數據挖掘在建陶企業客戶關系管理中的應用

摘 要 本文在建陶企業客戶關系管理的基礎上，通過對數據挖掘方法的具體分析，闡述了數據挖掘在建陶企業客戶關系管理中的應用。

關鍵詞 數據挖掘，客戶關系管理，建筑陶瓷企業

1引言

至2004年，中國擁有建筑陶瓷生產企業約為2860余家，其中國營集體企業560家，私營企業2300家，主要分布在廣東、山東、四川、福建、河北、、浙江、河南及上海周邊地區等八大建筑衛生陶瓷生產區域，合計產量占全國總產量的93%，其中年產700萬m2以上的大中型企業的數量增長速度較快，規模最大的企業年產量已達1億m2以上^[1]。建陶企業面對如此巨大的銷售市場和客戶市場，企業內部必然產生了龐大的業務數據，這些數據和由此產生的信息是企業的寶貴財富，它如實地記錄著企業運行的本質狀況。如此龐大的數據，迫使人們不斷尋找新的數據工具對建陶企業的運營規律進行分析，為經營、管理和決策提供有價值的信息，使企業獲得利潤，提升核心競爭力。因此，數據挖掘技術便應運而生并顯示出強大的生命力。

2客戶關系管理與數據挖掘

2.1 客戶關系管理

客戶關系管理（Customer Relationship Management，英文縮寫為CRM），由Gartner Group首先提出，其定義是企業與客戶之間建立的管理雙方接觸活動的信息系統，它告訴企業誰是其最有利的客戶，并激發其制定保留老客戶、吸引新客戶的市場戰略^[2]。企業的客戶關系管理是利用現代信息技術手段，在企業與客戶之間建立一種數字的、實時的、互動的管理交流系統。數據挖掘技術可以對客戶數據進行分析和處理，為企業的客戶關系管理提供決策的參考依據。

2.2 數據挖掘

數據挖掘就是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的有用信息和知識的過程^[2]。數據挖掘作為一種數據分析工具，具有統計分析、聯機事務處理（OLTP）和聯機分析處理（OLAP）等數據分析工具無可比擬的優點。數據挖掘技術在功能上包括聚類分析、關聯分析、分類分析和孤立點分析等主要分析技術。

3數據挖掘技術在建陶企業客戶關系管理中的應用

數據挖掘技術可以應用到建陶企業客戶關系管理的許多領域，主要有客戶獲取、交叉銷售、客戶細分、客戶贏利能力分析和客戶流失分析等。

3.1 數據挖掘在建陶企業客戶獲取中的應用

建陶企業的發展和壯大需要不斷獲得新客戶、維持老客戶。數據挖掘技術可以用來揭示客戶的行為習慣和預測發現一些在不同情況下有相似行為的新客戶，幫助建陶企業識別出這些潛在的客戶群，并提高市場活動的響應率，使客戶關系管理做到心中有數、有的放矢。數據挖掘技術還可以幫助市場營銷人員完成對潛在客戶的發現和篩選工作，把潛在的客戶名單和這些客戶感興趣的營銷、促銷措施系統地結合起來，為每一個客戶提供個性化、一站式的服務，以不斷地獲取新客戶。

企業可以利用客戶評分模型來獲取新客戶。下面介紹建立客戶評分模型的步驟：第一步，客戶參觀了企業的展臺并對企業產品有了初步了解；第二步，客戶通過下列途徑進一步獲取感興趣的產品資料：瀏覽企業的網站、收到企業發出的產品推廣電子廣告郵件、收到企業發出的介紹產品的傳真；最后，客戶主動聯系服務中心。建立模型的目的是為了通過上述客戶的行為，找出潛在的最有可能購買產品的新客戶，使營銷人員能更有效地銷售產品。模型中可對客戶的行為分別制定相應的權數，然后對客戶進行綜合評分，以客戶收到電子廣告郵件為例，如果客戶僅僅是打開郵件，權值可以設定為1，而客戶不僅打開了郵件而且點擊了其中的超級鏈接，則說明客戶對宣傳的產品有更高的興趣度，權值可以定義為9。在評分模型中將用到決策樹、神經網絡等數據挖掘方法。如果企業不進行任何建模分析，盲目將調查表發出，其響應率將大大降低，這樣既浪費了人力、財力和時間，又不便于對調查者進行追蹤分析。由此可以看出，數據挖掘在企業決策者提升客戶關系管理能力方面起著非常重要的作用。

3.2 數據挖掘在建陶企業交叉銷售中的應用

交叉銷售是服務人員在向顧客提供某種服務或產品的同時，推銷其它產品和服務的銷售方式^[3]。它是一種借助各種分析技術和經驗判斷，發現現有客戶的多種相關需求，通過滿足其需求而銷售多種相關產品和服務的一種營銷理念。利用數據挖掘中的關聯規則算法，可以建立交叉銷售模型。關聯性分析是數據挖掘的主要功能之一，可廣泛用于市場營銷的各個方面，其中的一個主要應用就是對顧客的購買行為作關聯性規則的分析，探詢顧客在商品購買時的行為模式。利用關聯規則算法發現的規則可以應用于顧客購物分析、目錄設計、商品廣告郵寄分析、追加銷售、商品貨架設計、倉儲規劃、網絡故障分析以及根據購買模式對用戶進行分類，幫助決策人員分析出最優的銷售匹配。關聯規則的結果可以用在建陶企業交叉銷售的兩個方面：一方面，對購買頻率較高的產品組合，找出購買了組合中大部分產品的顧客，向他們推銷“遺漏的”產品；另一方面，為每個顧客找出比較適用的產品組合，向他們推銷對應的產品系列，促進相關產品的銷售。

3.3 數據挖掘在建陶企業客戶細分中的應用

客戶細分實質上是把大量的客戶分成不同類型，每種類型里的客戶擁有相似的屬性。數據挖掘中的聚類算法可以應用到建陶企業的客戶細分工作中。

聚類算法是通過無指導學習，按類相似性最大化原則，自動對數據分類^[4]。聚類可以幫助市場分析人員從消費者數據庫中區分出不同的消費群體，并且概括出每一類消費者的消費模式或習慣。因此，可以通過聚類算法建立客戶細分模型，把建陶企業客戶分為大客戶和小客戶。對大客戶選擇主動型的客戶關系類型，開展“一對一”的營銷活動；對小客戶選擇基本型的客戶關系類型，以服務品牌的號召力、專業的商品提供與優良的客戶服務吸引其消費。

3.4 數據挖掘在建陶企業客戶贏利能力分析中的應用

客戶贏利能力分析和預測是建陶企業市場營銷成功的關鍵。數據挖掘技術可以從客戶的交易記錄中發現一些有用的行為模式，并用這些行為模式來分析客戶贏利能力的高低和預測客戶未來最可能的行為模式^[5]。如在整個客戶群體中，通過分析篩選，確定有多少贏利能力高的客戶，有多少贏利能力低的客戶，從而可以在市場、銷售和服務方面做適當工作來促進客戶從贏利能力低向贏利能力高的方向發展。通過對客戶的行為特征和交易歷史數據的挖掘工作，可以使銷售人員了解客戶贏利能力的高低。

數據挖掘技術在客戶盈利能力評估中的預測步驟為:(1)計算客戶過去每個時間單元的利潤；(2)繪制客戶歷史利潤隨時間變化的曲線圖；(3)將客戶的歷史利潤曲線圖與已知的典型客戶利潤曲線進行擬合，并預測客戶未來利潤隨時間變化的趨勢，描繪出客戶未來利潤曲線圖；(4)根據客戶的整體利潤曲線圖，得出客戶利潤模式的數學函數，在給定的客戶生命周期內，計算出客戶盈利能力的大小。

根據客戶盈利能力的大小，建陶企業就能對客戶進行合理細分，從而為不同類型的客戶提供不同的客戶關懷，節約企業資源，使單位企業交易成本下的客戶資源價值實現最大化。

3.5 數據挖掘在建陶企業客戶流失分析中的應用

在競爭日益緊張和激烈的市場環境下，獲取一個新客戶的費用將越來越大，因此保持與原有客戶關系的工作變得非常重要。數據挖掘技術可以對客戶數據庫中的大量數據進行分析和處理，以識別、分析和評價客戶的流失風險：分析出客戶為什么會流失，哪些因素會導致客戶的流失；客戶的流失風險主要來自于何處；如何保住贏利能力高的客戶；如何將贏利能力低的客戶提升為贏利能力高的客戶等。建陶企業通過評價客戶流失風險的嚴重性、發生的可能性和控制風險的成本，匯總出對多種風險的評價結果，從而采取針對性的措施，做好那些流失率高的客戶的服務工作，保留住客戶，防止因客戶的流失而引發的企業危機。建陶企業銷售部門擁有大量的客戶基本信息和消費行為信息，因此，可利用SAS Enterprise、SPSS Clementine、IBM Intelligent Miner等較為成熟的數據挖掘軟件來建立客戶流失模型。最常用的數據挖掘技術是分類算法，如Id3、C4.5算法，我們可以根據客戶的基本信息，如性別、年齡、收入以及最近三個月的購買產品的帳單等相關消費行為信息進行數據分析，對模型結果進行評價，得出異常數據，可以預測出可能流失的客戶，進而分析客戶流失的主要原因并采取相應措施，有效地留住有流失傾向的客戶。

4 結束語

利用數據挖掘技術對客戶數據庫中已收集、加工和存儲的大量客戶消費信息進行分析和處理，以確定特定消費群體或個體興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求；分析客戶的特征，探索建陶企業和所對應市場的運營規律性，提供既定性又定量的分析，然后將分析結果反饋給管理者和整個企業內部，為建陶企業的客戶關系管理工作提供決策支持，從而及時、準確地掌握客戶的變化趨勢，加強與客戶的聯系，有效管理和挖掘客戶資源，建立和維護客戶關系，才能使建陶企業獲得核心的競爭優勢。

參考文獻

1 建陶業現狀及技術裝備分析[EB/OL]．http://info.ceramic. hc360.com

2 邵兵家，于同奎等.客戶關系管理：理論與實踐[M]，北京： 清華大學出版社，2005

3 朱 明.數據挖掘[M].合肥：中國科學技術大學出版社，20024 邵峰晶，于忠清等.數據挖掘原理與算法[M]，北京：中國水利水電出版社，2003

5 張 明.數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用[J].中國管理信息化，2006，9

Application of Data Mining in CRM of Construction Ceramic Enterprise

Hong Jing Liu Bingxiang Cheng Gongxun

(School of Information EngineeringJingdezhen Ceramic InstituteJingdezhenJiangxi 333403)

Abstract： Data mining technology was analyzed in detail on base of CRM of construction ceramic enterprise，and the application of data mining in CRM was introduced.

Keywords： data mining，CRM，construction ceramic enterpr