數(shù)據(jù)挖掘在高校后勤CRM中的應(yīng)用研究

方豪彪

（浙江師范大學(xué)后勤集團(tuán)，浙江金華321004）

數(shù)據(jù)挖掘在高校后勤CRM中的應(yīng)用研究

方豪彪

（浙江師范大學(xué)后勤集團(tuán)，浙江金華321004）

新型高校后勤保障體系的實(shí)質(zhì)是實(shí)行市場化，其主體是由行政事業(yè)單位剝離轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，傳統(tǒng)高校后勤“以我為中心”的服務(wù)理念無法滿足師生現(xiàn)實(shí)需求。倡導(dǎo)“以師生為中心”的客戶關(guān)系管理（CRM）理念的高校后勤部門，可以應(yīng)用關(guān)聯(lián)、分類、聚類和序列模式分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在師生群體分析、交叉銷售、保持消費(fèi)需求、師生滿意度與貢獻(xiàn)度分析等方面實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘。CRM中數(shù)據(jù)挖掘功能的實(shí)現(xiàn)將有助于后勤部門增強(qiáng)市場競爭意識，轉(zhuǎn)變服務(wù)觀念，鞏固服務(wù)師生的核心價值觀。

以師生為中心；數(shù)據(jù)挖掘；客戶關(guān)系管理

市場提供服務(wù)、學(xué)校自主選擇、政府宏觀調(diào)控、行業(yè)自律管理、職能部門監(jiān)管的新型高校后勤保障體系建立的實(shí)質(zhì)是調(diào)整改組高校后勤領(lǐng)域中的政府職能、高校職能和市場功能，合理利用和配置后勤資源，開放后勤市場，引入市場競爭機(jī)制，提高社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。高校后勤實(shí)行自主經(jīng)營、自負(fù)盈虧，是一個獨(dú)立經(jīng)營服務(wù)的市場主體，是由行政管理型的事業(yè)單位向經(jīng)營服務(wù)型轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟(jì)實(shí)體。一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的高校后勤缺乏市場觀念、無科學(xué)的經(jīng)營策略導(dǎo)致市場競爭力低下，另一方面師生 （客戶）對后勤服務(wù)要求越來越高。如何保持現(xiàn)有師生消費(fèi)、挖掘潛在的師生需求、盡量減少師生消費(fèi)的流失成為高校后勤競爭的焦點(diǎn)。為此，高校后勤只有實(shí)現(xiàn)經(jīng)營理念從“以我為中心”向“以師生為中心”的轉(zhuǎn)變，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立最優(yōu)化的客戶關(guān)系，才能達(dá)到效益最大化的目標(biāo)。

一、高校后勤客戶關(guān)系管理

客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management，簡稱CRM）是選擇和管理有價值客戶及其關(guān)系的一種商業(yè)策略，CRM要求以客戶為中心的商業(yè)哲學(xué)和企業(yè)文化來支持有效的市場營銷、經(jīng)營服務(wù)流程，這種管理思想是以“一對一營銷”理論為基礎(chǔ)，旨在改善企業(yè)與客戶之間的關(guān)系，通常實(shí)施于市場營銷、服務(wù)、技術(shù)支持等與客戶有關(guān)的領(lǐng)域。[1]CRM是通過對客戶進(jìn)行系統(tǒng)的研究、交流溝通，改進(jìn)對客戶的服務(wù)水平并影響客戶行為，吸引更多的客戶，從而增加營業(yè)收入，并通過強(qiáng)化管理降低企業(yè)經(jīng)營成本。

高校后勤客戶關(guān)系管理是將現(xiàn)代管理理論與高校后勤信息化建設(shè)相結(jié)合，樹立以高等教育服務(wù)為中心的可持續(xù)發(fā)展策略，并在此基礎(chǔ)上對學(xué)校的師生信息、消費(fèi)、需求等過程的管理，以飲食、商貿(mào)、公寓等業(yè)務(wù)部門的信息為重點(diǎn)，通過對師生的信息進(jìn)行系統(tǒng)研究，進(jìn)一步優(yōu)化高校后勤服務(wù)體系和業(yè)務(wù)流程，提高師生的滿意度和忠實(shí)度，提高后勤工作效率和經(jīng)營服務(wù)水平。高校后勤客戶關(guān)系管理采用以師生為中心、以對師生的管理和服務(wù)過程為主導(dǎo)、以師生直接服務(wù)內(nèi)容為主的管理模式，其實(shí)質(zhì)是在合適的時間、以合適的途徑、為合適的師生提供合適的服務(wù)。

二、CRM中數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡稱DM）又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱藏的、事先未知的、潛在有用的信息，挖掘的知識表現(xiàn)為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式。數(shù)據(jù)挖掘的目的在于使用所發(fā)現(xiàn)的模式幫助解釋當(dāng)前的行為或預(yù)測未來的結(jié)果。[2]CRM中數(shù)據(jù)挖掘的主要方法有以下四種：[3]

1.關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，其目的是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如“90%的客戶在一次購買活動中購買A商品的同時購買B商品”，通過數(shù)據(jù)挖掘，獲得對顧客購買行為極有價值的信息，從而幫助企業(yè)及時把握客戶需求。

2.分類分析

分類是為一個事件或?qū)ο髿w類，既可以用統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等構(gòu)造一個模型分析已有的數(shù)據(jù)，也可以用它來預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。例如，用分類來預(yù)測哪些客戶最傾向于對經(jīng)營服務(wù)做出回應(yīng)，后勤部門還可以根據(jù)新生的不同省份地域用分類來判斷用什么樣的飲食口味、住宿條件接待比較好。

3.聚類分析

聚類是分類的逆向方法，根據(jù)事物本身潛在的特性研究對象分類。通過聚類把一個數(shù)據(jù)集合中的個體按照相似性歸成若干類別，使其“物以類聚”，并確定每個記錄所屬類別。它采用的分類規(guī)則是按統(tǒng)計學(xué)的聚類分析方法決定的。例如，當(dāng)面對數(shù)據(jù)庫中“消費(fèi)額”、“購買頻率”、“收入水平”等多個評價指標(biāo)，而又沒有恰當(dāng)?shù)姆椒ò凑漳硞€指標(biāo)去分類時，就可以通過聚類按照數(shù)據(jù)間的自然聯(lián)系把分散的記錄“聚”成幾“堆”，然后再對每堆進(jìn)行較為深入的分析。

4.序列模式分析

序列模式分析與關(guān)聯(lián)分析相似，其目的也是為了挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，但序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系，它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“在某一段時間內(nèi)，顧客購買A商品，接著購買B商品，而后購買商品C，即序列A－B－C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識。

三、數(shù)據(jù)挖掘在高校后勤CRM中的應(yīng)用

高校后勤與師生之間的服務(wù)關(guān)系是一種持續(xù)的不斷發(fā)展的關(guān)系，隨著物質(zhì)生活水平的提高，加之師生本身的文化素養(yǎng)較高，消費(fèi)行為相對前衛(wèi)，消費(fèi)層次趨于上升。因此，后勤部門一方面要滿足師生的既有需求，另一方面要通過數(shù)據(jù)挖掘分析發(fā)掘其潛在需求，并創(chuàng)造合理產(chǎn)品和服務(wù)以激發(fā)和滿足這種需求。通過不斷的相互間接觸和交流，建立良好的客戶關(guān)系，師生得到了更好更貼切的服務(wù)，后勤部門則因為增加銷售量、擴(kuò)大服務(wù)范圍而取得更好的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。

1.師生群體分析

師生群體分析是把師生根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體，同一群體中的師生對服務(wù)的需求以及消費(fèi)心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。師生群體分析有助于后勤部門制定正確的營銷策略、滿足師生消費(fèi)需求，通過對不同類別師生提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，提高師生對高校后勤和服務(wù)的滿意度，以獲取更大的效益。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到師生群體細(xì)分時，應(yīng)全面結(jié)合高校后勤戰(zhàn)略目標(biāo)和工作計劃。

2.交叉銷售分析

交叉銷售指向已購買商品的客戶推薦其他產(chǎn)品和服務(wù)。在交叉銷售中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)營銷組合，根據(jù)現(xiàn)有客戶的購買行為和消費(fèi)習(xí)慣建立預(yù)測模型，用建立的預(yù)測模型對客戶將來的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測，建立營銷組合分析模型，利用建立的分析模型對新的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以決定向客戶提供最佳的交叉銷售方式。通過關(guān)聯(lián)分析能夠發(fā)現(xiàn)客戶傾向于關(guān)聯(lián)購買哪些商品，通過聚類分析能夠發(fā)現(xiàn)對特定產(chǎn)品感興趣的用戶群，序列模式分析能夠預(yù)測顧客購買該新產(chǎn)品的可能性。[4]

3.消費(fèi)保持和流失分析

高校后勤社會化的不斷深入和大學(xué)城的建設(shè)，市場競爭不斷加劇，師生的消費(fèi)有不斷流向社會市場的趨勢。高校后勤如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析保持現(xiàn)有師生消費(fèi)、挖掘潛在的消費(fèi)需求、防止師生消費(fèi)的外流是建立客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵。

后勤部門是高校的重要組成部分，要充分利用自身的優(yōu)勢建立良好的客戶關(guān)系，使師生不斷重復(fù)購買后勤提供的服務(wù)，它是高校后勤生存的關(guān)鍵和實(shí)現(xiàn)使命的體現(xiàn)。滿足師生的現(xiàn)有需求比獲取分析潛在需求和防止師生消費(fèi)外流的成本低得多，而且忠誠師生會主動宣傳、推薦新服務(wù)產(chǎn)品，有利于后勤部門發(fā)現(xiàn)師生的潛在需求。高校后勤CRM在運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時可以在原有的師生消費(fèi)記錄中發(fā)現(xiàn)他們潛在的交叉購買需求，建立一個“師生反應(yīng)”預(yù)測模型，再利用這個模型去找出那些對所提供的服務(wù)感興趣的師生，以達(dá)到防止師生消費(fèi)流失的目的。此外，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行已經(jīng)發(fā)生的師生消費(fèi)流失建模，找出當(dāng)前師生消費(fèi)流失的主要原因，積極采取相應(yīng)措施。

4.師生滿意度分析

高校后勤優(yōu)質(zhì)服務(wù)是吸引師生消費(fèi)、保持師生消費(fèi)、提高師生滿意度的關(guān)鍵。師生滿意度是師生對后勤部門提供的服務(wù)產(chǎn)品的消費(fèi)經(jīng)驗的總體評價，是衡量高校后勤服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)營水平的一種方式。由于高校師生消費(fèi)觀念不斷更新、層次不斷提高、結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，已不僅限于物質(zhì)需求的滿足、身心的健康、精神的愉悅，還追求消費(fèi)的個性化。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析師生對服務(wù)產(chǎn)品的滿意度，可以幫助了解師生的個人偏好、需求特征，提供“一對一”的個性化服務(wù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營、服務(wù)和管理上的不足，為改善經(jīng)營策略、提高師生滿意度指明方向。

5.師生貢獻(xiàn)度分析

高校后勤是學(xué)校教學(xué)科研保障的經(jīng)濟(jì)實(shí)體，既有為廣大師生提供服務(wù)保障的教育屬性，又有符合高校后勤社會化的市場經(jīng)濟(jì)規(guī)律的經(jīng)濟(jì)屬性。后勤部門的效益對于不同師生而言其價值也是不同的。高校后勤CRM中的數(shù)據(jù)挖掘可以用來分析和預(yù)測不同經(jīng)營服務(wù)策略以及師生對后勤貢獻(xiàn)度的變化，幫助后勤部門制定適合的營銷策略。后勤部門可以制定一種計算師生貢獻(xiàn)度的方法，根據(jù)這種方法設(shè)定一些優(yōu)化目標(biāo)，利用數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行師生分析，發(fā)現(xiàn)哪些師生是真正創(chuàng)造效益的，哪些是無利或薄利的，通過交叉銷售、知識營銷等方法將無利或薄利的消費(fèi)提升為貢獻(xiàn)度較高的消費(fèi)。后勤部門還可以通過數(shù)據(jù)挖掘在師生貢獻(xiàn)度分析中的應(yīng)用，采取一系列措施來改善師生獲利能力，如為貢獻(xiàn)度較高的師生提供多品種、高質(zhì)量、個性化、高附加值服務(wù)產(chǎn)品，改善、發(fā)展與不營利但有貢獻(xiàn)的客戶關(guān)系，努力改變這些師生的購買行為，對師生獲利能力實(shí)施動態(tài)控制等。

四、高校后勤CRM中數(shù)據(jù)挖掘過程

數(shù)據(jù)挖掘一般要經(jīng)過問題定義、數(shù)據(jù)選擇與準(zhǔn)備（包括數(shù)據(jù)收集、建立數(shù)據(jù)挖掘庫和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換）、建立數(shù)據(jù)挖掘模型、知識模式評估、模型部署和完善、知識可視化與應(yīng)用等過程。

1.問題定義

CRM中數(shù)據(jù)挖掘必須明確一個或多個商業(yè)目標(biāo)，對每個目標(biāo)要有一個清晰明確的定義，包括應(yīng)用范圍及其相關(guān)領(lǐng)域的有關(guān)情況，熟悉背景知識，弄清用戶需求，否則就不能明確定義要解決的問題，就不能為挖掘準(zhǔn)備優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，也很難正確分析所得結(jié)果。在清晰地定義出業(yè)務(wù)問題和數(shù)據(jù)挖掘的目的后，應(yīng)該確定所要解決問題的類型，再對現(xiàn)有資源如已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，確定是否能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決用戶的需求，然后進(jìn)一步確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和制定數(shù)據(jù)挖掘的計劃，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法。[5]

2.數(shù)據(jù)選擇與準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)挖掘要以一定的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，高校后勤CRM的數(shù)據(jù)挖掘一方面要做大量的數(shù)據(jù)收集、整合多個數(shù)據(jù)源，保證數(shù)據(jù)的綜合性、易用性、數(shù)據(jù)的一致性和實(shí)效性，另一方面要利用數(shù)據(jù)挖掘者的分析經(jīng)驗和恰當(dāng)?shù)墓ぞ邚默F(xiàn)有數(shù)據(jù)中衍生出所需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

（1）數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集涉及各個方面的基本信息，以確保數(shù)據(jù)庫的廣泛性、真實(shí)性和有效性，通常包括五個方面：師生基本信息——通過學(xué)校人事、教務(wù)和學(xué)生管理部門獲得師生信息，例如姓名、性別、籍貫、聯(lián)系電話、E-mail、住處等數(shù)據(jù)；師生消費(fèi)信息——通過后勤的飲食、商貿(mào)、公寓等部門獲取的師生各類消費(fèi)情況、消費(fèi)能力、行為方式、飲食愛好、口味習(xí)慣等數(shù)據(jù)；師生需求信息——通過后勤服務(wù)人員的走訪、座談、學(xué)校部門行政指令、問卷調(diào)查、師生信息員的報送信息、網(wǎng)站咨詢、電話服務(wù)、電子商務(wù)平臺和個性化服務(wù)等所獲得的信息；師生時間信息——根據(jù)學(xué)校各相關(guān)職能部門的管理信息系統(tǒng)了解教師的教學(xué)和學(xué)生的學(xué)習(xí)、各項活動安排等信息，得到師生消費(fèi)的時間以便后勤相關(guān)服務(wù)部門提供相應(yīng)的服務(wù)；學(xué)生行為信息——通過學(xué)生公寓管理信息系統(tǒng)紀(jì)實(shí)考評功能取得學(xué)生在校期間的哪些學(xué)生經(jīng)常組合消費(fèi)以及個人的生活習(xí)慣、行為方式、消費(fèi)喜好、經(jīng)濟(jì)承受能力等信息。

（2）建立數(shù)據(jù)挖掘庫

數(shù)據(jù)收集確定了要挖掘的數(shù)據(jù)源，由于高校后勤CRM的所有數(shù)據(jù)是分布在不同的數(shù)據(jù)庫中的，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)合并與整合，把來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到同一個數(shù)據(jù)庫中，并進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、填補(bǔ)丟失的域、刪除無效數(shù)據(jù)。然后根據(jù)數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度、使用方式的不同，建立獨(dú)立的數(shù)據(jù)挖掘庫，使得能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計查詢、多維分析和各種圖表及其可視化。建立數(shù)據(jù)挖掘庫時，把每個文件和數(shù)據(jù)庫表的內(nèi)容進(jìn)行描述，將一些冗余或無關(guān)的數(shù)據(jù)除去，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低數(shù)據(jù)維數(shù)，形成適合數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫。建立數(shù)據(jù)挖掘庫，還要明確數(shù)據(jù)庫中字段的含義及其與其他字段的關(guān)系。

（3）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

建立數(shù)據(jù)挖掘模型時，要從大量數(shù)據(jù)中取出一個與問題相關(guān)的樣板數(shù)據(jù)子集，而不是全部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換是建立數(shù)據(jù)挖掘模型之前的最后一項數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，是根據(jù)建模的要求，對數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式進(jìn)行變換。

3.建立數(shù)據(jù)挖掘模型

數(shù)據(jù)挖掘的目的是建立一個實(shí)際工作中的知識模型，建立模型是數(shù)據(jù)挖掘的核心，是用來確定上述定義問題目標(biāo)的一種手段，通過使用數(shù)據(jù)挖掘方法從建立的數(shù)據(jù)挖掘庫中發(fā)現(xiàn)那些后勤CRM中能夠影響預(yù)期結(jié)果和可理解性等的知識模式。例如，為了建立學(xué)生食堂消費(fèi)行為模型，先確定模型的變量（已有消費(fèi)記錄，下次消費(fèi)時間等），建立學(xué)生群體劃分和描述模型輪廓，并利用模型預(yù)測學(xué)生行為特征，確定最有影響力的變量。知識模式挖掘過程是數(shù)據(jù)挖掘最為關(guān)鍵的步驟和技術(shù)難點(diǎn)所在，它采用了較多的技術(shù)如：關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類等，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，選取相應(yīng)的算法和參數(shù)，分析數(shù)據(jù)得到并形成知識模式。[6]

4.知識模式評估

通過建立數(shù)據(jù)挖掘模型而得到的知識模式，可能沒有實(shí)際意義或是沒有實(shí)用價值，也有可能不能反映知識的真實(shí)意義，甚至在某些情況下是與事實(shí)相反的，因此需要對知識模式進(jìn)行評估，確定哪些是有效的、有用的模式。模式評估將發(fā)現(xiàn)的知識以用戶能了解的方式呈現(xiàn)，根據(jù)需要對數(shù)據(jù)挖掘過程中的某些處理階段進(jìn)行優(yōu)化，直到滿足要求。

5.模型部署和完善

建立合適的模型后，就可以在后勤CRM中部署和應(yīng)用模型。模型部署的關(guān)鍵是確定最有影響力的變量，并建立管理信息系統(tǒng)，以便準(zhǔn)確地獲得動態(tài)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)時預(yù)測，例如最能影響師生消費(fèi)行為的變量，或者最能影響師生滿意度的變量等。模型完善包括定期或不定期地進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，根據(jù)需要擴(kuò)展新的模塊等。

6.知識可視化與應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的知識和模式的過程對用戶來說通常是不可見的，用戶也無法直接使用這些數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，因此需要用各種數(shù)據(jù)庫開發(fā)可視化的工具，把它以圖形或圖像的形式顯示出來，使數(shù)據(jù)挖掘的過程能夠被用戶理解，并集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。將通過上述處理后形成的有關(guān)師生行為模式等知識分別傳送給后勤營銷管理、飲食服務(wù)、商貿(mào)管理、學(xué)生公寓管理、監(jiān)控服務(wù)等部門，以便更好地進(jìn)行CRM工作。例如：學(xué)生在食堂購買葷菜的同時一般還購買素菜，分析哪些菜肴是學(xué)生最有可能一起購買來預(yù)測學(xué)生的購買行為，調(diào)整菜肴擺放位置，減少每個學(xué)生的服務(wù)時間，提高服務(wù)人員的工作效率；學(xué)生公寓管理中當(dāng)知道學(xué)生有A、B表現(xiàn)時，采用關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)挖掘方法，公寓管理者可以知道學(xué)生可能會發(fā)生C行為等。最后，后勤部門還需要在CRM實(shí)踐中檢驗知識和模式的使用效果，如果效果不好則需要重新修改原有的模型，甚至是定義。

五、結(jié)束語

高校后勤客戶關(guān)系管理是一個循序漸進(jìn)的過程，涉及經(jīng)營理念的轉(zhuǎn)變，是一種著眼理解和管理后勤現(xiàn)有和潛在師生需求的經(jīng)營服務(wù)策略。數(shù)據(jù)挖掘的導(dǎo)入高質(zhì)量地實(shí)現(xiàn)了CRM的目標(biāo)，高校后勤CRM中有效地應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以為高層決策者提供較為準(zhǔn)確的師生群體分析、市場營銷、師生滿意度、師生潛在需求等信息，引導(dǎo)后勤部門增強(qiáng)市場競爭意識，實(shí)現(xiàn)“以我為中心”、“以服務(wù)為中心”向“以師生為中心”轉(zhuǎn)移，鞏固服務(wù)學(xué)校、服務(wù)師生為其核心價值觀。通過廣泛搜集師生信息并進(jìn)行分類和聚類，不斷挖掘師生需求，確定特定師生群體或個體的消費(fèi)習(xí)慣和需求，判斷其潛在的、下一步的需求及行為，高校后勤以此為依據(jù)開展針對性強(qiáng)、有特色的個性化服務(wù)，從而提高師生的滿意度。將數(shù)據(jù)挖掘所形成的知識和規(guī)則等應(yīng)用于高校后勤經(jīng)營服務(wù)流程的整合和優(yōu)化，以師生為中心形成高效運(yùn)作的經(jīng)營服務(wù)機(jī)制，面向師生重構(gòu)高校后勤新型保障體系，創(chuàng)造高品質(zhì)、高效率的服務(wù)品牌。☉

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（編輯：隗爽）

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1673-8454（2010）05-0087-04