客户关系管理与数据挖掘的典型应用

1、数据挖掘在客户关系管理中的应用 议程客户关系系管理为什么要要进行客客户关系系管理客户关系系管理的的内容数据挖掘掘在客户户关系管管理中的的应用什么是数数据挖掘掘数据挖掘掘的典型型应用针对的数数据挖掘掘解决方方案数据挖掘掘方案简简介中的数据据挖掘模模板议程客户关系系管理为什么要要进行客客户关系系管理客户关系系管理的的内容数据挖掘掘在客户户关系管管理中的的应用什么是数数据挖掘掘数据挖掘掘的典型型应用针对的数数据挖掘掘解决方方案数据挖掘掘方案简简介中的数据据挖掘模模板为什么要要进行客客户关系系管理客户关系系管理的的提出是是伴随着着产品极极大丰富富、买方方市场形形成而产产生的从“客户得得到的就就是他们们

2、所想要要的”到到“客户户得到他他们所想想要的”的演变变的核心是是“了解解他们，倾听他他们”的目标可可以概括括为“吸吸引潜在在客户进进入，提提高现有有客户满满意度和和忠诚度度，降低低客户流流失”客户关系系管理（）的两两个层面面操作型：方便与与客户交交流，简简化操作作流程分析型：了解客客户人口地理学特征，心理特征，需求和优先级等他们是谁？产品、价格、渠道、促销技术革新，经济环境，特殊事件等客户的购买体验你为他们做了什么？竞争性因素分析外部因素影响有很多因因素影响响着客户户行为从从而改变变他们对对于企业业的价值值客户行为客户特征描述1客户价值分析3客户生命周期分析42客户细分客户忠诚度分析7加深对客

3、客户的了了解是一一个循序序渐进的的过程使获得客客户的成成本更低低减少销售售成本更高的客客户创利利能力提高客户户的保留留度和忠忠诚度评估客户户的创利利能力客户关系系管理的的好处信息技术术的发展展使客户户关系管管理有了了技术上上的保证证客户关系系管理中中的关键键性信息息技术主主要包括括：数据库和和数据仓仓库技术术数据挖掘掘技术信息技术术的角色色客户关系系管理为什么要要进行客客户关系系管理客户关系系管理的的内容数据挖掘掘在客户户关系管管理中的的应用什么是数数据挖掘掘数据挖掘掘的典型型应用针对的数数据挖掘掘解决方方案数据挖掘掘方案简简介中的数据据挖掘模模板议程通过采用用自动或或半自动动的手段段，在海海

4、量数据据中发现现有意义义的行为为和规则则的探测测和分析析活动。数据挖掘掘是一门门科学，有科学学的方法法和模型型作为基基础数据挖掘掘又是一一门艺术术，需要要使用者者对商业业问题的的深入理理解和模模型适用用条件深深刻的认认识什么是数数据挖掘掘数据挖掘掘描述预测统计回归归关联规则则决策树可视化聚类顺序关联联汇总神经网络络分类数据挖掘掘的分类类问题描述述：预测测信用水水平是好好还是差差，银行行据此决决定是否否向客户户发放贷贷款，发发放多少少结果描述述:(决决策树）收入大于于万元年年是否有无储蓄蓄帐户是否房主主是是否否批准不批准批准数据挖掘掘的典型型结果金融融问题描述述：根据据客户信信息，预预测客户户流

5、失可可能性结果描述述:(神神经网络络）输入入流失概率率（)输出出男元月神州行元月数据挖掘掘的典型型结果电信信问题描述述：如何何决定超超市中商商品的摆摆放来增增加销售售额结果描述述:(图图）数据挖掘掘的典型型结果零售售问题描述述：如何何对市场场进行细细分，使使产品满满足最有有价值客客户结果描述述:(聚聚类）营销活动动回应率率数据挖掘掘的典型型结果制造造业问题描述述：如何何从众多多申请经经费或者者纳税中中发现欺欺诈结果描述述:(回回归、神神经网络络）数据挖掘掘的典型型结果政府府客户盈利利能力；客户保留留；客户细分分；客户倾向向；渠道优化化；风险管理理；欺诈监测测；购物倾向向分析；需求预测测；价格优

6、化化。数据挖掘掘在客户户关系管管理中的的应用范范围客户关系系管理为什么要要进行客客户关系系管理客户关系系管理的的内容数据挖掘掘在客户户关系管管理中的的应用什么是数数据挖掘掘数据挖掘掘的典型型应用针对的数数据挖掘掘解决方方案数据挖掘掘方案简简介中的数据据挖掘模模板议程商业理解解数据理解解数据准备备建立模型型模型评估估模型发布布提供了业业界权威威的数据据挖掘方方法论跨行行业数据据挖掘标标准流程程（）数据挖掘掘方案简简介提供了界界面友好好、算法法丰富、功能强强大的数数据挖掘掘工作平平台数据挖掘掘方案简简介(续续）提供了面面向行业业（问题题）的数数据挖掘掘应用模模板目前提供供以下行行业的数数据挖掘掘模

7、板针对电信信行业的的数据挖挖掘模板板针对的数数据挖掘掘模板针对挖掘掘的数据据挖掘模模板犯罪模式式甄别模模板欺诈（）甄别模模板数据挖掘掘方案简简介(续续）商业理解文档部署应用D streams数据理解E streams探测数据准备P streams建模和评估M streams所有模板板都是行行业（问问题）、方法论论和数据据挖掘工工具的完美美结合数据挖掘掘方案简简介(续续）个应用模模型模型：客客户细分分和高价价值客户户的获取取建立并探探测客户户的价值值金字塔塔概括细分分特性(对获获取客户户非常有有价值)模型：营营销活动动的响应应计算并探探测分数数响应率模模型的范范围：. ;.预预测;. 基于于聚类

8、响应模型型部署应应用模型：细分迁迁移和客客户流失失分析建立并探探测迁移移和流失失的细分分模型建立迁移移和流失失模型，部署应应用中的数据据挖掘模模板数据挖掘掘模板基基于市场场营销理理论和客客户关系系管理理理论建立立数据挖掘掘模板中中采用的的主要理理论客户金字字塔理论论（）客户生命命周期价价值理论论 模型数据挖掘掘模板的的理论基基础客户金字字塔理论论（）时间收入利润损失销售商品或服务客户关系结束认知 更少损失更加有效的认知利润 更多的利润更加多的销售额更加有效的认知 MORE PROFIT利润甚至更多利润更长的客户关系更加多的销售额客户生命命周期价价值理论论数据挖掘掘应用模模板客户户价值评评估和客

9、客户获得得图例：数据数据流交易数据据探索性分分析客户价值值计算按客户价价值市场细分分客户花费费数据交易数据据交易明细细客户资料料客户消费费卡资料创建客户户金字塔塔客户价值值总结客户信息息汇总客户信息息客户信息息数据挖掘掘应用模模板模模型：结构数据挖掘掘应用模模板营营销活动动的响应应分析图例：数据数据流模型交易数据据交易明细细客户消费费卡资料数据合并并产品信息息产品明细细数据产品数据据市场活动动数据购买模式式数据客户数据据模型结果数据据客户回应应分析响应概率率发布响应预测测对响应聚聚类响应购买模式式数据客户原始始数据数据挖掘掘应用模模板模模型：结构数据挖掘掘应用模模板细细分迁移移和客户户流失分分析图例：数据数据流客户价值值矩阵客户金字字塔数据客户购买买模式数据据客户数据据客户细分分迁移分析析客户细分分迁移数据据迁移模型型数据准备备细分迁移移模型发布布细分迁移移模型客户流失失分析迁移模型型结果数据据客户原始始数据迁移模型型数据挖掘掘应用模模板模模型：结构数据理解解，数据据探索性性分析数据挖掘掘