（计算机应用技术专业论文）数据挖掘在电子商务客户关系中的应用与研究.pdf

ab s t r a c t abstract t h e d e v e l o p mento f inte rn e t e x p e d i t e s th e eme r g enc e o f th e b r a n d 一 n e wo lil ine c o mm e rc i almod e ， e 一 co mtn erce .thi s c o n c ept i nterrel ates w it hm a g n ham ity o f c u st o m e r s ， in fo rmat i on fi o mthe b e g i nni n g . aithe s ame ti me， th e c o mp e t it i o nso f th e e 一 c o ll l 1 1 e rc e e nt e rpr i s e s are o ften d e te rmin e d b y j u s t a c l i c k o f m o u s e ，s o howt o o b l a i n a n d ke印th i s k i n d o f re l at i v e ly h i ghly 朴 b i l e networkc u st o m ers bec o m e s the fo c usc o m p e t e d fo r a m o n g e v e rye 一 c o nun e rc e e nt e rp ri se s . n l e r e i s o ul y o n e w a y to 舰h i e v e th ati s t o u n d er s t a n d the c u s t o m e r s b e t t e r 门 e m e rp r is e s b e g i n t o c a n yo utthe i d e a o f c u s t o m erre l at i o n s h ipm anageme nii nal l re s p e c t s o f th e i r p r a c t 1 c e su c has p rodil c t i o n ，s e l l ，o f afte 卜 s al es erv i c e . i n而s c o u r s e ，usi n gal l kin d so f re l e v ant i n fo n 刀 a t l o n i n c 仍t o m ers d ata 丫 v a r e hou s e i s 讹c e s s aj 了 . a n d h o wtoe 价c t i v e ly ut i l i z e the i l 1 fo m 1 at i onb e c ome prim ary t e c hno 1 o g i c alp r obl em o f th e fi e l d . b e c aus e o f t h i s ， th e d ata m i n i n g te c ll o o l o gyc at chthe tr e nds . t h e fij n c t i o n o f d ata m i n i n g inc u stomer relat i o n s l1 i p r n a n a g e m e n t i s toc hoo sea n d w ash i n g c u s t o l1 1 e 犷 s d 时 a ， th e o b t ai n i n g a n d ke即i n g o f the c u s t o mer， v al t ia b 1 e c u s t o m e r d i s ti n 即i s h ， c u s to m e r s at i s l h c t i onanal ” 1 5 助d cus to mer ，s c r e d it a n a ly si s and s o o n . t b i s t e x l i s tos tudy t h e c o n c r e t e 丘 m c t io ns 曲da p p l i c atio ns o fd a t am i 位 ng o nthe fo und at i on o f custom e r ，sr e l atio ns hip m ana g e m e ll t s y st e m a l l dt r a c k in g诚th s i m p l ee x an1 p l e sto s i m u l 吹 m 触 b p age s b ro 叭 1s in g b e h a v i o r thro u gha l g o ri t h mapp l i c atio n o f d 时 a m 而n g . k e y w o r d s : d a l a m i ni dg; c usto m e r re l atio 幻 s h i p ; m a l l a g eme n t ; e 一 c o l n m e rce i i 学位论文独创性声明 学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人己经发表或撰写过的 研究成果， 也不包含为获得 南昌大学 或其他教育 机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学 位 论 文 作 者 签 名 (手 写 ): 时足 签 字 日 期 : 、? 年 月 店 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的 规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅 和借阅。 本人授权南昌大学可以 将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学 位 论 文 作 者 签 名 。手 写 ): 树民 签 字 日 期 :叼年 乙 月 阶 导 师 签 名 (手 歇p 确 签 字 陇闭年 “ 月 饰 学位论文作者毕业后去向: 工作单位: 通讯地址 : 电话: 邮编: 第 1 章 引言 第一章 引言 1 . 1论文的研究背景和意义 随着经济的全球化，世界各国的企业之间竞争日趋激烈。因特网的出现， 使得企业在较低投入的基础之上展开在全球范围之内的客户资源竞争。同时， 科技水平的进步和科技信息的快速流动共享使得整个社会的产品研发能力提 高，各企业之间产品的同质性趋强，一个企业很难再像工业经济时代一样，因 为掌握了 某种先进科技而长期在市场上占据明显的优势.当然，这种传统意义 上优势的影响的确仍然存在，但一方面，这种优势己远远不占据决定性因素的 重要地位，客户对于企业的文化认同，感情认同反而成为更加重要的关键之所 在;另外一方面，这种优势的延续性己经明显减弱，也就是说，这种新技术的 生命周期正在缩短，而技术的可替代性正在增强。i n t e rn e t 的迅速发展将整个世 界经济带入了一个从未有过的高速增长期，随着网络技术的成熟，电子商务的 概念己经逐渐深入人心，电子商务正飞速兴起。 电 子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式。 在线购物、b z b， b z c已经成为大家谈论的焦点。 在未来的2 0 年，电子商务的膨胀将形成指数型 上升曲线。 电子商务系统提供了一种商家与客户进行交流的新方式，但电子商务带来 的冲击是革命性的，对传统企业提出了严峻的挑战:要求企业管理者以全新的 思维来看待未来的客户、未来的竞争对手、未来的技术工具，仅仅把现有的商 业流程实现数据处理自 动化并不意味着可以在 “ 新经济”时代取得成功。电子 商务要求的是与之相匹配的管理思维的更新和革命。这对已 经建立起一定规模 的传统企业来说并非易事。 传统企业管理的 着眼点往往在后台，e rp 系统帮助他们实现了这种内部商 业流程的自 动化，提高了生产效率。而对于前台，往往重视的不够，面对诸如: 哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、 售后服务有哪些问题等，大部分企业还只能依靠经验来推测。 现在网 络上的竞争仅在鼠 标的一点之间，如何才能在电 子商务竞争中取胜? 能够提供客户资源及相关数据分析的客户关系管理 ( c u s t o m errel atio ns hi p 第 1 章 引言 m a n a g e m e 呱c r m) 就成为焦点。 作为专门 管理企业前台的客户关系管理为企业 提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统，帮助企业充分利用其客户 管理资源，也为企业在电子商务时代从容自 如地面对客户提供了科学手段和方 法。大量的调查和行业分析家都明确了这样一个事实，即建立和维持客户关系 是取得竞争优势的最重要的基础，这是网络化经济和电 子商务对传统商业模式 变革的直接结果。 在电子商务这种企业充分竞争，商品极大丰富的大环境之下，多数有远见 的企业都将自己的战略核心重点从 “ 产品”向 “ 客户”转变。从八十年代中期 开始全世界范围内的企业都在经历一场深刻的变革，许多企业开始实施企业重 组工程，以期降低成本，提高效率，提高企业的竞争能力。在这个过程中，各 个企业遵循的一般原则是以业务流程再造为核心，以关心客户需求以 及提高客 户满意度为目标，对现有的业务流程进行根本的再思考和彻底的再设计，运用 现代信息技术以及先进的管理技术和理念思想，最大限度的实现技术上的功能 集成以 及管理上的职能集成。建立全新的过程型组织结构，以实现企业经营在 成本，服务，质量以及速度上的极大改善。我们由此可以看出，这一整个重组 过程的最终核心还是落在了客户满意度的提高上。就此，客户关系管理这一全 新的， 来源于市 场实践的管 理方式 初现雏形11 。 在电子商务带来的海量数据面前，传统的以业务人员为核心的手工客户细 分方式已经不能够满足需要了，电子商务的广泛客户群也使得业务人员无法凭 借与特定客户接触的经验来有效判断客户需求。因此，如何有效的处理海量客 户信息，从中挖掘判断出客户的消费趋向，实施一对一营销成为摆在电子商务 企业面前的一大问 题。从上世纪九十年代起，数据挖掘也伴随着海量数据处理 的市场需求的不断增长而发展成熟了。 将数据挖掘技术用于电子商务的客户关系管理几乎是从数据挖掘诞生起就 注定的。这与电子商务的特点是紧密联系的。由于电子商务存在着虚拟性的特 点，因此对于完整的电子商务而言， “ 四流” 之中除了物流是在线下完成之外， 其余的商流，信息流以 及资金流的完成均在线上完成。 这些交流所产生的大量 交易数据，点击流数据以及其他相关信息数量之大非一般传统产业所能比拟。 同时，电子商务企业在与客户接触时，采用的亦多是网络手段，这也决定了商 家对客户的管理以及保持不能再依靠传统人际营销，而是更加依赖于对客户的 消费习惯以及个人偏好的把握，而使得商家能够做出准确判断的，除了对于市 第 1 章 引言 场大环境 ( 例如，政策)的敏锐感知之外，就主要依靠与客户相关的各类信息 了。由此可见，在电子商务的客户关系管理中应用数据挖掘技术，既具有必要 性，又具有极大的实用价值。 1 .2 国内外研究现状及前景 c r m管理理念及其价值被越来越多的企业所重视， 自1997年开始， 全球的 c r m市场一直处于爆炸性的快速增长之中。国内c r m起步较晚，但却依然显 示出强劲的发展势头，其显著的价值提升能力已经得到业界的认同，即将进入 发展的蓬勃期并将形成新的追踪热潮。 根据一份最近的研究报告显示， 在受调查的企业中有2/ 3以上期望在未来的 五年内改变其客户关系的管理模式，而有3 /4以上的企业计划集成 “ 面对客户” 的信息管理系统及其组织的其它部分。 传统的运营型c r m虽然在长期的运作之中显示了它一贯的优势， 然而，以 海量客户信息为代表的电子商务的不断发展使得数据挖掘在电子商务之中的应 用己经明显的显示出其必要性与紧迫性。国内外的学术界对于数据挖掘在电子 商务客户关系管理中的 研究现在主要集中于这样几个方面13) : ( 1) 数据挖掘的 模型研究:如关联规则快速挖掘模型研究，用户访问数据 模型研究，路径分析模型研究等等。 ( 2 )新的应用领域的开发:数据挖掘在 c r m 中的应用己经由传统的银行 业电信业这类传统的涉及到大量客户数据的行业向普通行业转化。现在，己经 涉及到新兴电子商务行业 ( 主要指信息产品的在线销售这一完全形式)以及房 地产，大型零售业等传统行业的 e化。同时，除了销售与市场领域之外，即使 在生产领域， 整个生产过程也根据c r m的要求进行了重组， 特别是在动态质量 管理和柔性生产方面取得了一定的进展。 与此同时，c r m产品 在从实验室走出来之后， 大胆的与市场进行了 充分的 结合，国内外的各家软件厂商以 及咨询公司纷纷推出了自己的c r m品牌产品。 作为一个具备高度市场价值的理论成果转化， c r m产品的未来走向有如下趋势: 未来的c r m产品前台和后台的信息系统将进一步融合; 呼叫中心的功能将大大 扩充，真正地实现电话、e m all、传真、无线通讯、直接接触等的融合，成为联 系中心;基于网络的自 助服务将成为企业向用户提供服务的重要方式 第 1 章 引言 作为一个跨知识管理、业务运作和电子商务等系统的融合概念，客户关系 管理正以前所未有的速度发展，并且扩大着用户群体，在激烈的市场竞争中， c r 入 1 正在逐渐成为现代企业生存的根本和制胜的关键。 1 .3研究方法及思路 本文主要采用了分析比较的研究方法，试图从电子商务客户关系管理对于 数据挖掘技术的需求入手，通过对于相关算法，模型，经典案例以及市场上所 流行的客户关系管理软件比较，希望找到数据挖掘在电子商务客户关系管理中 应用的主要方法以 及实施流程。同时，本文还关注了 在电 子商务企业充分实施 c r m的环境之下如何保护客户的隐私权，防止信息的深度挖掘以 及客户信息流 失等法律及社会问题。 1 .4研究内容 本文围绕电子商务c r 五 4 实施的关键技术展开， 主要论述面向电子商务c r 人 4 的数据挖掘系统的构建以及实施问题。其主要论题如下: ( l) c r 人 1 的 核心思想， 特征以 及商业应用; ( 2 )c r m系统的功能结构以 及数据挖掘技术对于c r m系统的技术实现; ( 3) 数据挖掘的模型及算法研究; ( 4 )电子商务c r m中数据挖掘技术的 应用带来的相关法律问 题。 第2 章 数据挖掘 第二章 数据挖掘 2. 1数据挖掘的 概念 信息在组织发展中的重要作用越来越得到人们的认同，许多组织都开发了 各种信息收集处理系统。这些系统不仅给组织带来信息处理的便利，也给组织 带来珍贵的财富一 大量宝贵的数据。这些数据背后隐藏着极为重要的商业知识， 但是这些商业知识是隐含的、事先未知的、具有潜在有用的价值。问题是如何 才能发掘这些知识， 传统的信息处理工具己经不能应付这一要求，人们需要一 种方法，自动地分析数据、自动地发现和描述数据中隐含的商业发展趋势、自 动地标记数据、对数据进行更高层次的分析，以更好地利用这些数据。 19 89年8 月， 在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上， 首次提出 基于数据库的知 识发 现 ( k d d ，k 力 o wled gedis c ov ery ind a t a b as e ) 技术. 该技 术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数 据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际 需要。 到了19 95年， 在美国 计算机年会( (ac m ) 上， 提出了 数据挖掘( d m，d ata mhan g ) 的 概念， 即通过从数据库中抽取隐含的、 未知的、 具有潜在使用价值信 息的过程14 。 数据挖掘是k d d过程中 最为关键的步骤。 超大规模数据库的出现、先进的计算机技术、经营管理的实际需要和对这 些数据的精深计算能力等原因促进了数据挖掘诞生、发展和应用。对数据挖掘 可以从技术角度和商业角度来两方面来理解: ( 1) 数据挖掘的 技术定义:从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们从不知 道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 (2) 数据挖掘的商业定义:从商业应用角度看， 数据挖掘是一种崭新的商 业信息处理技术。其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转 化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识，即从一个数据库 中自动发现相关商业模式。 第2 章 数据挖掘 2. 2数据挖掘的经典方法 比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分 析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和 阶 段 1， 。 ( 1) 关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在 数据间的相互关系， 它能发现数据库中形如“ 90%的顾客在一次购买活动中购买 商品a的同时购买商品b ”之类的知识。 ( 2 )序列模式分析 序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关 系。 它能发现数据库中形如“ 在某一段时间内， 顾客购买商品a ， 接着购买商品 b ， 而后购买商品c ， 即序列a 一 b 一 c出现的频度较高” 之类的知识， 序列模式 分析描述的问题是:在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列 的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中 出现的高频序列。 在进行序列模式分析时， 同样也需要由用户输入最小置信度c 和最小支持度 5 。 ( 3 )分类分析 设有一个数据库和一组具有不同 特征的类别 ( 标记) ，该数据库中的每一个 记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分 析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析 模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。 ( 5) 聚类分析6 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知 道，通过分析数据库中的记 录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集 合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。 采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始，这个数据 仓库里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应有相应的市场竞争对手的相 关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据和并辅助用户快速作出商业决策，并且用 第2 章 数据挖掘 户还可以 在更新数据的时 候不断 发现更好的 行为模式， 并将其运用于未来的 决 策当中。 2. 3数据挖掘的分类 现在对于数据挖掘的主要分类标准通常是按照其挖掘的对象来进行分类 的。根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数 据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库 以 及l hi e rn e t 等7 。因 此数据 挖掘也就因 此被分为了 数据仓库挖掘， 文本数 据挖 掘，w 七 b 挖掘以 及生物信息或基因的数据挖掘等一系列的种类. ( 1)数据仓库挖掘 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集 合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库 与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数据仓库的关键技术包括数据的抽 取、清洗、转换、加载和维护技术。而传统的数据库中的数据结构性很强，即 其中的数据为完全结构化的数据。基于数据仓库的数据挖掘可以很好的解决企 业面向主题的各种数据分析需求. (2 ) 文本数据挖掘 数据挖掘的另一个很有商业价值的分支是文本数据挖掘.举个例子，在客 户服务中心，把同客户的谈话转化为文本数据，再对这些数据进行挖掘，进而 了解客户对服务的满意程度和客户的需求以及客户之间的相互关系等信息。从 这个例子可以看出，无论是在数据结构还是在分析处理方法方面，文本数据挖 掘和前面谈到的数据挖掘相差很大。文本数据挖掘并不是一件容易的事情，尤 其是在分析方法方面，还有很多需要研究的专题。目前市场上有一些类似的软 件，但大部分方法只是把文本移来移去，或简单地计算一下某些词汇的出现频 率，并没有真正的分析功能。 (3 ) 网 络数据挖掘 网络上的数据最大特点就是半结构化。所谓半结构化是相对于完全结构化 的传统数据库的数据而言。显然，面向w 七 b的数据挖掘比面向单个数据仓库的 数据挖掘要复杂得多。 根据挖掘的对象不同，网络信息挖掘可以分为网络内容挖掘、网络结构挖 第2 章 数据挖掘 掘和网络用法挖掘。 a) 网 络内 容挖掘。即从网络的内 容/ 数据/ 文档中发现有用信息的过程。网 络信息资源类型众多，从网络信息源的角度看，大量的网络信息资源可以直接 从网上抓取、建立索引、实现检索服务， 但是还有一些网络信息是 “ 隐藏”的， 如由 用户的提问而动态生成的结果， 或是存在d b ms中的数据，或是那些私人 数据，它们无法被索引，从而无法提供对它们有效的 检索方式;从资源形式看， 网络信息内容是由文本、图像、音频、视频、元数据等形式的数据组成的，因 此网络内容挖掘是一种多媒体数据挖掘形式。 b) 网 络结构挖掘。 即挖掘web 潜在的 链接结构模式。 这种思想源于引 文分 析，即通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立 认 乞 b自 身的链接结 构模式。可以用于网页归类，并且可以由 此获得有关不同网页间相似度及关联 度的信息，有助于用户找到相关主题的 权威站点。 c) 网 络用法挖掘。 通过网 络用法挖掘， 可以了 解用户的网 络行为数据所具 有的意义。网络内容挖掘、网络结构挖掘的对象是网上的原始数据，而网络用 法挖掘则面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。这些数 据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日 志记录、浏览器日志记录、用户 简介、注册信息、用户对话或交易信息、用户提问式等等。 ( 4 )生物信息或基因数据挖掘 生物信息或基因数据挖掘完全属于另外一个领域，在商业上很难讲有多大 的价值，但对于人类却受益非浅。例如，基因的组合千变万化，得某种病的人 的基因和正常人的基因到底差别多大? 能否找出其中不同的地方，进而对其不同 之处加以改变，使之成为正常基因? 这都需要数据挖掘技术的支持。对于生物信 息或基因的数据挖掘和通常的数据挖掘相比，无论在数据的复杂程度、数据量 还有分析和建立模型的算法而言，都要复杂得多。从分析算法上讲，更需要一 些新的和好的算法。现在很多厂商正在致力于这方面的研究。但就技术和软件 而言，还远没有达到成熟的地步。 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 第三章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 1 1客户关系管理 ( c r 加 1 ) 3. l i c r m的内涵 c r m的 概念最早由c 州n e r g r o u p 于1 9 97年提出， 但是关于c r m的定义 并没有一个统一的、 权威的、 达成共识的观点。目 前， 普遍这样理解c r m:它 是企业与客户进行交互的循环流程，进而产生、收集和分析客户数据，然后企 业把结果应用到企 业的 服务和市场活动中 19 。 为了 更加深刻的 理解 c r m， 需要 再从以下三方面来来理解c r m的含义: c r m首先是一种管理理念。它起源于西方的市场营销理论，产生于美国， 并得到了 迅速发展。理念的核心是将企业的客户 ( 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，保证客户终生价值的实现。 c r m又是一种新型管理机制。 它要求企业从“ 以产品为中心” 的模式向“ 以 客户为中心”的模式转移。也就是说，企业关注的焦点应从内部运作转移到客 户关系上来，同时，也意味着企业的业务流程和组织流程重点也应从 “ 产品” 转向 “ 客户、 c r m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，为企业的营 销、销售、客户服务和决策支持等领域提供一个业务自 动化的解决方案，使企 业拥有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。 综上所述，c r m是一种企业经营模式，它围绕 “ 客户”开展企业的各项业 务，充分与信息技术相结合， 经过深入的研究和分析客户行为，针对不同客户 制定出相应的营销、销售和服务策略，从而提高客户满意度，改善客户关系， 在实现客户价值最大化的前提下， 实现企业和客户的双赢。 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110。 据国际c r m论坛统计， 国际上成功的c r m实施， 能给相应的企业每年带来6 % 的市场份额增长;提高 9 一 10%的基本服务收费;以及超过服务水平低的企业 2 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 倍的发展速度。 3 . l z c r m核心思想剖析 c r m的核心思想是“ 以客户为中心” ， 但是“ 以客户为中心” 的真实含义是 什么? 企业怎样做就是 “ 以客户为中心”? 本文从以下几个不同角度对c r m的核 心思想进行剖析。 ( 1)以 价值客户为核心 企业以客户为核心，是因为客户是企业的重要资源，但并非所有的客户都 同等重要。帕累托原则指出:一个公司 80%盈利是由20%的客户产生的，即著 名的 “ 二八法则” 。因此，“ 以客户为中心”确切的说应该是 “ 以价值客户为核 心” ，企业的营销、销售、服务和生产应该围绕着价值客户来开展。 (2 )以 客户和企业双赢为出发点 c r m是一种企业管理理念和新型管理机制，企业应用 c r m是以提高企业 利润和市场竞争力为目的，而不是为客户提供无偿服务。另一方面，客户也要 考虑自身的利益，企业如果仅仅强调企业利润，将很难获得客户并把优质客户 留住。因此，c r m的 “ 以客户为中心”是客户和企业的双赢:企业从客户的角 度为客户着想，根据客户需求设计和生产产品，并采用合适的渠道在合适的时 间、合适的地点为客户提供合适的产品或服务，从而为客户赢得利益;同时， 客户对企业满意，企业将获得并留住客户，从而企业营销、服务和交易成本降 低，间接收益增加，企业提高了利润率，增强了竞争优势。 (3 )以客户信息共享和集成为基础 应用c r m来获得新客户、保持优质客户和提升客户价值，都离不开准确、 全面、 及时地获得和分析客户信息。因此， 客户信息的共享和集成成为c r m实 现 “ 以客户为中心”的基础。 (4 )以长期收益为目 标 由于涉及到企业管理理念的转变和管理机制的变革，并且初期投资和内部 阻力都很大，c r m的应用将是一个长期过程:另外，客户关系发展到高水平的 稳定期时， 企业才会有稳定、高额的收益。 因此，企业应用c r m应该着眼于企 业的潜在收益和长期收益。 (5 )以内 部员工为重要 “ 客户” 客户关系是一种感性的东西，在企业和客户的交互过程中形成，而企业员 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 工直接面对客户，他们的行为将直接影响着企业向客户提供的价值。满意的员 工才能向客户提供优质的服务，不满意的员工在与客户接触中必然会传达他们 的不满。 20世纪80年代中期的d a v i d b owen的学术研究报告已经指出员工满意 度、 企业服务质量、 企业内 部环境之间有着一种强烈的联系; 科罗思咨询 ( c f i g r o 叩)在项目 咨 询中 也曾 将员工 满意度和工作业绩的 提高、 客户满意度的 提 高与来自 客户的收入联系起来，并最终与投资回报率相联系。因此，实现 “ 以 客户为中 心” ，应该首先重视内 部员工，尤其是和客户交往频繁的企业121. 东 1 ，3 c r m的特征f z 弓 1 ( 1 )一对一营销 “ 一对一营销” 就是企业根据客户的 特殊需求来相应调整自己的经营行为. “ 一对一营销”要求企业与每一个客户建立一种学习型关系。所谓学习型关系 是指，企业每一次与客户的交往都使企业对该客户增长一份了解，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，从而使企业不断提高令该 客户满意的能力。 亚马逊网上书店 ( a m a z 0 n . c o m)就是利用遍及全球的 1 ll t e m e t 同时采用先 进的c r 入 1 系统软件来进行 “ 一对一营销的。 面对数以万计的客户， 亚马逊网 上书店具有 “ 惊人的记忆力”和 “ 高度的智力” ，从而与客户建立了广泛的 “ 一 对一”的学习型关系，这使得该书店的客户保有率高达65%。 ( 2 ) 高度集成的 交流渠道 c r m将多种与客户交流的渠道，如面对面、电话接洽、e 一 m ail， f ax或信函 以 及v 触 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。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， 才不致产生客户由电 话中咨询a方案，但客户上网时企业却建 议 b方案。集中式的客户信息库还能保证在不同的业务部门 和不同的应用软件 功能模块之间的数据的连贯性。 (4)商业智能化的数据分析和处理 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 面对浩如烟海的客户及企业营销、销售和服务信息，如果没有一个具有高 度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。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，通过充分挖掘客户的商业行为个性和规律，来不断寻找和拓展客户的赢利 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软件不再只是帮助 商业流程的自 动化，而是能帮助管理者做决策的分析工具。 ( 5 )对基于we b 的功能的支持 从 飞 b 在企业内部和外部交流及交易方面日 益广泛的使用，使得研 阳 b 功能成 为c r m解决方案中的关键因素。 v 范 b 不仅对于电子商务渠道是不可缺少的， 它 在基础架构方面也是十分重要的。而c r 人 1 应用软件的用户，包括客户和雇员， 都能随时随地访问企业的应用程序。这种访问应当通过通常不需要太多培训就 能轻松使用的标准m 范 b 浏览器来实现。 c r m使企业可以通过认 七 b 直接对客户进行销售和服务， 企业还可利用 w七 b 的电子商务优势来进行自 助服务、自 助销售、潜在客户开发、时间登记、合同 续订、服务请求以及电话反馈等。所有这些都在时间和空间上极大地扩展了传 统的营销、销售和服务渠道，使企业能够面向全球提供每周7 天、每天24小时 ( 7 x24 )的访问，从而达到企业收益机遇的最大化。 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。 3 . l 4 c r m的分类 ibm认为12 61 : 客户关系 管理 包括企业识别、 挑选、 获取、 发展和 保持客 户 的整个商业过程。ibm 把客户关系管理分为三类:关系管理、流程管理和接入 管理。 从管理科学的角度来考察，客户关系管理源于市场营销理论:从解决方案 的角度考察，客户关系管理是将市场营销的科学管理理念通过信息技术的手段 集成在软件上面，得以在全球大规模的普及和应用。 作为解决 方案(s ol ution)的客户关系管理， 它集合了当 今最新的 信息技术， 它们包括i n t e m et和电子商务、多媒体技术、 数据仓库和数据挖掘、专家系统和 人工智能、呼叫中心等等。作为一个应用软件的客户关系管理， 凝聚了市场营 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 销的管理理念。市场营销、 销售管理、 客户关怀、服务和支持构成了c r m软件 的基石。 综上， c r m有三层含义12 刀 : ( 1)体现为企业管理领域新的 指导思想和理念; (2) 是创新的企业管理模式和运营机制;( 3) 是企业管理中 信息技术、软硬件 系统集成的管理方法和应用解决方案的总和。其核心思想就是:客户是企业的 一项重要资产， 客户关怀是c r m的中心， 客户关怀的目 的是与所选客户建立长 期和有效的业务关系，在与客户的每一个 “ 接触点”上都更加接近客户、了解 客户，最大限度地增加利润和利润占有率。 当我们探索c r m的核心概念时， 客户关系管理己经从最原始的直观的认识， 发展成为 今天的非常清晰的c r 扮 1 的两大类型 一运营型c r m和分析型c i u 讨 。 运 营型c r 材( 即e r a t ional c r m) ， 它 建 立在 这 样 一种 概 念 上， 即 客 户管 理 在企业成功方面起着很重要的作用，它要求所有业务流程的流线化和自 动化， 包括经由多渠道的客户 “ 接触点”的整合、前台和后台运营之间的平滑的相互 连接和整合。 分析型c r m ( 彻a l yt i c alc r m ) ， 主要是分析运营型c r m中 获得的 各种数 据，进而为企业的经营、决策提供可靠的量化的依据。这个分析需要用到许多 的先进的数据数据管理和数据分析工具， 如数据仓库、 o l a p 分析和数据挖掘等。 如果把c r m 比 作一个完整的人的话，运营型c i u 竹是c r m的四肢，而分 析型的c r 五 凌 则是c r m的大脑和心脏。分析型的客户关系管理应能同运营型的 客户关系管理进行平滑的集成和协同工作。分析型的客户关系管理应用一般主 要有:客户群体分类分析和行为分析、客户效益分析和预测、客户背景分析、 客户满意度分析、交叉销售、产品及服务使用分析、客户信用分析、客户流失 分析、 欺诈发现、市场分类分析、市场竞争分析、客户服务中心优化等。 3. 2 c r m解决方案的 组成 c r m作为企业管理系统软件，通常由以 下三部分组成: ( 1 ) 网 络化销 售管理系统 ( s al e s d i s t r i b u t o r m a ll a g e n l e n t ， s d m) 该模块以市场和销售业务为主导，对销售的流程进行了详细的管理，是销 售管理人员进行管理和销售业务员销售自 动化的重要工具，实现了 销售过程中 对客户的集中管理和协同管理，销售管理人员可以随时对销售情况进行分析， 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合 查询功能、综合统计功能。目 标是提高销售的有效性。 ( 2 ) 客户服务管理系统 ( c us t o m e r s e rv i c e m a n a g eme ni ， c s m) 该模块主要对企业的售后服务进行管理，加快售后服务的响应速度，提高 客户满意度，对服务人员进行考核，加强对产品质量的监督。 客户服务系统最典型的代表就是呼叫中心环境，通常通过呼叫中心环境布 署并且实现基于电话、认 范 b的自 助服务。它们使企业能够以更快的速度和更高 的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下，客户忠实度和是否能从 该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务，因此，客户服务和支持对许 多企业就变得十分关键。 ( 3 ) 企业决 策信息系统 ( e x e c ut i v e l n ro rmat i o n s y stem ， e l s ) 随着电子商务时代的到来，各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生 了数以几十或上百g b计的大量业务数据。 这些数据和由此产生的信息是企业的 财富，它如实的记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使 人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价 值的知识，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数 据挖掘。 3. 3电子商务c r m的数据来源 在电 子商务中， 客户的 浏览信息 被w e b 服务器或代理 (pro xy) 服务 器自 动 搜集，并保存在日志文件中，具体数据源有以下几种形式。 3. 3. 1服务器端的数据 当客户访问服务器时， 以日志文件的方式存储的 就会在服务器上留下相应的数据，这些数据主要是 ( 见表3 . 1 ) ，日 志中清楚地记录了客户的访问行为。 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 表3 . 1日志文件存储方式 字段名中文名说 明 织 un i 七 日职 时间 客户印地址 客户名 般务名 服务器名 服务器护地址 访问日期 访问时间 访问者的仔地址 访祠服务签的客户名 客凡 ) 卿 硫王 正在 运行 的1 石 论 m 记 . 服务- 生成日志条目的服务器名称 生成幼 志条目 的服务器的ip地址 客户连接到的瑞曰号 客户试图执行的操作 ( 如g et 命令) 己访间过的资 源: 如h t m l 页、 c g 兀 程序或脚 本 容万斌赓 孤行 丽查润 ，即客户浮 求匹 配的一 个 蛟多个搜索字符串 按h t t p术语表 达的操作状态 以铂n d 。 锵 使 用的术 语袭 达的操作 状态 塑 必 选 兰 三 - 必选 cs 一 目 5 亡印 司旧亡 . 一. 一一. 叫 . 叫 . . . . 目 . . . . . 一 5 一 幼 姆皿me 叫 户 . . 网 . 网 ， ， ， ， . . . . . 与 弋勺 mp u 肠 几 田t n . . . 月 . . 叫 . . 叫. 叫 户 ， 目 . . 卜甲 可选 可选 可选 可选 ， 甲。 r l 仍一 口 山。 d 眼务器端口 方法 些 可选 u 田 资源 必选 c 卜u n . q u 曰y u r !查询 必选 c 5 1 己 址5 邻 w派 n 3 2 弓 ta门 场 “一 妙te $ “ b y 咐 o n 址. 臼k 翻 肠 一 留 e 几 】 口0 班理 场 i n 3 z塑状态 发送字节数 接收字节数 服务器已发送的字节数 服务器已接收的字节数 。f 山。 七 ) “( 狱介 任 r) 所花时间 协议版本 客户代理 c闪 k i e 参照 操作花费的时间 客户使用的协议 ( 升 t 下 p 、 门 t 咸 本 客户使用的浏览舒 如果有 。 。 k 泌则扮接收或发送 ook 二的内容 当前页面的来浪页面 必选 可选 必选 必选 必选 可选 必选 必选 必选 日 志文件格式中最常用的是标准公用日志文件格式和标准组合日 志文件格 式。标准公用日 志文件的格式存储关于客户连接的物理信息，如果能够对该文 件中存储的一些项进行挖掘分析，就能发现客户的行为。例如，通过对购买某 产品客户的域名分析，知道来自 那个国家或地区购买者的人数较多，相应地根 据此信息调整电 子商务中的 在线市场策略，增加在那些地区或国家的商务活动。 标准组合日志文件格式主要是指日 志文件中的元信息，如会话监控开始和结束 的日期、文件大小等。 在日 志文件中， c oo ki e l o 95日 志文件是很重要的日 志文 件， c o okie l ogs 是 服务器为了自 动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成的日 志。由于 h t t p 是一种非事务型的， 它给事务型的电子商务带来一些问 题， 这些问 题通过c ooki e 第3 章 客户关系管理中的数据挖掘流程与算法 得到了克服。查询数据是电子商务站点在服务器上产生的一种典型数据，它是 在线客户在查询所需信息时生成的，这些查询信息通过c ooki e 或是登记信息连 接到服务器的访问日 志上。通常将查询数据和c 。 。 k ie存入单独的日 志中。 3. 3. 2代理 ( p ro xy) 服务器端数据 代理服务器相当于在客户浏览器和 w 七 b 服务器之间提供了缓存功能的中介 服务器， 它的缓存功能减少了w七 b 服务器的网络流量， 加快了网页的运行速度， 同时将大量的用户访问信息通过代理日志的形式保存起来。 3. 3. 3客户登记信息 客户登记信息是指客户通过 w七 b网页在屏幕上输入并提交给服务器的相关 信息。以 2 63 商城购物为例，若为新客户，首先要登录注册，然后才能购买商 品，进行支付。为了 更好的管理和吸引客户，还提供了专递信箱产品货架，提 高了速度和安全性。要想更好地了解客户，必须将客户的登记信息和访问日志 结合起来分析，才能得出更准确的判断。 3. 4数据挖掘在客户争取与保持中的作用 帕累托原则指出 132 :80% 利润来自20% 客户， 那么， 这 20% 的 客户都有什 么特征呢? 调查发现， 大部分企业每年有20% 一50%的客户是变动的。 企业一方面在挖 空心思争取新客户，另一面却不断失去老客户。有没有办法找出，失去的是哪 一类型的客户，得到的又是哪种类型的客户? 在竞争激烈的商业时代，资源占有成为决定企业生死成败的关键。在客户 关系方面，企业总希望建立与客户最稳固的关系，并最有效率地把这种关系转 化为利润， 即留住老顾客、 发展新顾客并锁定利润率最高的客户， 这也就是c r m 要重点研究的问题。为了实现这个目 标，企业就需要尽可能地了解客户的行为， 但这种了解不可能通过与客户接触直接获得，因为企业不可能挨个与客户交谈， 而且他们所需要的 信息单个客户往往无法提供。 企业所能做的，就是尽可能收集顾客的信息，借助各种分析方法，透过无 序的、表层的信息挖出内在的知识和规律，这就当前十分流行的数据挖掘技术 所研究的。在挖