數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

摘要:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理方法，是實現(xiàn)對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的有效工具。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理應(yīng)用的最終體現(xiàn)，是幫助企業(yè)實現(xiàn)既定目標(biāo)的最佳途徑。在客戶關(guān)系管理中常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括:分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、統(tǒng)計回歸、偏差分析等。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;客戶關(guān)系管理;挖掘方法

中圖分類號:O23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1673-291X(2010)14-0255-02

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴(kuò)大，從而產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，人們希望通過對這些信息進(jìn)行更高層次的分析，以便更好地利用這些數(shù)據(jù)。但大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)往往使人們無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理大量數(shù)據(jù)，并從中抽取有價值的潛在知識，數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技術(shù)由此應(yīng)運而生。

一、概述

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的過程。它可以幫助決策者對歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并從中發(fā)現(xiàn)其中隱藏的關(guān)系和模式，進(jìn)而對可能發(fā)生的行為進(jìn)行預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘的過程也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程，它是一門涉及面很廣的交叉性學(xué)科，涉及到數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘是一種新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。簡言之，數(shù)據(jù)挖掘其實是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。從這個角度數(shù)據(jù)挖掘也可以描述為:按企業(yè)制定的業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。

數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)涉及到社會的各行各業(yè)，在移動、銀行、電信、保險、零售等商業(yè)管理，工程開發(fā)，科學(xué)研究等諸多領(lǐng)域取得了較好的發(fā)展，本文主要研究數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域特別是客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。激烈的同行競爭，使得越來越多的企業(yè)意識到客戶是企業(yè)競爭力的重要來源。隨著管理理念的更新，客戶關(guān)系管理正逐漸成為企業(yè)的焦點。其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。

2.客戶關(guān)系管理

目前，對于客戶關(guān)系管理還沒有一個統(tǒng)一的定義。許多研究機(jī)構(gòu)、學(xué)者和行業(yè)組織從不同的角度闡述了自己對客戶關(guān)系管理的理解。

最早提出客戶關(guān)系管理(CRM)概念的Gartnet Group認(rèn)為，所謂的客戶關(guān)系管理是為企業(yè)提供全方位的管理視角，賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力，從而實現(xiàn)客戶收益率的最大化。

Hurwitz Group認(rèn)為，客戶關(guān)系管理的焦點是自動化，同時也是改善與銷售、市場營銷、客戶服務(wù)和支持等領(lǐng)域的客戶關(guān)系有關(guān)的商業(yè)流程;客戶關(guān)系管理既是一套原則制度，也是一套軟件和技術(shù)。它的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷售成本、增加收入、尋找擴(kuò)展業(yè)務(wù)所需的新的市場和渠道以及提高客戶的價值、滿意度、贏利性和忠實度。

綜合各種觀點，客戶關(guān)系管理的含義還可以從以下三方面進(jìn)行理解:

CRM首先是一種管理理念。它起源于西方的市場營銷理論，產(chǎn)生于美國，并得到了迅速發(fā)展。理念的核心是將企業(yè)的客戶(包括最終客戶、分銷商和合作伙伴)作為最重要的企業(yè)資源，通過完善的客戶服務(wù)和深入的客戶分析來滿足客戶的需求，保證客戶終生價值的實現(xiàn)。

客戶關(guān)系管理又是一種新型管理機(jī)制。它要求企業(yè)從“以產(chǎn)品為中心”的模式向“以客戶為中心”的模式轉(zhuǎn)移。也就是說，企業(yè)關(guān)注的焦點應(yīng)從內(nèi)部運作轉(zhuǎn)向客戶關(guān)系，企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和組織流程重點應(yīng)從“產(chǎn)品”轉(zhuǎn)向“客戶”。

客戶關(guān)系管理也是一種管理軟件和技術(shù)。它將最佳的商業(yè)實踐與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、一對一營銷、銷售自動化以及其它信息技術(shù)緊密結(jié)合在一起，為企業(yè)的營銷、銷售、客戶服務(wù)和決策支持等領(lǐng)域提供一個業(yè)務(wù)自動化的解決方案，使企業(yè)擁有一個基于電子商務(wù)的、面對客戶的前沿，從而順利實現(xiàn)由傳統(tǒng)企業(yè)模式到以電子商務(wù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代企業(yè)模式的轉(zhuǎn)化。

二、客戶關(guān)系管理中常用的數(shù)據(jù)挖掘方法

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要包括:分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、統(tǒng)計回歸、偏差分析等等。

1.分類

分類在數(shù)據(jù)挖掘中是一項非常重要的任務(wù)。分類的目的是通過統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法(包括決策樹法和規(guī)則歸納法)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等構(gòu)造一個分類模型，然后把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到給定類別中的某一個。

2.聚類

聚類是把一組個體按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”。它的目的是使同一類別之內(nèi)的相似性盡可能大，而類別之間的相似性盡可能小。這種方法可以用來對客戶進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)客戶的特征和屬性把客戶分成不同客戶群，根據(jù)其不同需求，制訂針對不同客戶群的營銷策略。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則

它是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間存在關(guān)聯(lián)的規(guī)則，即根據(jù)一個事物中某些項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一項在同一事物中也出現(xiàn)，即隱藏在數(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，

4.回歸分析

回歸分析反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時間上的特征，主要用于預(yù)測，即利用歷史數(shù)據(jù)自動推出對給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。它可應(yīng)用于商品銷售趨勢預(yù)測、客戶贏利能力分析和預(yù)測等。

5.偏差分析

偏差分析側(cè)重于發(fā)現(xiàn)不規(guī)則和異常變化，即與通常不同的事件。在相類似的客戶中，對客戶的異常變化要給予密切關(guān)注。例如某客戶購買行為發(fā)生較大變化，購買量較以前大大減少，就要對客戶的這種原因進(jìn)行調(diào)查，避免客戶流失。

三、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的具體運用

在目前激烈的競爭環(huán)境下，為了獲得生存與發(fā)展，企業(yè)必須以客戶為中心，推進(jìn)客戶關(guān)系管理，提升服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)方式、服務(wù)質(zhì)量、經(jīng)營管理以及服務(wù)意識，增加客戶滿意度和忠誠度，最大限度地延長客戶平均生命周期。數(shù)據(jù)挖掘正逐漸成為客戶關(guān)系管理中最核心的部分。數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢，揭示已知的事實，預(yù)測未知的結(jié)果，并幫助分析出完成任務(wù)所需的關(guān)鍵因素，以達(dá)到增加收人、降低成本的目的。具體地說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)管理客戶生命周期的各個階段，包括爭取客戶、交叉銷售、客戶忠誠度分析和檢測客戶是否欺詐等。

1.爭取客戶

傳統(tǒng)獲得客戶的途徑一般包括各種廣告、電話行銷等。這種針對目標(biāo)市場的營銷活動是尋找感興趣的人。而數(shù)據(jù)挖掘可以對登陸企業(yè)網(wǎng)站、撥打免費電話、填寫申請表的響應(yīng)者進(jìn)行挖掘，從而把市場活動重點鎖定在以上某些人身上。數(shù)據(jù)挖掘還可以尋找出和高價值的客戶類似的潛在客戶。在采用了數(shù)據(jù)挖掘后，為客戶提供的直郵廣告的有效性和回應(yīng)率會得到大幅度的提高。

2.交叉銷售

企業(yè)和客戶之間的關(guān)系是經(jīng)常變動的，一旦一個人或者一個公司成為你的客戶，你就要盡力使這種客戶關(guān)系趨于完美。一般來說可以通過三種方法:最長時間地保持這種關(guān)系。最多次數(shù)地和你的客戶交易。最大數(shù)量地保證每次交易的利潤。

因此我們就需要對我們己有的客戶進(jìn)行交叉銷售。交叉銷售足指企業(yè)向原有客戶銷售新的產(chǎn)品或服務(wù)的過程。交叉銷售的好處在于，對于原有客戶，企業(yè)可以比較容易地得到關(guān)于這個客戶較為豐富的信息，大量的數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性來說有很大幫助。在企業(yè)所掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能正包含著這個客戶決定他下一個購買行為的關(guān)鍵因素甚至是決定因素，這個時候數(shù)據(jù)挖掘就可以幫助企業(yè)尋找到這些影響他購買行為的因素。

3.客戶忠誠度分析

客戶關(guān)系管理需要培養(yǎng)和選擇忠誠客戶，使之與企業(yè)保持長期關(guān)系，但不是所有客戶都愿意與企業(yè)保持聯(lián)系，一些客戶的購買決策只受價格、方便等因素的影響。也有一些顧客更關(guān)心商業(yè)所帶來的利潤是巨大的，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過對數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以確定消費者的購買習(xí)慣、購買數(shù)量和購買頻率，分析客戶對某個產(chǎn)品的忠誠程度、持久性、變動情況等，以確定忠誠客戶，并為他們提供”一對一”的個性化服務(wù)，增強客戶的忠誠度，最大限度地挖掘客戶對企業(yè)的終生價值，為企業(yè)創(chuàng)造更大的利潤。

4.客戶欺詐行為預(yù)測

總結(jié)歸納出以往客戶的各種欺詐行為的內(nèi)在規(guī)律，建立一套欺詐行為規(guī)則庫，從而可以及時預(yù)誓各種騙費、欠費，盡量減少企業(yè)損失。首先將多個數(shù)據(jù)庫的信息集成起來，然后可以采用多種數(shù)據(jù)分析工具來找出異常模式，包括數(shù)據(jù)可視化工具，鏈接分析工具，分類工具，聚類分析工具，孤立點分析工具，序列模式分析工具等。這些工具都可以識別出一些重要的活動和模式，有助于聚焦可疑線索。

四、總結(jié)與展望

在充滿競爭的市場經(jīng)濟(jì)中，客戶資源的爭奪變得更加激烈。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)的應(yīng)用將成為客戶關(guān)系管理策略的必要補充，并將給企業(yè)帶來更大的利潤。市場對數(shù)據(jù)挖掘的需求將隨著對客戶關(guān)系管理的需求的增加而進(jìn)一步加劇。目前，數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理的應(yīng)用還處于研究和初級應(yīng)用階段，數(shù)據(jù)挖掘廣泛地應(yīng)用于客戶關(guān)系管理并為企業(yè)創(chuàng)造大量利潤，還有大量的課題需要研究。隨著越來越多的企業(yè)從以產(chǎn)品為中心的傳統(tǒng)模式向以客戶為中心的現(xiàn)代模式的轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于客戶關(guān)系管理的意義將顯得更加突出。

參考文獻(xiàn):

[1] 夏火松，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社，2004.

[2] 蘇新寧，楊建林，鄧三鴻，等.數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)[M].北京:科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，2003:53-65.

[3] 何榮勤.CRM原理、設(shè)計、實踐[M].北京:電子工業(yè)出版社，2003.

[4] 江毅，朱順泉.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究[J].軟科學(xué)，2003，(12):46-48.

[5] 海波，仲秋雁.基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系管理體系結(jié)構(gòu)研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報，2004，(2):42-46.