曹桂林
【摘要】 要想在煙草CRM中獲得潛在的、有價值的信息,那么可以利用數據挖掘技術對卷煙市場中的客戶信息進行全面有效的分析,提高對顧客的服務水平,幫助企業及時做出正確的營銷決策。
【關鍵詞】 數據挖掘技術 卷煙市場 CRM
引言:煙草行業CRM是在大型數據倉庫支持下的客戶關系管理系統,主要應用于在煙草公司與客戶有關的市場營銷、銷售、服務等領域,其最終目標是提高客戶的滿意度和忠誠度,吸引新顧客,留住老顧客,給企業創造更多的利潤。數據倉庫是一個對歷史數據進行收集和分類處理的集成化系統,是數據庫技術的一種新應用,它能夠滿足數據挖掘技術對數據環境的要求。要存儲和管理煙草CRM中的大量客戶信息,可以使用數據倉庫技術。
一、數據挖掘概述
數據挖掘是指從大量數據中發現并提取隱藏的、人們事先不知道的但又有可能是用戶感興趣的、有用的信息和知識的一種技術,是研究數據庫技術中的一個很有價值的新領域,在煙草CRM中,它是重要的組成部分。
數據挖掘系統可以采用基于C/S模式的三層結構,頂層為系統的客戶端;中層為數據挖掘引擎,它是數據挖掘系統的基本部分;底層為位于數據服務器端的數據庫與數據倉庫。
數據挖掘系統常用的技術有神經網絡方法、遺傳算法、決策樹、聚類規則、關聯分析等。
二、數據挖掘技術在煙草CRM中的應用
2.1 煙草CRM的主要功能
煙草CRM主要是為了對客戶的數據進行挖掘分析,制定出正確的銷售決策,具體功能如圖1所示:
1.客戶資料創建與管理。收集客戶的基本信息,客服人員登記存儲并進行有效的管理。2.卷煙訂單需求管理。收集市場信息,對信息進行分類整理,并通過市場調查掌握卷煙市場的動態,把握卷煙市場的需求。3.客戶分類評價。根據客戶分類評價的原則、方法及要求,利用獲取的相關客戶信息和業務信息,對零售客戶進行分類評價。4.客戶資料維護。定期對客戶的數據進行分析,不斷的更新完善,真正做到為客戶服務。5.客戶售后管理。不管是好的方面還是不足之處都要對客戶情況進行分析和處理,做好客戶的售后服務工作。
2.2 分類和聚類在卷煙CRM中的客戶類別分析
數據分類就是通過分析訓練集中的數據樣本,為每個類別建立分類分析模型,然后使用模型對數據庫中的數據進行分類。聚類是將物理相似或抽象的對象通過靜態分類的方法分成不同的類或子集(subset),使得同一個子集中的成員對象都有較高的相似度,而不同子集的對象差別較大。聚類與分類不同,聚類分析的輸入數據集是一組未標記的對象。在煙草CRM中,可以按經營規模對其進行聚類分析,把客戶群劃分成A、B、C三類,具體描述為:A類客戶,卷煙經營得井井有條,客戶購買量大,產生的利潤高;B類客戶,購買的主體,所占比例大,規模一般,利潤一般;C類客戶,經營規模較小,利潤較低。然后再根據分類技術,對客戶特征進行建模,描述出客戶群的特征,設定相應的客戶級別,以便對不同類別的客戶實施個性化服務。
2.3 關聯分析在卷煙CRM經營情況中的應用
關聯分析就是從大量的數據中挖掘出有價值的描述數據項之間相互關聯的相關知識。關聯規則用來描述數據項之間的相關性,反映了一組數據項之間的緊密相關聯的程度或關系。在進行卷煙CRM經營情況關聯分析時,我們主要從市場類型、銷售量、銷售業態三個方面進行。第一,銷售業態和銷售量之間進行關聯分析,得出關聯規則。如果是小賣部,銷售量大,那么就可能存在成批買賣問題;如果是大型商場,銷售量小,那么有可能是卷煙品種比較少或者有可能是銷售能力較差。第二,銷售規模、銷售業態和市場類型之間進行關聯分析,得出關聯規則。如果卷煙零售客戶是農村的,銷售業態較高,但銷售量比較小,那么說明卷煙零售客戶經營能力要進一步提高;如果卷煙零售客戶是城市的,銷售業態較高,銷售量少,那么說明卷煙零售客戶的經營需要考慮從其它渠道進行著手。
結束語:煙草CRM的管理和服務理念過于抽象,但是可以利用數據挖掘技術可以將其具體化、數字化、直觀化,從而發掘出潛在的、有價值的信息,幫助企業“吸引新的顧客”、“尋找新的商機”,制定更加有利于卷煙銷售市場的經營策略,提高企業的競爭力。
參 考 文 獻
[1]王欣、徐騰飛、唐連章.SQL Server 2005數據挖掘實例分析[M].中國水利水電出版社,2008
[2]歐陽秀軍、劉文.數據挖掘技術在煙草CRM中的應用[J].井岡山學院學報(自然科學),2009,30(6):42
[3]陸斌杰.數據挖掘技術在醫院管理中的應用[J].中國醫療器械雜志,2006(4):256-257