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2、想要的”到“客户得到他们想要的”的演变。客户关系管理的核心是“了解他们，倾听他们”。客户关系管理的目标可以概括为“吸引潜在客户进入并提高现有客户的满意度和忠诚度”。客户关系管理的两个层次：运营型客户关系管理：促进与客户的沟通，简化运营流程；分析型客户关系管理：了解客户，有许多因素影响客户行为，因此改变他们对企业的价值，客户行为，加深对客户的了解是一个渐进的过程。降低获取客户的成本，降低销售成本，提高客户的保留率和忠诚度，评估客户的盈利能力和客户关系管理的效益，信息技术的发展使客户关系管理有了技术保障。客户关系管理中的关键信息技术主要包括：数据库和数据仓库技术、数据挖掘技术、信息技术的作用、客户

3、关系管理：为什么要进行客户关系管理？内容数据挖掘在客户关系管理中的应用？数据挖掘的典型应用是什么？克莱曼婷的客户关系管理数据挖掘解决方案？SPSS数据挖掘解决方案介绍？克莱曼婷的客户关系管理数据挖掘模板和议程。通过采用自动或半自动的方法，可以在海量数据中发现有意义的行为和规则。数据挖掘是一门科学，以科学的方法和模型为基础。数据挖掘也是一门艺术，它要求用户对业务问题和模型的适用条件有深刻的理解。什么是数据挖掘、数据挖掘、描述、预测、统计回归、关联规则、决策树、可视化、聚类、顺序关联、总结、神经网络、分类、问题描述：预测信贷水平是好是坏，银行据此决定是否向客户发放贷款，有多少结果被描述为：(决策树

4、)，收入超过5万元/年，是，否，是否有储蓄账户，是否是房主，是，是，否，否，批准，不批准，批准，数据挖掘的典型结果。(神经网络)预测客户流失概率结果描述：问题描述：如何决定商品在超市中的放置以增加销售结果描述：(网络图)，数据挖掘的典型结果零售，问题描述：如何细分市场以使产品满足最有价值的客户结果描述：(Koholen聚类)，营销活动的响应率，数据挖掘的典型结果制造业，问题描述：如何发现欺诈结果描述：(回归，神经网络)，数据挖掘的典型结果政府，客户盈利能力；客户保留。客户细分；顾客倾向；渠道优化；风险管理；欺诈监控。购物倾向分析；需求预测；价格优化。，数据挖掘在客户关系管理中的应用范围，为什么

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6、入SPSS数据挖掘方案(续)，所有模板都是行业(问题)，方法 crisp-DM和数据挖掘工具Clementine的完美结合。SPSS数据挖掘方案简介(续)，3个应用模型模型1:客户细分和高价值客户的获取建立和探索客户的价值金字塔，总结细分特征(对获取客户非常有价值)模型2:营销活动的响应计算和RFM分数的检测响应率模型范围：1 2。预测。3.基于集群响应模型部署应用模型3:分析细分迁移和客户流失建立并检测迁移和流失的细分模型建立迁移和流失模型，部署应用，克莱曼婷客户关系管理数据挖掘模板，客户关系管理数据挖掘模板基于市场营销理论和客户关系管理理论。客户关系管理数据挖掘模板中使用的主要理论有客户金

7、字塔模型、客户生命周期价值理论RFM模型、客户关系管理数据挖掘模板的理论基础、客户金字塔模型、客户生命周期价值理论、客户关系管理数据挖掘应用模板1-客户价值评估和客户获取、图例、数据、数据流、交易数据的探索性分析、客户价值计算、按客户价值细分的市场、客户支出数据、交易数据、交易细节、客户数据、客户消费卡数据、创建客户金字塔、 客户价值汇总、客户信息汇总、客户信息、客户信息、客户关系管理数据挖掘应用程序模板-模型1:结构、客户关系管理数据挖掘应用程序模板2:营销活动响应分析、图例、数据、数据流、RFM模型、交易数据、交易详细信息、客户消费卡数据、数据合并、产品信息、产品详细信息、产品数据、市场活

8、动数据、采购模式数据等客户响应分析、响应概率发布、响应预测、响应聚类、RFM响应、采购模式数据、客户原始数据、客户关系管理数据挖掘应用程序模板-模型2:结构、 客户关系管理数据挖掘应用程序模板3-细分迁移和客户流失分析，图例：数据，数据流，客户价值矩阵，客户金字塔数据， 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、客户关系管理数据挖掘应用模板-模型3:结构、数据理解、数据探索性分析、客户关系管理数据挖掘应用模板的初始经验、计算客户价值、客户关系管理数据挖掘应用模板的首次经验(续)，描述客户价值分布及其随时间的变化。 第一次体验客户关系管理数据挖掘应用程序模板(续)，