间的模式。统计推断分析一般借助统计数学模型完成，它是用已有信息