数据挖掘之客户关系管理定义

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数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用SPSSClementine针对CRM的数据挖掘解决方案SPSS数据挖掘方案简介Clementine中的CRM数据挖掘模板议程客户关系管理为什么要进行客户关系管理客户关系管理的内容数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用SPSSClementine针对CRM的数据挖掘解决方案SPSS数据挖掘方案简介Clementine中的CRM数据挖掘模板为什么要进行客户关系管理客户关系管理的提出是伴随着产品极大丰富、买方市场形成而产生的——从“客户得到的就是他们所想要的”到“客户得到他们所想要的”的演变CRM的核心是“了解他们，倾听他们”CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度，降低客户流失”客户关系管理（CRM）的两个层面操作型CRM：方便与客户交流，简化操作流程

分析型CRM：了解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素影响着客户行为

——从而改变他们对于企业的价值

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加深对客户的了解是一个循序渐进的过程使获得客户的成本更低减少销售成本更高的客户创利能力提高客户的保留度和忠诚度评估客户的创利能力客户关系管理的好处信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证客户关系管理中的关键性信息技术主要包括：数据库和数据仓库技术数据挖掘技术信息技术的角色客户关系管理为什么要进行客户关系管理客户关系管理的内容数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用

SPSSClementine针对CRM的数据挖掘解决方案SPSS数据挖掘方案简介Clementine中的CRM数据挖掘模板议程通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模型适用条件深刻的认识什么是数据挖掘数据挖挖掘描述预测测统计计回回归归关联联规规则则决策策树树可视视化化聚类类顺序序关关联联汇总总神经经网网络络分类类数据据挖挖掘掘的的分分类类问题题描描述述：：预预测测信信用用水水平平是是好好还还是是差差，，银银行行据据此此决决定定是是否否向向客客户户发发放放贷贷款款，，发发放放多多少少结果果描描述述:(决决策策树树））收入入大大于于5万万元元/年年是否有无无储储蓄蓄帐帐户户是否否房房主主是是否否批准准不批批准准批准准数据据挖挖掘掘的的典典型型结结果果————金金融融问题题描描述述：：根根据据客客户户信信息息，，预预测测客客户户流流失失可可能能性性结果果描描述述:(神神经经网网络络））输入入流失失概概率率（0.87)输出出男293000元元/月月神州州行行130元元/月月…………………数据据挖挖掘掘的的典典型型结结果果————电电信信问题题描描述述：：如如何何决决定定超超市市中中商商品品的的摆摆放放来来增增加加销销售售额额结果果描描述述:(Web图图））数据据挖挖掘掘的的典典型型结结果果————零零售售问题题描描述述：：如如何何对对市市场场进进行行细细分分，，使使产产品品满满足足最最有有价价值值客客户户结果果描描述述:(Koholen聚聚类类））营销销活活动动回回应应率率数据据挖挖掘掘的的典典型型结结果果————制制造造业业问题题描描述述：：如如何何从从众众多多申申请请经经费费或或者者纳纳税税中中发发现现欺欺诈诈结果果描描述述:(回回归归、、神神经经网网络络））数据据挖挖掘掘的的典典型型结结果果————政政府府客户户盈盈利利能能力力；；客户户保保留留；；客户户细细分分；；客户户倾倾向向；；渠道道优优化化；；风险险管管理理；；欺诈诈监监测测；；购物物倾倾向向分分析析；；需求求预预测测；；价格格优优化化。。数据据挖挖掘掘在在客客户户关关系系管管理理中中的的应应用用范范围围客户户关关系系管管理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SPSSClementine针针对CRM的数数据挖掘掘解决方方案SPSS数据挖挖掘方案案简介Clementine中的CRM数数据挖掘掘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（CRISP－DM）SPSS数据挖挖掘方案案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———SPSSClementineSPSS数据挖挖掘方案案简介(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板针对电信信行业的的数据挖挖掘模板板针对CRM的数数据挖掘掘模板针对Web挖掘掘的数据据挖掘模模板犯罪模式式甄别模模板欺诈（Fraud）甄甄别模板板SPSS数据挖挖掘方案案简介(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——CRISP－DM和数数据挖掘掘工具———Clementine的的完美结结合SPSS数据挖挖掘方案案简介(续）3个应用模模型模型1：客户细细分和高高价值客客户的获获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(对获取客客户非常常有价值值)模型2：营销活活动的响响应计算并探探测RFM分数响应率模模型的范范围：1.RFM;2.预测;3.基于聚类类响应模型型部署应应用模型3：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Clementine中的CRM数数据挖掘掘模板CRM数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CRM数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（pyramidmodel））客户生命命周期价价值理论论RFM模模型CRM数数据挖掘掘模板的的理论基基础客户金字字塔理论论（pyramidmodel））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MOREPROFIT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CRM数数据挖掘掘应用模模板1-客户价价值评估估和客户户获得图例：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CRM数据挖掘掘应用模模板-模型1：结构CRM数数据挖掘掘应用模模板2－－营销活活动的响响应分析析图例：数据数据流RFM模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RFM模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RFM响响应购买模式式数据客户原始始数据CRM数据挖掘掘应用模模板-模型2：结构CRM数数据挖掘掘应用模模板3－－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模式数据客户数据客户细分迁移分析客户细分迁移数据迁移模型数据准备细分迁移模型发布细分迁移模型客户流失分析迁移模型结果数据客户原始数据迁移模型CRM数据挖掘应用用模板-模型3：结构数据理解，数数