數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的運(yùn)用分析

夏鳳

[摘 要]超市作為服務(wù)大眾的單位，為了提供更好的服務(wù)，需要與客戶維持良好的關(guān)系，而這種關(guān)系的維護(hù)需要管理的加強(qiáng)和管理系統(tǒng)的建設(shè)。在系統(tǒng)建設(shè)中一項(xiàng)重要的內(nèi)容就是數(shù)據(jù)的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)背景下，大范圍的收集與超市客戶有關(guān)的數(shù)據(jù)信息是全面加強(qiáng)客戶關(guān)系管理的關(guān)鍵。就目前的研究來看，要獲取更多的數(shù)據(jù)信息，就必須使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。為了探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體價(jià)值，分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用是必要的，其能進(jìn)一步為超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的構(gòu)建提供幫助。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；超市；客戶關(guān)系；管理系統(tǒng)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.20.033

[中圖分類號(hào)]TP311.13 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2017）20-00-02

超市在目前的社會(huì)便民服務(wù)當(dāng)中發(fā)揮著重要的作用，人們對于超市的依賴和信賴度也在普遍提升。就目前的超市發(fā)展來看，超市的利潤提升與客戶量的多少有著重要的聯(lián)系，所以超市要獲得更多的利潤，必須維護(hù)好與客戶的關(guān)系，這樣才能吸引更多的客戶在超市中進(jìn)行消費(fèi)。在現(xiàn)代化企業(yè)管理理念的影響下，超市的現(xiàn)代化管理在不斷加快，而為了提升超市客戶關(guān)系管理的科學(xué)性和有效性，超市也在積極地進(jìn)行管理系統(tǒng)的建設(shè)。從系統(tǒng)的完善性出發(fā)，要想使系統(tǒng)在各方面的參考價(jià)值都能夠提升，就需要搜集更多的相關(guān)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是很好的獲取數(shù)據(jù)的手段，所以在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)建設(shè)的過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便有了積極的意義。基于此，深入分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的應(yīng)用便具備了重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)挖掘的概念和主要分析方法

1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)利用的一種重要手段，指的是從大量的數(shù)據(jù)中，對有效的、新穎的和具有潛在作用的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，并對可以理解的知識(shí)以及模型、規(guī)則等進(jìn)行利用的過程。數(shù)據(jù)挖掘在近年來的利用中越來越普遍，在不斷的完善和發(fā)展中，成為一門具有廣泛涉及面的交叉學(xué)科，不僅在內(nèi)容上融合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫等多方面的技術(shù)，還在金融、保險(xiǎn)、零售及電信等多個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的分析方法

數(shù)據(jù)挖掘在目前的各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中有著重要的利用價(jià)值，其發(fā)展空間也十分巨大。就目前的具體研究來看，對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行分析，需要的方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等。其中，對于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析法的研究，其目的是希望在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)經(jīng)常共同出現(xiàn)的項(xiàng)目，從而推斷出隱藏在項(xiàng)目背后的某種互相關(guān)聯(lián)的規(guī)則。分類法指的是按照一定的特征對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行劃分的過程，在利用分類法時(shí)，要求有已知樣本分類作為訓(xùn)練集。聚類指的是利用聚類技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對象內(nèi)在規(guī)律的識(shí)別，通過聚類法分析，相似的類可以得到聚合，數(shù)據(jù)的分布規(guī)律也可以導(dǎo)出。

2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析型CRM

2.1 CRM產(chǎn)品的分類

由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其應(yīng)用領(lǐng)域中展現(xiàn)出重要價(jià)值，因此基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)產(chǎn)生眾多的產(chǎn)品，分析型CRM就是其中的突出代表。就目前的CRM產(chǎn)品來看，主要按照功能分為三類。第一類是操作性CRM。此類產(chǎn)品強(qiáng)調(diào)的是通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部與客戶相關(guān)的銷售、服務(wù)以及支持和市場業(yè)務(wù)等方面的自動(dòng)化。第二類是協(xié)作性CRM。此類產(chǎn)品的應(yīng)用目的是通過自動(dòng)化的手段集成，管理企業(yè)所有的與客戶交互的渠道，從而改進(jìn)客戶服務(wù)。第三類是分析型CRM。此類產(chǎn)品的利用目的是要在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的支持下，通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而理解客戶的分類、價(jià)值以及忠誠度和消費(fèi)行為等。可見，以上三類產(chǎn)品在使用中都有其獨(dú)特的性能和價(jià)值。其中，分析型CRM在超市客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用價(jià)值更加顯著。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析型CRM當(dāng)中的應(yīng)用

在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建設(shè)中，分析型CRM運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相對較為普遍，同時(shí)更能貼近市場和滿足管理的需要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析型CRM當(dāng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在3方面。第一，客戶群體的細(xì)分。利用分析型CRM，可以將客戶的性別、收入、交易行為等方面的特征進(jìn)行具體總結(jié)，根據(jù)這些細(xì)小行為特征，企業(yè)可以將客戶群體進(jìn)行進(jìn)一步分類。第二，交叉營銷。交叉營銷指的是向已購買商品的客戶推薦其他的產(chǎn)品和服務(wù)。這種策略和客戶的興趣愛好以及購物傾向等有密切關(guān)系，所以也需要分析型CRM進(jìn)行。第三，客戶流失分析。利用分析型CRM可以將客戶流失的原因以及易流失客戶的具體特征進(jìn)行掌握，這對于超市客戶流失管理而言意義重大。

2.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的分析型CRM系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)

在超市客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的構(gòu)建中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要得到重點(diǎn)運(yùn)用，而分析型CRM產(chǎn)品使用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并對系統(tǒng)建立產(chǎn)生了重要的影響，所以研究分析型CRM產(chǎn)品的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也就具有了重要價(jià)值。就目前的具體分析來看，分析型CRM系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)主要包括5個(gè)基本模塊：第一，總控程序；第二，圖形用戶界面；第三，任務(wù)組件模塊；第四，挖掘殷勤及數(shù)據(jù)挖掘算法函數(shù)庫；第五，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊。這5個(gè)模塊構(gòu)成了完整的分析型CRM系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，并使得分析型CRM產(chǎn)品具有巨大的應(yīng)用價(jià)值。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶流失分析中的運(yùn)用

超市作為服務(wù)性的企業(yè)，避免客戶流失是其經(jīng)營過程中需要重點(diǎn)考慮的問題。客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的建立，有助于超市了解客戶的流失情況，進(jìn)而采取有效的避免措施，所以在建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)時(shí)，積極地使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，能獲得良好的效果。

3.1 需求理解和模型選擇

客戶流失分析實(shí)際上是超市希望能夠在基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，建立客戶流失的預(yù)測模型，從而詳細(xì)地掌握對客戶流失率有重大影響的因素，并從這些因素出發(fā)進(jìn)行相應(yīng)的控制。從具體的利用來看，分類和聚類兩種方法都可以用來進(jìn)行客戶流失的分析。從具體的方法利用來看，分類和聚類存在較大的區(qū)別，而兩種方法最大的差異在于對已標(biāo)定樣本的需要。因?yàn)樵诰唧w的分析中發(fā)現(xiàn)可以獲取以往客戶是否流失的數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本，所以在具體的方法選擇上，使用分類的優(yōu)勢更明顯一些。endprint

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是一個(gè)必要的階段，因?yàn)閿?shù)據(jù)準(zhǔn)備的充分性對于挖掘算法的效率及正確性有著非常顯著的影響。從具體的應(yīng)用實(shí)踐來看，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的時(shí)間利用占據(jù)整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程的60%，可見數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的重要性。從工作實(shí)踐性方面進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸納等工作。

3.3 核心算法

核心算法指的是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，挖掘數(shù)據(jù)引擎調(diào)用相應(yīng)的算法進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘分析。超市數(shù)據(jù)挖掘利用分類法的優(yōu)勢更加顯著，所以要利用分類決策樹方法進(jìn)行客戶流失分析。在確定好核心算法之后，對已經(jīng)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，就可以根據(jù)該客戶的屬性以及交易行為歷史對該客戶是否流失進(jìn)行決策樹判斷。

3.4 決策樹算法

在超市管理活動(dòng)中，存在眾多的經(jīng)營決策實(shí)例，這為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在決策樹算法中的應(yīng)用提供了歸納學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，保障了決策樹算法較高的分類準(zhǔn)確率。決策樹作為一種預(yù)測模型的算法，它需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得大量數(shù)據(jù)，并進(jìn)行有目的的分類。在運(yùn)用中，決策樹算法的執(zhí)行結(jié)果是一棵能夠表明哪些因素影響客戶流失的決策樹結(jié)構(gòu)圖，某個(gè)條件下的一個(gè)記錄集用樹的一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行代表，樹的分支根據(jù)記錄字段的不同來取值建立。以此類推，在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立下層節(jié)點(diǎn)和分支。當(dāng)然，結(jié)合實(shí)際的市場價(jià)值和超市的經(jīng)營情況，對生成的決策樹需要進(jìn)行修剪，剔除效率較低的分支，從中得到具有商業(yè)價(jià)值的信息。運(yùn)用決策樹算法時(shí)，系統(tǒng)可以利用圖形可視化的方式輔以文本及報(bào)表等展示結(jié)果，以方便決策人員進(jìn)行分析。

3.5 模型評(píng)估

客戶流失分析的準(zhǔn)確性不僅依賴于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所獲得的全面的、可靠的數(shù)據(jù)，同時(shí)對分析模型的合理性和科學(xué)性提出挑戰(zhàn)。例如：對于決策樹算法的運(yùn)用就要準(zhǔn)確根據(jù)市場的實(shí)際情況選取建樹參數(shù)。當(dāng)然，分析結(jié)果的正確與否以及可利用價(jià)值大小和分析模型的關(guān)系也十分密切，所以需要對模型進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

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