CRM系統:數據挖掘技術在CRM中的應用研究
(二)異常偏離分析。企業在對客戶數據進行
分析時,有可能發現異常數據或者無法解釋的現象
發生,企業應對此應高度關注,一般的做法是通過
使用數據挖掘的各種先進技術,如決策樹、神經網
絡、聚類等來及時分析這些異常情況,使企業能作
出快速的反應,并針對處理的結果及時調整企業的
營銷決策。
(三)趨勢分析和預測。數據挖掘的工具為客
戶需求趨勢預測提供了有效的手段,常用的工具是
時間序列分析、系統力學和神經網絡。這些工具能
為企業提供科學、有效的趨勢分析,并用于企業的
生產和營銷決策。具體內容包括:評價產品銷售狀
況,企業通過分析客戶數據庫中記錄每一位消費者
的交易信息,可以針對不同的產品、不同的區域采
取不同的銷售策略,實現盈利最大化;預測銷售狀
況,通過準確的預測,發現隱藏的信息,是把握市場
動向,滿足客戶需求,調整生產結構和營銷方法,從
而使企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。
(四)客戶服務支持?？蛻舴帐荂RM中的
重要組成部分,包括客戶信息和服務信息,這些數
據既有結構化的也有非結構化的,結構化的數據比
較容易分析和整理,如銷售狀況、客戶交易信息等,
非結構化的數據如故障信息、故障處理信息以及客
戶反饋信息等。對結構化數據挖掘的主要過程是:
根據相應數據的特點來選擇規則模板,對數據進行
選取和轉換,并應用歸納學習法、決策樹、最鄰近
法、人工神經網絡技術等來進行數據挖掘,挖掘得
到的結果可以存入數據庫,幫助企業決策,非結構
化數據由于存在的形式和性質難以進行標準化分
析,但是非結構化所隱藏的價值可以通過兩種途徑
來進行挖掘:一是建立全新的數據挖掘算法,直接
對非結構化數據進行挖掘,但是由于非結構化的自
身特點,使得這樣的全新數據挖掘非常復雜,而且
難以評估數據挖掘結果的可靠性;二是通過將非結
構化數據結構化,而后采用結構化的數據挖掘技術
對其進行挖掘,這就需要建立非結構化數據轉換技
術,而且也是非常復雜。總的來說,結構化數據挖
掘技術已經成熟,但是非結構化的數據挖掘尚待進
一步發展。
(五)銷售管理。銷售管理自動化是客戶關系
管理成長最快的部分,銷售人員與潛在客戶的互動
行為、將潛在的客戶發展成真正客戶并提高其忠誠
度是使企業盈利的核心因素。在此環節中,數據挖
掘可以對多種市場活動的有效性進行實時跟蹤和
分析,數據挖掘不僅使銷售人員及時把握銷售機
遇、提高工作效率,而且企業管理層也可以隨時掌
握市場動態。
(六)數據挖掘和客戶隱私。數據挖掘技術幫
助企業能比以往更好地發現客戶信息中的隱性知
識,但是這也增加了客戶隱私被企業侵犯的風險。
一方面客戶信息挖掘有助于客戶與企業之間建立
起親密的關系,另一方面客戶信息如果被企業不正
當地利用,則會給客戶本身帶來不利影響。比如客
戶信用等級、客戶交易行為等信息如果不當利用,
會給消費者帶來推銷騷擾,甚至是某種社會歧視或
者失業的威脅。客戶隱私按其本質來說,更是一個
道德問題而非一個技術問題,關鍵是處理好企業數
據挖掘與客戶個人信息保護之間的平衡問題,現在
世界上好多企業在處理客戶交易信息時,采用匿名
方式,將客戶的個人身份信息隱藏起來,只將交易
資料,如客戶偏好、消費等級、需求特點和客戶價值
等資料輸入到數據處理模型中?？傊?企業在實施
客戶關系管理的同時,必須注重客戶隱私的保護,
這樣才能給消費者以安全的感覺,才會讓客戶真正
地與企業之間進行交流,才能充分發揮數據挖掘在
客戶關系管理的作用。
三、結 語
數據挖掘技術本質上是提供一種商務運作更
先進的途徑,本身并沒有判斷待處理信息的質量與
價值高低,因此企業要對所收集的信息進行篩選,
選擇有價值的信息進行分析和處理;僅僅依靠數據
挖掘技術就想一勞永逸,不僅不現實而且會給企業
的經營運作帶來致命的打擊,因此數據挖掘技術要
和企業的業務流程、企業“以客戶為核心”的經營
理念相結合進行運作,只有這樣數據挖掘才不會變
成無源之水;數據挖掘技術多種多樣,每一種方法
應對不同的市場信息環境,而且對客戶信息的處理
也會受到各種因素的影響而失真,因此要綜合使用
各種方法來進行數據處理和分析。
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[責任編輯:周志華]
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