數據挖掘在客戶關系管理中的應用策略分析

[摘要] 數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，主要是對商業數據庫中的大量業務數據，進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，進而提取輔助商業決策的關鍵性數據。本文分析了數據挖掘在企業客戶關系管理中所起的作用與功能，進而提出在客戶關系管理系統運作過程中，實施數據挖掘時應考慮和采納的具體應用策略。

[關鍵詞] 數據挖掘 客戶關系管理 數據庫

客戶關系管理系統中的商業數據，不但來源于企業的內部，更多的來自于企業的外部。這些數據與企業的客戶關系密切，可以幫助企業更加清晰地分辨潛在客戶、進行更有效的交叉銷售，更容易地擴展客戶關系。但關于企業客戶數據的質量，就象齒輪中的沙子，它不會完全阻擋前進的步伐，但會讓企業越走越慢，不斷消耗掉企業努力的成果。所以，企業的客戶關系管理系統能否有效運行、實現預期目標，很大程度上取決于企業是否進行了有效的數據挖掘，從而獲得了可靠、有意義的商業數據。

一、數據挖掘的內涵

數據挖掘（Data Mining），又稱數據庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式的過程。數據挖掘是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域，融合了數據(倉)庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。

從客戶關系管理（Customer Relationship Management，CRM)系統所搜集的數據，是最能幫助企業了解客戶的。數據挖掘技術正是為完成這一使命而誕生的。它能夠根據現有數據對將來的發展趨勢和行為進行預測，從而很好地支持人們的決策。同時，數據挖掘工具還能夠解決一些很消耗人工時間的傳統問題，因為它們能夠快速地瀏覽整個數據庫，找出一些專家們不易察覺的極有用的信息。因此可以說，客戶關系管理的成功主要在于它成功進行了數據挖掘、數據倉庫等技術的有效運用。

二、數據挖掘在企業客戶關系管理中的作用與功能

數據挖掘技術是客戶關系管理深層次應用的核心技術，在客戶關系管理中具有非常重要的商業價值。其作用與功能主要體現在:

1.數據挖掘有助于提高企業決策質量。對客戶數據所做的挖掘與分析，其目的不單單是為了研究的需要，站在企業層面上，更是為獲得并加工有利于商業運作、提高競爭力的信息，為商業決策提供真正有價值的參考和依據，進而獲得利潤的過程。

2.數據挖掘有助于企業對客戶生命周期進行分階段的管理。它能夠幫助企業明確：處于不同生命周期階段的客戶需求和特點。使企業能夠為客戶提供更有針對性的服務，包括更好地服務新客戶、讓已有客戶獲取更多服務并創造更多利潤、進一步保持和提升客戶價值等。

3.數據挖掘有助于企業預測業務發展的趨勢。數據挖掘是從大量數據中，抽取出潛在的、有價值知識、模型或規則的過程。對于企業而言，通過數據挖掘可以揭示已知事實與未知的結果間的關系，實現有效的預測，并幫助企業分析完成任務所需的關鍵因素，實現增加收入、降低成本、使企業處于更有利競爭地位的目的。

4.數據挖掘有助于企業對客戶進行有效的市場細分。數據挖掘可以把大量的客戶分成不同的類別，并確保在每個類別中的客戶都擁有相似的屬性，而不同類別中的客戶屬性不同，從而實現市場細分有效。企業進而可以為這幾類不同的客戶，提供不同的、特定的服務，以提高服務的針對性和客戶的滿意度。通過數據挖掘對客戶進行細致而切實可行的分類，對企業的經營決策有大有益處。

三、在客戶關系管理中應用數據挖掘技術的策略要求

1.需確立合理的數據挖掘目標。為保證數據挖掘能夠正常、有效地開展和進行，其實施過程中必須有明確的遠景規劃和近期實現目標。管理者制定規劃和目標時，既要考慮企業內部的現狀和實際技術水平，同時也要看到外部市場對企業的要求與挑戰。企業必須將已經形成并得到企業內部認同的、明確的數據挖掘項目遠景規劃和近期實現目標落實成文字，明確任務目標、進度和預期作用等內容。

2.需尋求高層管理者的理解與支持。高層管理者對客戶關系管理中數據挖掘的支持、理解和承諾，是數據挖掘成功的關鍵因素之一。缺乏管理者支持與承諾，會對數據挖掘的實施帶來很大的負面影響，甚至可以使項目在啟動時就已經舉步維艱。要得到管理者的支持與承諾，既可要求管理者對項目有相當的參與程度，進而能夠對項目實施有一定理解；也可將實施過程中所影響到的部門的高層領導，設為數據挖掘項目的發起人或發起的主要參與者。

3.需全面掌握客戶的數據。在接通客戶關系管理系統并將原始數據導入新系統之前，數據挖掘人員要全面考察數據來源，獲取數據的內容、質量和可靠性等情況信息。當采用適當的數據挖掘工具，執行這些枯燥而易出錯的程序時，可使數據挖掘工作所花費的時間減少到相當于初次手工作業所需時間的10%左右，并可及早發現和糾正數據問題，大大降低成本和失敗的風險。

4.要建立數據標準。進行數據挖掘和分析時，需將客戶姓名、聯系地址、識別方法和產品信息等客戶數據標準化，以確保一致性并將記錄與統計邏輯相匹配，從而減少查看客戶全景視圖的數據重復。同時，要建立保證數據質量的相關流程和程序，以確保數據的適用性和質量。

5.要明確相關的獎懲制度。數據挖掘實施過程中也會發生人員流動、工作人員的效率不高、情緒不積極等情況。針對上述情況，要求在建立實施小組和人員定位時，一定要在企業內部達成共識，防止在實施其間對人員的隨意抽調。同時，還必須對實施小組成員的職責分工有明確定義，將每項任務落實到人，明確對個人的考核目標，對優秀人員予以獎勵，不能完成任務的予以處罰。

參考文獻:

[1]李琪:《客戶關系管理》，重慶大學出版社，2004

[2]王廣宇:《客戶關系管理方法論》，清華大學出版社，2004

[3]MBA職業經理人論壇網

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。