数据资料挖掘在客户关系管理中的应用2

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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统计回回归关联规规则决策树树可视化化聚类顺序关关联汇总神经网网络分类数据挖挖掘的的分类类问题描描述：：预测测信用用水平平是好好还是是差，，银行行据此此决定定是否否向客客户发发放贷贷款，，发放放多少少结果描描述:(决决策树树）收入大大于5万元元/年年是否有无储储蓄帐帐户是否房房主是是否否批准不批准准批准数据挖挖掘的的典型型结果果———金融融问题描描述：：根据据客户户信息息，预预测客客户流流失可可能性性结果描描述:(神神经网网络））输入入流失概概率（0.87)输出出男293000元元/月月神州行行130元/月……………数据挖挖掘的的典型型结果果———电信信问题描描述：：如何何决定定超市市中商商品的的摆放放来增增加销销售额额结果描描述:(Web图））数据挖挖掘的的典型型结果果———零售售问题描描述：：如何何对市市场进进行细细分，，使产产品满满足最最有价价值客客户结果描描述:(Koholen聚类类）营销活活动回回应率率数据挖挖掘的的典型型结果果———制造造业问题描描述：：如何何从众众多申申请经经费或或者纳纳税中中发现现欺诈诈结果描描述:(回回归、、神经经网络络）数据挖挖掘的的典型型结果果———政府府客户盈盈利能能力；；客户保保留；；客户细细分；；客户倾倾向；；渠道优优化；；风险管管理；；欺诈监监测；；购物倾倾向分分析；；需求预预测；；价格优优化。。数据挖挖掘在在客户户关系系管理理中的的应用用范围围客户关关系管管理为什么么要进进行客客户关关系管管理客户关关系管管理的的内容容数据挖挖掘在在客户户关系系管理理中的的应用用什么是是数据据挖掘掘数据挖挖掘的的典型型应用用SPSSClementine针对对CRM的的数据据挖掘掘解决决方案案SPSS数数据挖挖掘方方案简简介Clementine中中的CRM数据据挖掘掘模板板议程商业理理解数据理理解数据准准备建立模模型模型评评估模型发发布提供了了业界界权威威的数数据挖挖掘方方法论论———跨行行业数数据挖挖掘标标准流流程（（CRISP－－DM）SPSS数数据挖挖掘方方案简简介提供了了界面面友好好、算算法丰丰富、、功能能强大大的数数据挖挖掘工工作平平台———SPSSClementineSPSS数数据挖挖掘方方案简简介(续））提供了了面向向行业业（问问题））的数数据挖挖掘应应用模模板目前提提供以以下行行业的的数据据挖掘掘模板板针对电电信行行业的的数据据挖掘掘模板板针对CRM的数数据挖挖掘模模板针对Web挖掘掘的数数据挖挖掘模模板犯罪模模式甄甄别模模板欺诈（（Fraud））甄别别模板板SPSS数数据挖挖掘方方案简简介(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所有模模板都都是行行业（（问题题）、、方法法论———CRISP－DM和和数据据挖掘掘工具具———Clementine的完完美结结合SPSS数数据挖挖掘方方案简简介(续））3个应用用模型型模型1：客户户细分分和高高价值值客户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CRM数据挖掘掘应用模模板-模型3：结构数据理解解，数据据探索性性分析CRM数据挖掘掘应用模模板初体体验计算客户户价值CRM数据挖掘掘应用