淺議分析型ＣＲＭ中的數據挖掘應用

[摘要] 客戶關系管理已經成為了當今管理的熱點。本文結合客戶生命周期模型和數據挖掘的常用方法，探討了數據挖掘在分析型客戶關系管理中的應用。

[關鍵詞] CRM 數據挖掘 客戶生命周期

一、 引言

客戶關系管理起源于20世紀80年代初提出的接觸管理，即專門收集整理客戶與公司聯系的所有信息。美國研究機構Meta Group根據客戶關系管理的內容及功能，將客戶關系管理劃分為三類：操作型、分析型和協作型。

操作型CRM應用的設計目的是為了企業級的信息資源共享，減少信息流動滯留點，使企業與客戶間的接口統一化。操作型應用系統是客戶關系管理軟件中最基本的應用模塊，是一個業務信息管理系統。協作型CRM應用就是能夠讓企業客戶服務人員同客戶一起完成某項活動。協作型應用目前主要由呼叫中心、客戶多渠道聯絡中心、幫助臺，以及自助服務幫助導航等組成。

分析型CRM從操作型系統應用所產生的大量交易數據中提取有價值的各種信息，是一種決策支持工具。分析型CRM的主要原理是將交易操作所積累的大量數據過濾，抽取到數據倉庫，再利用數據挖掘技術建立各種行為預測模型，最后利用圖表、曲線等對企業各種關鍵運行指標，以及客戶市場分割情況向操作型應用發布，達到成功決策的目的。

二、分析型CRM中的數據挖掘應用

毋庸置疑，分析型CRM的獨特之處就在于其能夠為企業管理者提供輔助決策的信息，而實現這一功能的就是分析型CRM的核心技術之一—數據挖掘技術。本文將探討數據挖掘技術如何應用于整個客戶生命周期，為企業決策提供信息支持。

1.客戶生命周期理論

客戶生命周期是客戶關系生命周期的簡稱，指客戶關系水平隨時間變化的發展軌跡，它描述了客戶關系從一種狀態 (一個階段)向另一種狀態 (另一階段)運動的總體特征。

階段劃分是客戶生命周期研究的基礎，目前這方面已有較多的研究，其中，Dwyer，Schurr 和Oh的研究最具代表性。他們提出了買賣關系發展的一個五階段模型，首次明確強調買賣關系的發展是一個具有明顯階段特征的過程。這一觀點被廣泛接受，取代了當時盛行的把交易完全看作是離散事件的觀點。國內的陳明亮經過研究，把客戶關系的發展進一步劃分為考察期、形成期、穩定期、退化期四個階段，稱為四階段模型側。本文就采用這個四階段模型進行之后的討論和分析。如下圖1。

圖1 客戶生命周期概況

客戶與企業發生業務的過程中，從未發生接觸到初次接觸，到形成銷售機會、簽約，直至成為用戶并發生再購買，客戶所處的階段和狀態隨時變化，針對不同狀態的客戶，企業需要制定不同的策略。

企業通常會依據業務側面來劃分業務部門。例如:市場部負責公司品牌，市場宣傳;銷售部負責公司銷售任務的完成等。在傳統的業務方式開展過程中，部門以完成各自的工作計劃為主，很少按照客戶的流向來協同規劃、配合，整體工作被割裂管理，計劃制定缺少依據，易于造成環節失調。完整客戶生命周期管理是一種全新的業務規則，它指導企業圍繞客戶在企業中的發生，發展的過程規劃、協調開展業務。企業業務部門的工作職能會相應發生轉變。例如:市場部的工作職能由難于量化的品牌工作導向轉變為量化的對目標客戶的獲取為工作導向，銷售部的工作職責則成為將機會客戶推進成為訂單，服務部門的主要工作目標就是成功交付產品并向可以提供滿意的服務推進再銷售。

2.數據挖掘方法及用途

數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其它模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。

根據數據挖掘的任務可將數據挖掘劃分為：關聯規則挖掘、序列模式挖掘、聚類數據挖掘、分類數據挖掘、偏差分析挖掘和預測數據挖掘等六類。

3.客戶生命周期中的數據挖掘技術

對應客戶整個生命周期的各個階段，企業的客戶關系管理需求是不同的，其所使用的數據挖掘技術也不盡相同，具體如圖2所示。

圖2 客戶生奮周期不同階段的數據挖掘技術

(1)潛在客戶階段

該階段企業的目標是通過對己有客戶進行特征分析，找出自身客戶的特點，并依此對新群體進行營銷，期望其能成為企業的新客戶。對應于這一目標，企業通常使用分類技術找到對企業有貢獻的客戶群體，并對其實施相應的吸引策略。

(2)已有客戶階段

企業的已有客戶是企業當前利潤的來源，所以要對其進行各種能夠實現利潤最大化目標的分析。具體包括以下幾點：

①客戶群體細分

根據Pareto原理，為企業提供80%利潤的客戶占全體客戶的20%，這部分客戶是市場中最有價值的客戶，也就是我們常說的大客戶。對這部分客戶的深入分析可使企業及時調整策略，發現新的商機，從而達到吸引新客戶、留住老客戶、最大限度提高客戶價值的目的。完成該項任務的就是客戶細分。客戶細分是CRM 實現其目標的主要手段之一。CRM成功的前提條件是能夠根據客戶價值細分企業的客戶。

分類、聚類技術可以應用于客戶細分這一目標。由于本文的主要研究方面就是客戶細分，故不在此贅述，其具體流程和實現方式將在之后進行詳細描述。

②交叉銷售

交叉銷售又稱捆綁銷售，是根據客戶以往的購買習慣對客戶進行針對性的營銷。具體包括兩種類型:其一是根據大量客戶的購買習慣得出客戶群體的購買習慣，并對所有客戶實施這種營銷，超市中的啤酒加尿布就是這一類的代表:另一種是根據特定客戶在一定時期內的購買記錄，對其進行針對性營銷，例如客戶本周購買了DVD機，之后的一段時間內可以向該用戶推銷各種DVD光盤。可以看出，第一種是根據大量客戶的購買記錄進行的，無時間先后的概念，所捆綁的若干商品是被一次購買的;后一種則是根據某一消費者的歷史購買記錄進行的，捆綁的商品是被分次購買，具有延伸性。

關聯規則和序列分析是實現上述營銷功能的有力工具。

③欺詐識別

金融活動中存在著大量的欺詐活動，那些不法分子利用金融機構提供的各項服務進行違法活動，例如洗黑錢、信用卡透支等。作為金融機構，需要使用強有力的偵察工具實現降低事件發生率、及時發現欺詐活動的目的，減少對企業、社會的危害。

數據挖掘中的異常分析就是針對這類情況而生的，當然該項分析還可以用于地質等方面。具體的實現技術包括聚類、分類等。聚類主要用于根據交易記錄發現異常對象，而分類則實現根據先驗信息對交易記錄進行檢查發現異常的功能。

(3)客戶流失階段

客戶保持對公司的利潤底線有著驚人的影響，它對利潤的影響遠遠超過公司規模、市場份額、單位成本和其他許多通常認為與競爭優勢有關的因素的影響。客戶保持率一個小的提高都能導致利潤可觀的改善。Reichheld和Sasser(1990)對美國9個行業的調查數據表明，客戶保持率增加5%，行業平均利潤增加幅度在 25%~85%之間。客戶保持已成為公司成功最至關重要的目標，相應的客戶流失是企業經營中的巨大損失。據有關統計顯示，獲取企業新客戶的平均成本是維護一個已有客戶的5倍左右，相當于一個客戶5年內為公司帶來的利潤。所以說，高客戶流失率必將導致客戶回報率下降、企業利潤減少。

為了實現上述目的，企業需要對流失客戶進行分類，找出有用的流失客戶，分析其流失原因，盡最大可能挽回他們。其中聚類、分類技術功不可沒。

三、結束語

目前，國內所實施的客戶關系管理仍然停留在呼叫中心、售后服務等運營型客關系管理的階段中。日常積累下來的各種客戶數據未能得到有效的利用。建立分析客戶關系管理，充分發掘蘊含在數據中的知識、甚至一些不合常理的規則，從而有對性的進行客戶行為特征分析、潛在客戶預測、客戶信用分析、欺詐甄別、交叉銷售市場促銷等將成為該領域發展的趨勢。

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