淺談鋼企CRM實施及數據挖掘技術的應用*

沈文彥

(江蘇蘇鋼集團，江蘇 蘇州　215151)

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淺談鋼企CRM實施及數據挖掘技術的應用*

沈文彥

(江蘇蘇鋼集團，江蘇 蘇州215151)

通過闡述鋼鐵企業建立客戶關系管理的流程框架和實施客戶關系管理系統的要義，借助CRM系統結構和與數據挖掘技術相結合的優勢，探討了數據挖掘技術在客戶關系管理中的相關應用。

客戶關系管理；數據挖掘；鋼鐵企業；顧客價值

引言

中國的鋼鐵企業已逐步認識到實施客戶關系管理項目的重要性，為獲得滿意的客戶關系，重要的思路就是通過實施客戶關系管理(Customer Relationship Management，CRM)項目來實現價值最大化。而對各類客戶的異動變化之間相關性分析，運用數據挖掘理論的相關分析方法，深入挖掘CRM領域數據倉庫中各種數據信息之間的相關性參數，為預測和分析鋼鐵行業供求關系客戶的變化趨勢提供一種行之有效的方法，提高預測的準確度，預防客戶的流逝、渠道的萎縮，避免企業陷入惡性競爭，提高全行業抵抗來自國內外各種不利因素的風險的能力。建立采銷核心客戶關系實現企業供應鏈一體化，通過對CRM的數據挖掘及信息的深入運用，建立以“伙伴式、雙贏策略”為準則共同致力于“利益一體化”的長期合作伙伴關系，追求和培養企業的“共生客戶”，提高雙方的贏利能力，以供應鏈整體來應對環境的不斷變化，使鋼企獲得更多的競爭優勢。

1　技術本身

1.1數據挖掘技術

數據挖掘(Data Mining)又稱數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量的數據中提取或發現“知識”。數據挖掘技術是最近幾年內迅速發展起來的一門交叉學科，涉及數據庫、統計學、人工智能和機器學習等多個領域。其概念最早是由Usama Fayad 1995年加拿大蒙特利爾的第一屆知識發現和數據挖掘國際會議上提出的，它的提出是與計算機科學、人工智能的機器學習等發展分不開的[1-2]。

1.2CRM的定義和框架體系

CRM(Customer Relationship Management)即客戶關系管理，源于以客戶為中心的商業模式，其通過對客戶關系的有效管理，以鑒別、獲得、保持為企業帶來利潤的客戶，是一種新型的管理機制。這個概念最早由美國著名的IT系統項目論證與決策權威機構Gartner Group于1999年正式提出，客戶關系管理是為企業提供全方位的管理視角，賦予企業更完善的客戶交流能力，從而實現客戶收益率的最大化。

關于客戶關系管理的定義，現在市場上對CRM有多個不同的定義。但是綜合各方面的定義，在從管理的理念和技術流程的基礎上，將CRM定義為：CRM是以相待管理理念為基礎，將管理思想和信息技術有效的集合，以“客戶為中心”的業務流程重組，形成一個協調整合的解決方案，以提高客戶終身價值，實現客戶價值提高和企業利潤增長雙贏[3]。根據企業資源管理研究中心(AMT)的定義,CRM是一種以客戶為中心的經營策略，它以信息技術為手段對相關業務功能進行重新設計，并對相關工作流程進行重組，以達到留住老客戶、吸引新客戶、提高客戶利潤貢獻度的目的。

客戶關系管理(CRM)是現代企業管理的核心思想，它貫徹以客戶為中心的經營理念，利用信息技術來充分把握和了解客戶，在適當的時候，把適當的產品，通過適當的途徑，提供給適當的客戶。CRM為企業提供了一個收集、分析 和利用各種客戶信息的系統，幫助企業充分利用其客戶管理資源，也為企業在電子商務時代從容應對不同的客戶提供了科學的手段和方法。 圖1簡單概述了CRM系統功能概貌。

圖1　CRM系統功能概貌

1.3CRM系統的主要功能

A、信息分析；

B、對客戶互動渠道進行集成；

C、支持網絡應用；

D、集中的客戶信息倉庫；

E、工作流進行集成；

F、與ERP功能的集成。

對于鋼鐵企業來說，CRM系統的主要目標是提高與客戶打交道的自動化程度，同時改進與客戶溝通的業務流程，但是能夠具備強有力的商業情報和分析能力對CRM也是很重要的。CRM系統有大量關于客戶和潛在客戶的信息，企業可以通過CRM系統，對其進行分析，使得決策者所掌握的信息更完全，從而能更及時地做出決策。良好的商業情報解決方案應能使得CRM和ERP協同工作，這樣企業就能把利潤創造過程和費用聯系起來。

2　鋼企CRM系統與數據挖掘技術的結合2.1　CRM客戶關系管理對鋼企發揮客戶價值作用非凡

從理論研究的角度上講，開發一個新客戶的成本是維持一個老客戶的5～8倍，而流失一位老客戶的損失，只有爭取10位新客戶才能彌補。鋼鐵企業實施CRM客戶關系管理系統有利于維系和保持已有的客戶關系。中國鋼鐵產品70%的消費量集中在一些重點、核心用戶或者直供戶，因此維系和保持客戶關系對鋼鐵企業的生存和發展非常重要。與此同時，由于鋼鐵企業的客戶少，也為鋼鐵企業實施客戶關系管理系統創造了有利的條件。

核心客戶關系管理是管理與重要客戶間的相互作用及關系的一個系統的過程，企業將自身業務與合作伙伴業務集成在一起，縮短相互之間的距離，降低供應鏈總成本、降低庫存水平、增強信息共享、改善相互之間的交流、保持戰略伙伴相互之間操作的一貫性、產生更大的競爭優勢。 帕累托原理能很好地予以描述，即20%的客戶產生80%的收入或利潤；鋼鐵企業實施客戶關系管理系統可以為企業創造價值。通過提高客戶的忠誠度，縮短產品周期，降低客戶開拓成本和交易成本，為企業帶來增值。鋼鐵企業實施客戶關系管理系統提高了企業對市場的應對能力，使企業取得了市場競爭優勢。

2.2CRM結合數據挖掘技術的形式

從CRM系統所肩負的功能來看，系統必須在大量的看似無關的信息中，得出對企業有利的商業情報，雖然現代計算機的速度越來越快，但是從那些復雜的數據中，及時找出有用的商業情報，沒有科學的算法，是絕對無法辦到的。

數據挖掘技術很好地解決了這一問題，這里主要介紹數據挖掘技術的三種算法：

(1)人工神經網絡算法：人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)的研究，可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的感知器(Perception)模型。是在對人腦組織結構和運行機制的認識理解的基礎上，進行智能行為模擬的一種工程系統。神經網絡是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都與一個權相連，在學習階段，通過調整神經網絡的權，使得能夠預測輸入樣本的正確類標號來學習。這種算法，可以實現數據的分類(Classification)、聚類(Clustering)、特征挖掘等多種數據挖掘，以及人工智能的學習任務。

(2)決策樹算法：決策樹(Decision Tree)方法最早產生于上世紀60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，是一種逼近離散函數值的方法。決策樹是一個類似于流程圖的樹結構，它的每一個內部節點都代表了一個屬性上的測試，每個分枝代表一個測試輸出，而每個樹葉節點代表類或類分布。決策樹算法包括樹的構造和樹的剪枝，有兩種常用的剪枝方法：先剪枝和后剪枝。使用決策樹算法進行分類，能夠很直觀地從圖中看到分類的規則。

(3)遺傳算法：遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授于1975年首先提出來的，并出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳算法(SGA)。遺傳算法根據適者生存的原則，形成由當前群體中最適合的規則組成新的群體，以及這些規則的后代。遺傳算法用于分類和其他優化問題。

此外，還有粗糙集方法、模糊集方法、貝葉斯網絡、可視化技術、臨近搜索方法和公式發現等方法。

結合數據挖掘技術和算法，從大量甚至海量看似無關聯的客戶數據或其他日常數據中挖掘出隱含的、未知的、對公司決策有潛在價值的知識和規則，能夠幫助鋼鐵企業找出違背發現的新機會，能夠更準地預測商業情景，更快地做出有利于企業的決策。

2.3鋼鐵企業的客戶關系管理

鋼鐵企業的客戶關系管理是一種旨在改善鋼鐵企業與分銷商以及最終客戶之間關系的新型管理機制。鋼鐵企業實施客戶關系管理系統首先得轉換經營理念，從“產品”導向的管理轉變為“客戶”導向的管理，并以“客戶為中心”的經營理念重組企業生產經營的業務流程。這是直接關系到CRM項目的能否成功實施的關鍵兩步。通過優化企業業務流程，利用信息共享，有效降低企業的生產經營成本，提高客戶滿意度、保持和吸引更多的客戶，增加持續盈利能力。其要求以“客戶為中心”來建立鋼鐵企業管理模式，以提高快速響應市場的能力和客戶滿意度來規范工作流程，建立客戶驅動的產品/服務設計，進而培養客戶的忠誠度，擴大企業可盈利份額。它為企業在銷售、客戶服務和決策支持等領域提供了一個業務自動化的解決方案，從而實現由傳統企業模式到以電子商務為基礎的現代企業模式的轉化[5]。

圖2描繪了以“客戶為中心”的鋼鐵企業CRM的簡要流程圖，通過對鋼鐵企業的業務過程的集成，

圖2　CRM的簡要流程圖

將對客戶的管理滲透到企業的各個部門，使得生產和經營圍繞市場和客戶來進行，提高了企業及時相應市場的能力。

CRM系統通過與客戶互動的方式來采集客戶信息、市場信息、銷售信息等，并將這些信息存儲到與ERP系統共享的數據庫中，通過數據倉庫技術和數據挖掘技術將這些信息進行綜合匯總和抽象分析，從而對市場和銷售情況進行預測，對客戶行為、客戶價值等進行分析。

3　鋼企CRM實施及數據挖掘技術的應用3.1　鋼鐵企業CRM實施要點

鋼鐵企業有其行業的特殊性，鋼鐵企業實施客戶關系管理系統應該注意以下方面：

(1)市場信息的及時、準確獲取:鋼鐵行業的多渠道的營銷模式，使得企業往往很難及時獲得準確

而全面的市場信息，同時也很難將市場信息順暢地傳達給各個渠道。這就要求CRM必須能夠使各個銷售渠道實現訂單下發、貨物接收、倉儲物流及銷售結算等信息的及時傳遞，提高企業對各渠道的信息處理及掌控能力。

(2)健全的服務體系:隨著市場競爭的不斷加劇，缺乏良好服務體系的鋼鐵企業必將處于不利地位。如今，鋼鐵企業已不只停留在產品的供應及質量異議的處理上，更是加大了服務體系的建立與健全。CRM因此更需要一個完善的服務平臺為客戶提供多方位、相互的集成的服務渠道。

(3)CRM，ERP信息共享: 鋼鐵企業特別是特殊鋼企業只有通過建立“以銷定產”為主的運營模式，實現對客戶定制化、個性化需求的有效滿足，才能吸引和培養大批忠誠的重點客戶、核心客戶。這要求CRM系統和ERP系統信息高度共享與相互支持。

3.2基于CRM的數據挖掘

鋼鐵企業在建立CRM客戶關系管理系統之后，除開展日常性工作外，對CRM系統形成的數據倉庫進行深入的數據挖掘，對企業經營管理提供有效決策支持則顯得非常重要。目前市場上的CRM系統主要通過以下幾個方面來進行數據分析：

(1)客戶細分：通過客戶的詳細資料方面的深入分析，包含客戶群體分析、忠誠度分析、客戶利潤分析等。通過客戶屬性信息進行分析，包括對客戶的所在地區的人口、地理區域、地區收入水平、以往的購買行為、地區消費水平等信息，通過系統中數據挖掘算法分析，可以得出客戶潛在消費能力，以及消費傾向和客戶忠誠度等信息；通過對客戶的生產狀況和客戶的產品利潤情況分析，可以知道客戶的企業健康狀況；事實上，每個客戶都有一系列的相關屬性，而對一些企業來說，重要的分類需綜合一系列屬性而非單個屬性來評判。數據挖掘中的聚類方法，能夠幫助企業按照客戶的類別、行業、區域等企業感興趣的各種條件細分市場。客戶細分是企業確定產品和服務的基礎，也是建立一對一營銷的基礎。2000年某銀行將客戶細分為頂級、重要、核心和大眾四類客戶群，提供有針對性的差別服務，營業收入增長了一倍以上。

(2)客戶獲得：潛在客戶挖掘，通過分析客戶消費行為，針對不同意義的客戶，采取不同的有針對的營銷策略，制定出針對不同客戶最有效的銷售策略。數據挖掘中的分類、聚類技術可以幫助企業分析現有客戶來自哪里，他們有什么共同特征，然后建立響應模型，估算客戶對一個產品與服務的響應概率，挖掘潛在客戶。 通過對地域、現有客戶或供應商產業鏈分析，挖掘出潛在客戶信息，以及通過有效的營銷策略和市場活動，來推動潛在客戶變成活躍客戶，通過系統在第一時間為客戶量身定制相關信息，占據市場優勢。

(3)盈利預測：通過對客戶盈利能力分析與預測，確保企業利潤。根據20/80規則，20%的客戶通常會帶來80%的利潤，鋼鐵企業的大額交易則更為明顯。因此企業需要了解哪些客戶是給企業帶來利潤的客戶，哪些客戶會給企業帶來損失，從而將資源更多的分配給為公司貢獻利潤的客戶，減少在不為公司貢獻利潤的客戶身上所花的費用，杜絕風險極高的客戶。利用數據挖掘中的分類與預測技術建立生命周期價值(LifeTime Value, LTV)模型可以預測客戶在預定時間長度內的總體利潤。

(4)客戶滿意:實時跟蹤評價完善售后服務，通過對客戶反饋信息的分析，反饋出客戶的滿意度和忠誠度，避免客戶流失。如今能夠運行良好的企業，都在考慮如何使得客戶更加滿意，通過客戶關系管理提高現有的和潛在客戶的忠誠度。CRM系統通過自定義的定量的度量標準和公式，發揮數據挖掘分析能力，通過流失建模幫助企業分析客戶忠誠度，能夠及時地對可能出現客戶滿意度下降的點，找出客戶不滿意的原因，給予及時的提醒，幫助企業制定有效措施，提高客戶忠誠度，增加企業的利潤。

(5)客戶異常:通過對客戶行為的數據分析，建立信用等級體系，并及時發現異常情況，規避風險和經濟損失，優化現行策略。系統通過交易情況、客戶生產經營狀況等信息，利用數據挖掘技術中的孤立點分析可以發現異常數據，這些異常數據對分析客戶的信用度是非常有用的，如在鋼鐵企業客戶利用承兌匯票、信用證時間差等拖欠貨款，通過客戶數據分析，可以避免客戶欺詐、銷售異常等。通過客戶異常分析，給決策者提供相關信息，來制定和優化現行的營銷策略。

鋼鐵行業CRM系統整合的這些功能，之所以能夠精確計算，數據挖掘技術，起到了決定性的功能，一個具備學習型的CRM系統，能夠有效地幫助企業提升業績。在日常生活中，接觸到最多的數據挖掘系統，就是搜索引擎，它就是一種具備學習能力的數據挖掘系統，可以及時分析出現代人類上網關心的話題，或某一群體關心的話題等信息。

4　結束語

鋼鐵業在整個國家的經濟結構中雖然舉足輕重，中國鋼鐵企業實施CRM也只是處于探索階段。CRM是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制。而數據挖掘的研究已進入了一個高峰期，在很多領域都在嘗試進行技術應用，比如在公司的人力資源系統中，通過對員工的日常數據分析，挖掘出員工的最大潛能，以及員工的忠誠度等信息。

如果鋼鐵企業可以很好地吸收CRM理念，在CRM系統中有效地利用數據挖掘技術，為企業決策者提供準確的數據，來降低公司運營成本，增加利潤，都是可以預見的。因此，鋼鐵企業只有對自身存在的問題和改善目標有著清晰的認識，認清客戶關系管理系統的建設和數據挖掘的運用并不是單純的企業信息化建設而是一項復雜的管理系統工程，重視外部資源管理和內部資源管理的結合，才有可能取得最后的成功。

總之，CRM系統是現代鋼鐵企業能夠保持市場競爭力的重要手段和工具，數據挖掘技術能夠更好地保證CRM系統實現其目標，充分發揮其作用。

[1]朱愛群.客戶關系管理與數據挖掘[M].北京：中國財經出版社，2001.

[2]何榮勤.CRM原理·涉及·實踐[M].北京：電子工業出版社，2003.

[3]Michael J A Berry，Gordon S Linof.數據挖掘——客戶關系管理的科學與技術[M].袁衛.北京：中國財政經濟出版社，2004.

[4]郝應光，于慧，劉曉冰.基于CRM的面向鋼鐵行業的企業管理信息系統研究[J].計算機應用研究,2004,(11):75—77.

[5]劉鴻淵，茍冰心.鋼鐵產品市場特征及客戶關系管理有關問題的探討[J].冶金經濟與管理,2001,(5): 34—36.

[6]谷力.供應鏈管理及客戶關系管理系統的設計與實現[J].冶金自動化,2003,(3):20—23.

[7]郝應光，尹文升，劉曉冰.面向鋼鐵行業的ERP與CRM、SCM集成研究[J].計算機技術與自動化,2005, 24(2):286—291.

2015-09-28

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