面向客户全生命周期价值的客户行为分析决策支持研究

全生命周期价值的客户行为分析决策支持研究发表时间：2008-9-2应维云覃正李秀来源：万方数据向客户行为分析的决策支持是目前流行的分析型CRM(analyticalCustomerRelationshipManagement)中最重要的部分，在企业的运营管理中具有广阔的应用前景。它的目标是使DSS系统架构。罗芳研究了数据挖掘技术在移动通信决策支持系ID行业的客户关系管理中，提出了数据挖掘结果可视化展现的两等。从国内外研究现状可以看出，虽然在面向客户分析的决策支持的研究上取得了很多成果，面向客户价值生命周期的多视图客户行为分析决策支持还有待深入研究。支持系统功能框架户生命周期角度，利用数据挖掘工具，通过客户获取，发现目标客户及潜在客户；通过客户保持，划分出成长、成熟、流失客户，并根据客户的行为数据进行欺诈检测、价值的客户行为分析决策支持系统(如图1所示)。架是指从社会信誉、经济状况、商品交易的履约情况等方面反映出来的客度较高的行业。可以处理大量的数据，从中发现潜在的规律，做出有效的预测，在客户欺诈检b之。这种类型的分析叫做“预测数据挖掘”。在客户欺诈检测中，常用的方法有分类和预测、聚类以及孤立点分析。孤立点分析多用为。分类及聚类一方面可以用于将正常数据和异常数据分开，另一方面可以分析欺诈数据，提取已知的欺诈行为的属性特征，用于进一步预测以后的数据。主要包括进行价值分析评价。客户价值评价，就可以判断谁是企业最有客户价值总值或客户利润贡献率的大小进行客户群的有效划分。1.3客户忠诚度分析(Persistency)为垄断忠诚、亲缘忠诚、价格忠诚、激励忠诚、方便忠诚、信赖忠诚等等，每种忠诚其客户的忠诚持久性是不一样的，其中信赖忠诚的用户依赖性和持久性最高。异化是效果较好的策略，可以针对性地用于不同客户群体。个重要的指标是客户是否流失。根据80／20原则，获取一个新客种因素导致的结果。客户流失分析主要是抽取流失客户的行为特征，得到流失的预测模型，划的主要关注点。度分析为客户满意是考核所有商业企业绩效的基本的标准。客户满意度的优劣，帮助企业改进产品及服务质量。原则是，首先按照客户关系管理中所涉及的生命周期进行分类，然后再的现象。DTDSS的系统结构出了一个面向客户行为分析的决策支持DTDSS的系统结构，整个系统由如下六个子系统构成，如图2所示。管理子系统作为整个系统的人口，具有用户身份验证和操作权限管理功管理采用基于角色分配机制管理模式，角色作为中间媒介将用户与权限联系起来。包括三个基本模块：用户输入界面用于接收用户操作命令和分析进度要和活动状态监控模块来获取相应的事件反馈信息，并提供人工干预的接口。DTDSS的核心子系统。其中任务分解器用于将某类数据挖掘过＝{Φ1，Φ2，…，Φn}，它把数据挖掘过程状态评估结果和状态列表进行对照，然后根据＝{Ci1，Ci2，…，Cih}，这些规则触发相应的操作集Oi＝{Oi1，Oi2，…，Oig}来处理数态评估提供依据。挖掘活动管理子系统中的活动执行组件库包括各种数据挖掘操作模块和算法模块，并提能类似。主要用于活动的管理和监控，以及活动状态存储等操作。子系统可以直接采用企业现有的数据仓库系统，它根据领域需求抽取的数据集周期，实现软件的复用；另一方面的作用是将DTDSS和其它应用系统相互“粘ML式的标准化，从而达到异构系统问信息集成的目的。COMMVC式，实现了系统界面、业务逻辑和控制逻辑的分离，