数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用

1、数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供给商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅表达在产品上，还表达在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺本质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品导向向“客户导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进展管理。进展有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，进步企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘

2、，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目的得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。一、客户关系管理rr是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现进步客户获娶客户保存、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理可以进步企业销售收入，改善企业的效劳，进步客户满意度，同时能进步员工的消费才能。二、数据挖掘d数据挖掘dataining，简称d，简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念

3、的定义描绘有假设干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。常用的数据挖掘方法有：1关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集形式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出假设干个客户在本商场购置商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联络，进而反映客户的购置习惯。2序列形式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联络。但序列形式分析的侧重点在于分析数据间的前后因果关系。例如，可以通过分析客户在购置a商品后，必定或大部分情况下随着购置b商品，来发现客

4、户潜在的购置形式。3分类分析。是找出一组可以描绘数据集合典型特征的模型，以便可以分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务程度、收入程度和工作情况，可对给定用户进展信誉风险分析。4聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联络。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购置形式进展描绘，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。5孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般形式不一致的数据对象，它可能是搜集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信誉卡诈骗，电信部门可以利用孤立点

5、分析发现 盗用等。三、数据挖掘在客户关系管理中的应用1.进展客户分类客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进展客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的效劳来进步客户的满意度，进步现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大好处。例如，保险公司在长期的保险效劳中，积累了很多的数据信息，包括对客户的效劳历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完好的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份

6、和保险金额上具有极高的相似性，因此形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的效劳，进步保险公司的综合效劳程度，并可以降低业务效劳本钱，获得更高的收益。2.进展客户识别和保存(1)在r中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户这时可以采用d中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进展分析，从而建立一个描绘数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其的类别与学习所获模型的预测类别做比拟，假如一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对将来对象进展分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的

7、新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描绘，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、方案等属性的描绘，顾客被分类为“是或“否会成为购置书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购置倾向进展分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。(2)在客户保存中的应用客户识别是获取新客户的过程，而客户保存那么是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说，获取一个新顾客的本钱要比保存一个老顾客的本钱高。在保存客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如，某专科学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不

8、够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购置先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学方案，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的老师。(3)对客户忠诚度进展分析客户的忠诚意味着客户不断地购置公司的产品或效劳。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、结实性和稳定性进展分析。比方大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进展分析,可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。(4)对客户盈利才能分析和预测对于一个企业而言，假如

9、不知道客户的价值，就很难做出适宜的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究说明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利才能来划分客户，进而改良客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利才能的变化，帮助企业制定适宜的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进展分析，找出对进步企业盈利才能最重要的客户，进而进展针对性的效劳和营销。(5)穿插销售和增量销售穿插销售是促使客户购置尚未使用的产品和效劳的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量

10、销售是促使客户将现有产品和效劳晋级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的根底上的，客户因得到更多更好符合其需求的效劳而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对穿插销售和增量销售很有意向，以到达穿插销售和增量销售的目的。例如，保险公司的穿插营销策略：保险公司对已经购置某险种的客户推荐其它保险产品和效劳。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否那么会造成用户的反感。四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤1.需求分析只有确定需求，才有分析和预测的目的，然后才能提取数据、选择方法，因此

11、，需求分析是数据挖掘的根底条件。数据挖掘的施行过程也是围绕着这个目的进展的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进展评估，确定是否可以通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目的和制定数据挖掘的方案。2.建立数据库3.选择适宜的数据挖掘工具假如从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比拟好地完成，那么需要做的第三步就是选择适宜的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规那么，聚集，描绘。前三种属于直接

12、的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目的是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描绘感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目的变量，目的是在所有变量中发现某些联络。4.建立模型建立模型是选择适宜的方法和算法对数据进展分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对将来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测将来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进展的过程，它需要不断地改良或更换算法以寻找对目的分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。5.模型评估为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进展评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或