數據挖掘在CRM中的應用研究

王洪艷，肖 寒

（大連財經學院，遼寧 大連 116622）

數據挖掘在CRM中的應用研究

王洪艷，肖 寒

（大連財經學院，遼寧 大連 116622）

數據挖掘在客戶關系管理（CRM）中的應用是近年的熱點話題。在海量的信息中挖掘具有潛在價值的信息，以輔助管理層的決策，是企業重點關注的問題。從數據挖掘的基本原理入手，通過分析客戶關系管理中存在的問題，探討了數據挖掘在客戶關系管理中的具體應用。

數據挖掘；CRM；應用研究

隨著市場經濟的發展和企業之間的競爭日趨激烈，企業僅靠產品質量難于在競爭中勝出，因為客戶需求越來越個性化。所以，企業營銷模式逐漸從“以產品為中心”向“以客戶需求為中心”發生轉移，即市場營銷從4P理論（Product、Price、Place、Promotion）逐漸演變為4C理論（Customer、Cost、Convention、Communication）。在此過程中以消費者為市場導向的客戶關系管理系統（Customer Relationship Management）應運而生。簡單地說，CRM就是以市場需求為向導，通過計算機網絡技術的支撐，為客戶提供優質的產品和服務，從而提升企業核心競爭力的一種營銷手段。Cartner Group認為：“客戶關系管理就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，最大化客戶的收益率”[1]。要實現CRM的運行必須要有數據挖掘技術，信息技術來作為支撐。

1 數據挖掘的相關原理

1.1 數據挖掘的定義

1995年，Unmam Fayand在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數據挖掘（Data Mining）概念。他認為數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的資料中提取隱含在其中的，人們實際不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程[2]。通過概念分析，可以知道數據挖掘出的知識并不是自然科學的最新發現，也不是推導出的數學公式，它是相對于某一個客觀事物的描述。

1.2 數據挖掘的主要過程

CRM的實際運用中，數據挖掘主要包含三個階段：資料準備、數據挖掘、結果評價，如圖1所示。

圖1 數據挖掘過程

1）數據準備。數據準備是整個數據挖掘中的基石，因為要處理的數據來自不同的數據源，有大量的重復和歧義的數據，這些數據對數據挖掘的過程有負面的影響，所以數據的準備在整個過程中占有極其重要的地位，嚴格來說資料準備中包含三個方面：

2）數據挖掘。在數據挖掘階段，根據數據的特征和用戶的需求來選擇相恰當的算法工具對已經處理過的資料進行分析，得出需要的數據模式。

3）結果評價。對發現的數據模式進行描述，解釋成對業務目的有決策性說明的信息，將數據對用戶進行回饋，如果沒有達到用戶滿意的效果，則再次循環上面步驟，挖掘出更有效，更有價值的知識。

2 CRM中存在的問題

2.1 CRM系統中存在的問題

1）數據量大。近年來隨著大數據的興起，海量的數據對CRM來說是一個巨大的考驗。數據的處理方法、分類的模式中細微的差別等均會對最后的結果造成影響。

2）不同平臺上的每個系統對數據的定義不同。從不同的系統中收集的數據都需要進行轉換，而各個業務對數據的定義不一定相同，使得對數據的理解和使用可能存在偏差。

2.2 CRM實施過程中存在的問題

CRM在國內實施和運用較晚，大部分僅停留在試探性地建立數據模型，部分處于調研和可行性分析的階段。實際投入使用的基本上為大型企業，中小型企業基本未投入使用。其問題如下：

1）企業觀念陳舊，轉變準備不足。CRM作為一種新型的營銷模式，不應將它看成是一種工具。CRM目前運行失敗的最主要的原因之一可能是企業沒有統一、詳細的規劃，管理層沒有高度重視和全力支持，企業員工更沒有深入認識CRM，沒有努力去嘗試的態度和行為。

2）缺乏足夠的資金支持。企業對國外大肆宣傳和應用的CRM系統持懷疑態度，所以對CRM的資金投入不足，更有大幅度刪減CRM運行費用的行為。

3）業務流程難以改換。由于CRM是從用戶的需求，信息來對業務的流程進行改善，而在實施的過程當中需要不斷地改變，這些改變帶來的不適應會造成許多缺陷。

4）忽視CRM的核心思想。客戶提出的要求和回饋的信息不能及時地傳送給管理層，沒有起到真正改善企業與客戶關系的作用，忽視了CRM中以客戶為中心的核心思想。

5）忽視CRM與企業文化相結合。CRM是一種營銷方案，要發揮它的巨大用處，還需要根據企業實際情況進行調整。因為不同行業和不同企業具有不同的運行模式，所以CRM要與企業文化相輔相成，相互促進。

3 數據挖掘在CRM中的應用

數據是CRM系統的基礎，是成功實施CRM的重要支撐。經過數據挖掘得到的數據不僅可以應用到以客戶為中心的企業決策，還可以提升整個企業的管理。數據挖掘在企業中應用如下。

3.1 數據挖掘在客戶細分中的應用

在業務流程轉換中，CRM需要以資料的需求來不斷地改善，而數據挖掘技術可以為CRM提供精準的資料。

1）利用數據挖掘技術，可以分析數據庫中流失客戶的信息，對其進行針對性地研究，分析客戶的行為特征和屬性以及流失的因素。將擁有這些特征的客戶分為一類，對將會離開的客戶和已經離開的客戶進行有針對性的彌補措施，提出相應的補救方案，來挽回客戶，重新獲取客戶信任。

2）將潛在客戶分為一類，對客戶的潛在需求做出預測和判斷，開展針對性的營銷活動和優惠策略，在競爭中占取優勢。客戶細分是確定產品和服務的基礎。企業可以利用數據挖掘技術，對客戶信息采用一定的算法把他們的行為與屬性分為不同的群體，對客戶群體分類，可以有效地對客戶提供針對式服務，對業務流程進行精確地重組，以信息為支撐來改善CRM，減少繁瑣無用的步驟，減少人力、財力的浪費。

3.2 數據挖掘在客戶盈利能力分析中的應用

客戶盈利能力指客戶為企業提供的凈利潤的能力，每個客戶的盈利能力是不同的。據研究表明，20%的客戶會創造80%的利潤。所以，企業應對客戶的盈利能力進行分析。這樣，可以知悉不同市場活動中客戶盈利情況的變化，以此來幫助企業制定合理的市場策略，使企業利益最大化[1]。利用數據挖掘技術，先在客戶的事務歷史記錄中發現他們的行為特征，用這些特征來估計客戶盈利能力的高低，然后在利用數據挖掘工具對客戶進行分類，對不同盈利能力的客戶制定不同的優惠政策，避免在無盈利能力和低盈利能力的客戶上花費大量的精力和財力。

3.3 數據挖掘在客戶滿意度分析中的應用

CRM應用中，企業經常忽視其核心價值。通過數據挖掘技術，可對客戶的滿意度進行分析。通過客戶滿意度的評價，企業能掌握客戶對產品或服務的消費經驗的總體情況。盡管客戶滿意度反映的是客戶的主觀感受，但能客觀地說明客戶的滿意水平。通過對滿意度的分析可以讓企業了解客戶的想法和需求，發現產品與服務中的不足，為企業改善產品、提升服務質量、建立企業與客戶之間的良好關系打下基礎，體現“以客戶的需求”為中心的CRM核心價值。利用數據挖掘技術得到的信息和CRM數據庫中關于客戶購買、維修、回饋、建議、投訴等信息找出客戶滿意度低的原因并制定相應的措施，為企業創造更大的利潤。

3.4 數據挖掘在交叉銷售中的應用

CRM的使用，必須和企業文化相匹配。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同的市場活動情況下客戶的購買行為，可以對客戶實現交叉銷售。交叉銷售就是指向現有客戶提供新的產品和服務的營銷過程。交叉銷售對企業來說，是可以在現有客戶的基礎上擴大銷售、增加利潤的一個有效手段，也是保證企業可持續發展的重要戰略。在交叉銷售當中，一方面企業可以利用數據挖掘的相關分析技術向客戶推銷在組合銷售中未被購買的產品；另一方面，可以用數據挖掘的聚類分析，找出一類客戶經常購買的產品，并向其他客戶推薦這類客戶中大部分客戶經常購買的產品，從而在企業和客戶之間實現雙贏。對客戶來說，可以得到更好的產品和服務；對企業來說，增長了銷售額，贏得了客戶的長期信任。

3.5 數據挖掘在客戶預測中的應用

利用數據挖掘的分類技術，企業可以分析當前客戶的購買習慣，對客戶進行分類。通過建立分類算法模型，根據對象屬性的過去觀察值來估計該屬性未來值。數據挖掘會在大量的數據庫中尋找預測性信息，相比以往的手工分析預測問題，現在可以直接由資料來得出結論。不僅如此，數據挖掘還可以對市場的產品、促銷的效果和銷售的管道進行分類分析，幫助企業對市場未來的發展趨勢，客戶的消費習慣和購物模式有明確的了解[3]。同時還可以預測企業即將上市的產品的銷售情況，根據不同區域不同產品的消費需求來調整市場營銷策略。對企業的決策提供有力的支撐，更好地促進企業的發展。

3.6 數據挖掘在風險評估中的應用

風險評估是每個行業都會用到的。利用數據挖掘孤立點分析可以發現異常資料，這些異常的數據對分析客戶的信用度極其有用。風險評估可以實現利潤最大化、風險最小化；可以根據信用卡的惡性透支的異常行為進行分析，防止客戶的欺詐行為；在金融方面可以分析客戶償還貸款的能力，從而減少企業不必要的損失，同時讓企業對這些客戶加強警覺，減少欺詐的發生。

4 結語

當今社會，經濟和科技迅猛發展，CRM方興未艾，數據挖掘在CRM中發揮了重要的作用，為企業的營銷及管理做出了重要的貢獻。隨著CRM的日漸成熟和企業對數據挖掘技術的進一步運用，它必將擁有更為廣闊的前景。

[1]段蕾．數據挖掘分類技術及其在CRM中的應用研究[D]．合肥：合肥工業大學．2008．

[2]李相林．金中會．劉丹．淺析客戶關系管理中數據挖掘流程[J]．企業導報．2012(7)：277-278．

[3]王慧．數據挖掘技術在分析型CRM中的應用研究[J]．信息與電腦：理論版，2010(11)：118-119．

Application Research on Data Mining in CRM

WANG Hong-yan,XIAO Han
(Dalian University of Finance and Economics Dalian,Liaoning 116622,China)

Data mining in CRM has become a hot topic in recent years.Digging out the most efficient information effectively is the focus of enterprises'management.This paper analyzes the problems in CRM and conducts researches on the application of data mining,hoping to provide useful reference.

data mining;CRM;application;research

TP311.13；F274

A

1673-1891（2016）04-0089-03

10.16104/j.issn.1673-1891.2016.04.022

2016-09-27

王洪艷（1978—），女，副教授，研究方向：信息經濟與數據挖掘。