CRM系統(tǒng)：基于數(shù)據(jù)挖掘的CRM 分析

基于數(shù)據(jù)挖掘的CRM 分析 魏曉云 ( 四川行政學(xué)院計算機系, 四川成都610072) 摘要: 進行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)建設(shè), 是企業(yè)爭取競爭優(yōu)勢的重要手段, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 的實施中起著關(guān)鍵的作用。文章介紹了 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和CRM 技術(shù), 具體介紹了在酒店CRM 建設(shè)中用到的決策樹和模糊聚類這兩種數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)方法, 并做出了實驗分 析。 關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)挖掘; CRM; 酒店管理; 決策樹; 模糊聚類 中圖分類號: TP312 文獻標識碼: A 文章編號: 1009- 3044(2007)09- 20614- 03 Application of Data Mining in the Civil Aviation CRM WEI Xiao- yun (Sichuan College of Administration Sichuan Chengdu 610072 ,China) Abs tract: The construction of customer relationship management system is an important means of competition between airlines. Data mining plays a key role in the process of CRM. This paper first introduces the fundamental knowledge of CRM and data mining, and then presents concretely two methods of data mining in the aviation CRM, decision tree and fuzzy clustering. Key words : Data mining; CRM; Decision tree; Fuzzy clustering 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 建立一個分析模型, 用模糊聚類的數(shù)據(jù) 挖掘方法, 做出實驗分析客戶的特征。并據(jù)此有針對性地制定客 戶營銷策略, 以期高效發(fā)掘新客戶, 保留現(xiàn)有客戶, 是企業(yè)在提 高客戶營銷效果方面的一新嘗試。本文結(jié)合試驗設(shè)計的思想, 用 基于數(shù)據(jù)挖掘的方法對酒店的客戶營銷效果, 采取針對性進行實 證分析。分析結(jié)果表明, 在數(shù)據(jù)挖掘指導(dǎo)下制定的針對性客戶營 銷策略, 在增加用戶數(shù)量和提高服務(wù)質(zhì)量方面有顯著效果。 2 數(shù)據(jù)挖掘的概念 對于海量信息存儲, 數(shù)據(jù)挖掘是一種系統(tǒng)地檢查和理解大量 數(shù)據(jù)的工具。數(shù)據(jù)挖掘可根據(jù)預(yù)定義的數(shù)據(jù)目標, 對大量的現(xiàn)有 數(shù)據(jù)進行探索和分析, 揭示其中隱含的規(guī)律, 并進一步生成相應(yīng) 的分析、預(yù)測模型。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的是以前未知的、可理解的、可 執(zhí)行的信息, 所以也被稱為數(shù)據(jù)庫中的“知識發(fā)現(xiàn)”(Knowledge Discovery in Databases)。與統(tǒng)計分析技術(shù)相比, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能 很好地和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合, 而且數(shù)據(jù)挖掘工具用以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中 隱含的知識規(guī)律的方法, 已不局限于統(tǒng)計技術(shù)。還包括統(tǒng)計學(xué)科 以外的方法, 如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自組織圖及神經(jīng)模糊系統(tǒng) 等。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的“知識”可以用于構(gòu)建預(yù)測模型, 還可以再進 一步應(yīng)用于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)一般可以分兩類: 描 述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特性, 根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行推斷及預(yù)測[1]。 3 CRM 簡介及體系結(jié)構(gòu) 客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management CRM) 起源 于20 世紀80 年代初被提出的接觸管理(Contact Management) , 即專門收集整理客戶與公司聯(lián)系的所有信息。到20 世紀90 年代 初則演變成包括電話服務(wù)中心與支援資料分析的客戶服務(wù)(Customer care) 。經(jīng)歷了近20 年的不斷發(fā)展, 客戶關(guān)系管理不斷演變 發(fā)展, 逐漸形成了一套管理理論體系和應(yīng)用技術(shù)體系。CRM的概 念最早由Cartner Group 提出, 即認為為企業(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, 最大化客戶的收益率。 CRM 是一種以客戶為中心的市場營銷理念和策略, 它以信息技 術(shù)為手段, 對業(yè)務(wù)功能進行重新設(shè)計, 并對工作流程進行重組。它 集合了現(xiàn)代信息技術(shù), 包括Internet 和電子商務(wù)、多媒體技術(shù)、數(shù) 據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)和人工智能、呼叫中心等。 4 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于CRM 的過程 在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時, 數(shù)據(jù)倉庫隨時會增加新的數(shù)據(jù), 所 以數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于CRM的過程不是線性的。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于 CRM的過程可分為以下幾步: (1)定義問題。每一個CRM應(yīng)用都會有一個或多個商業(yè)目標, 根據(jù)具體的目標, 如“增加客戶的回應(yīng)率”或“增加客戶的回應(yīng)價 值”等建立不同的模型。 (2)建立銷售數(shù)據(jù)倉庫。建立銷售數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)準備的核心 工作, 而且這一步花費的時間和精力最多, 數(shù)據(jù)準備可能占用整 個數(shù)據(jù)挖掘過程的50%- 90%的時間和精力。因為已有的數(shù)據(jù)庫 的數(shù)據(jù)形式不能滿足數(shù)據(jù)挖掘的需要或者它們會影響CRM與數(shù) 據(jù)挖掘結(jié)合后的系統(tǒng)的執(zhí)行速度和效果, 所以需要建立一個滿足 數(shù)據(jù)挖掘需要的銷售數(shù)據(jù)倉庫。 (3)洞察數(shù)據(jù)。在建立預(yù)測模型前必須充分理解數(shù)據(jù), 收集大 量的數(shù)據(jù)摘要( 包括描述性的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如平均值、標準方差等) 和 查閱數(shù)據(jù)的分布情況, 可能還要采用數(shù)據(jù)表格的形式來表示多維 數(shù)據(jù)。 (4)為建立模型準備數(shù)據(jù)。這是建立模型前的最后一個數(shù)據(jù)準 備步驟。 (5)建立模型。建立模型需要不斷重復(fù)工作, 它是從已有的模 型出發(fā)并不斷地修改直到找出最有用的模型。在這個過程中可能 會對數(shù)據(jù)做一些修改甚至改變問題的描述方法。 (6)模型評估。對挖掘的結(jié)果進行評估和表示,這是數(shù)據(jù)挖掘中 不可缺少的環(huán)節(jié)。運用實驗數(shù)據(jù)或新的樣本數(shù)據(jù)進行檢驗, 評估 挖掘結(jié)果的可用性和可信性, 并在此基礎(chǔ)上,調(diào)整和修改數(shù)據(jù)模型 和挖掘方法[4]。 5 數(shù)據(jù)挖掘在酒店CRM 中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在酒店的CRM 體系中, 通過對旅客的特 征數(shù)據(jù)進行分析, 可以對旅客進行分類, 對不同類別的旅客采取 不同的營銷對策。對不同等級客房賬單的歷史數(shù)據(jù)的分析, 對近 期或遠期旅客的訂房行為作出預(yù)測。一方面盡量多地售出高房票 而降低房票的售出量, 另一方面及時調(diào)整定價策略, 防止房位虛 耗﹑損失客源。對旅客服務(wù)滿意度的調(diào)查可以使酒店調(diào)整重點服 務(wù)策略, 忽略次要因素, 降低營運成本。因此研究大量旅客特征數(shù) 據(jù)和歷史訂房數(shù)據(jù), 是制定市場營銷策略和進行收益規(guī)劃的基 礎(chǔ)。在這個過程中可以引入數(shù)據(jù)挖掘的方法, 具體步驟如下。 5.1 數(shù)據(jù)準備 在這過程中, 分析人員將收集訂房系統(tǒng)中存儲的大量歷史數(shù) 據(jù), 包括序號﹑團隊標識﹑姓名﹑性別、訂房記錄﹑房間號﹑訂房狀 態(tài)﹑訂房人數(shù)﹑訂房日期等數(shù)據(jù)。并把他們整理成如下數(shù)據(jù): 姓名, 身份證號, 訂房工作號, 預(yù)訂日期, 訂房時間, 套房類型, 訂房代理 人信息, 出房票號, 出房工作號, 付款方式等數(shù)據(jù), 并把這些數(shù)據(jù) 集成在數(shù)據(jù)倉庫中。同時將旅客的特征數(shù)據(jù), 包括住店次數(shù)﹑累計 消費金額數(shù)﹑所在行業(yè)﹑套房等級﹑出行目的﹑教育程度﹑愛好和收 入等基本信息集成在數(shù)據(jù)倉庫中。 5.2 數(shù)據(jù)挖掘 5.2.1 預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘方法 這類方法主要指分類與回歸。分類方法用來預(yù)測某一個樣本 屬于哪一種類型, 回歸方法是通過具有已知的變量來預(yù)測其他變 量的值。實現(xiàn)技術(shù)有決策樹( 如圖1) ﹑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和樸素貝葉斯等。 決策樹的優(yōu)點是生成的模型易于理解, 但對輸入數(shù)據(jù)有限制, 數(shù) 據(jù)必須具有種類特征。例如, 可以采用決策樹的方法對旅客的訂 房選擇及帶來的收益和風(fēng)險做出分析。 強力推薦： 天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng) 天柏客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）是一款集專業(yè)性、實用性、易用性為一體的純B/S架構(gòu)的CRM系統(tǒng)，它基于以客戶為中心的協(xié)同管理思想和營銷理念，圍繞客戶生命周期的整個過程，針對不同價值的客戶實施以客戶滿意為目標的營銷策略，通過企業(yè)級協(xié)同，有效的“發(fā)現(xiàn)、保持和留住客戶”，從而達到留住客戶、提高銷售，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化的目的。通過對客戶進行7P的深入分析，即客戶概況分析(Profiling)、客戶忠誠度分析(Persistency)、客戶利潤分析(Profitability)、客戶性能分析(Performance)、客戶未來分析(Prospecting)、客戶產(chǎn)品分析(Product)、客戶促銷分析(Promotion)以及改善與管理企業(yè)銷售、營銷、客戶服務(wù)和支持等與客戶關(guān)系有關(guān)的業(yè)務(wù)流程并提高各個環(huán)節(jié)的自動化程度，從而幫助企業(yè)達到縮短銷售周期、降低銷售成本、擴大銷售量、增加收入與盈利、搶占更多市場份額、尋求新的市場機會和銷售渠道，最終從根本上提升企業(yè)的核心競爭力，使得企業(yè)在當(dāng)前激烈的競爭環(huán)境中立于不敗之地。 關(guān)鍵詞：CRM,CRM系統(tǒng),CRM軟件,客戶關(guān)系管理,客戶管理軟件,客戶管理系統(tǒng),客戶關(guān)系管理軟件,客戶關(guān)系管理系統(tǒng)