CRM系統：基于Agent的數據挖掘技術在CRM中的應用
基于Agent的數據挖掘技術在CRM中的應用
張玉葉1 ,宿 超2
(1. 濟南職業學院,山東 濟南 250014; 2. 山東廣播電視大學,山東 濟南 250014)
摘 要:本文針對已有的數據挖掘系統缺乏智能性,提出了一個基于Agent的智能數據挖掘系統模型,此模
型把Agent本身的特點自然地引入到數據挖掘中,使整個挖掘過程具有了智能性。根據挖掘到的信息來分析和
預測客戶的將來行為,從而有針對性地為客戶提供服務,降低決策風險,提高競爭力。
關鍵詞:數據挖掘;Agent; CRM
中圖分類號: TP392 文獻標識碼:A 文章編號: 1008 - 3340 (2008) 03 - 0047 - 02
一、引言
近幾年來,信息在社會發展中的關鍵地位得到越來越
多的關注。在這個全新的“信息時代”,未來競爭中的贏家
一定是反應快、效率高、靈活性強、核心競爭力突出,而且善
于處理客戶關系的競爭者。而且隨著Internet的飛速發展,
商務模式正逐漸由傳統模式轉向電子商務模式。在日益激
烈的電子商務買方市場競爭中,任何與客戶行為有關的信
息對商家來說都是非常寶貴的。大約40年前,管理大師德
魯克已經提出管理的根本目標在于創造客戶。但管理者在
獲得、保留和建立客戶關系方面,并未因此而取得顯著突
破。直到最近幾年,一種從大量數據中自動獲取顯式知識
的技術———數據挖掘技術日漸發展,并在很多領域得到了
廣泛應用, CRM (客戶關系管理)才得以快速成熟并成為焦
點。現在,已經有一些較好的數據挖掘系統已經投入使用
或正在實驗階段。但是,現有的數據挖掘系統雖然各有優
勢,但從智能性方面都還不夠完美,還需進行完善。而人工
智能領域中的Agent,則具有很高的智能性,將其兩者結合,
可實現整個挖掘過程的智能化。為此,本文提出了一個基
于Agent的智能數據挖掘系統模型,此模型把Agent本身的
特點自然地引入到數據挖掘過程中,使數據挖掘系統具有
了自治性、自動反應性、交互性及適應環境性等特點。商家
根據挖掘到的信息來分析和預測客戶的將來行為,從而有
針對性地為客戶提供服務。
二、基于Agent的智能數據挖掘系統的設計
(一)系統結構
現在及未來的經濟模式將是以INTERNET為依托的電
子商務,為此本文提出了一個基于Agent的智能數據挖掘
系統。該系統是輔助電子商務網站開發的分析工具。其系
統框圖如圖1所示,主要包括以下功能模塊:
1、數據預處理Agent
數據預處理Agent的功能是完成任務確定、模型設計、
數據分析及數據抽取、數據處理、數據變換。其中數據分析
及數據抽取包括OLAP分析、數據可視化分析、聚類分析等
常用數據分析方法; 數據處理部分一般包括消除“臟”數
據、推導缺值數據、消除重復記錄等數據清洗操作,還包括
連續屬性離散化等操作;數據變換過程一般包括特征選擇
過程和與具體實現有關的數據格式變換過程。
2、數據挖掘Agent
數據挖掘Agent的功能是完成數據模式的識別,即發
現新的模式或規則。
挖掘Agent使用各種挖掘方法分析數據庫中的數據,
來為決策Agent提供決策所需的信息。
3、決策Agent
決策Agent利用挖掘Agent獲得的各種信息進行評價
和驗證,進而對證實的結論和模式進行應用。
(二)系統功能
基于Agent的數據挖掘系統有三大方面的功能:
一是理解客戶行為:在客戶群中,顧客的盈利能力有很
大的區別,就如同顧客對市場營銷手段的反應有很大差別
一樣。如果不了解每位顧客的盈利能力,商家就會非常盲
目,很難做出最佳的市場決策。因為商家不知道他的顧客
現在值多少錢,所以商家可能對顧客過度投資,白白浪費了
錢;也可能對顧客投資過少不足以保持顧客的忠誠度而被
競爭對手把顧客搶走。
基本Agent的數據挖掘系統可以分析和預測在不同的
市場活動情況下客戶的反應和盈利能力的變化,從而幫助
商家理解和提高客戶盈利能力,進而確定最佳的以客戶盈
利能力為導向的市場營銷策略。
挖掘Agent通過分析數據庫中的數據,可以獲知客戶
的個人愛好、購買頻率、所屬的用戶群、客戶的購買模式和
瀏覽模式及網站上訪問者到購買者的轉化率、客戶的回頭
率等信息,然后將這些信息發送給決策Agent,由決策Agent
來對這些信息進行評價和驗證,進而對證實的結論和模式
進行應用。主要包括幾個方面:信息反饋和廣告發送;網站
設計的相應修正;對客戶定制個性化的頁面;對廣告設置的
修改等等。總之,為客戶量身定做,為不同的客戶提供不同
的服務,從而最大限度地保持客戶的忠誠度,有效提高其盈
利能力。
二是提高電子商務站點的效率:通過挖掘Agent挖掘
到的信息,商家能夠很容易地發現站點上的高購買部分和
低購買部分,網站設計者根據這些信息來修改和設計網站
結構和外觀,還可以針對不同的客戶提供個性化的服務,從
而使客戶能夠更加方便快捷地訪問網站和接受商家提供的
服務。
三是提高電子商務模式的成功率:基本Agent的數據
挖掘系統能夠很容易將用戶按照模式分類,能夠讓商家更
容易地對客戶進行細分,從而有針對性地對不同的客戶提
供最合適的產品和服務,這樣客戶在接受服務的同時也給
商家帶來最大的獲利;另外挖掘系統還能預測出客戶將來
最可能的行為模式,如會有多少“黃金級”客戶可能在下一
年內變成“青銅級”客戶? 或會有多少“青銅級”客戶將在
下一年內成為“黃金級”客戶? 商家根據此信息就會采取
相應的措施來防止“黃金級”客戶降級為“青銅級”客戶或
促使“青銅級”客戶盡早升級為“黃金級”客戶,也即盡量保
留住那些有價值的客戶和促使那些價值不大的客戶轉變成
有價值的客戶,從而最大限度地提高客戶盈利能力。
(三)工作流程
基于Agent的數據挖掘系統運行在電子商務網站的用
戶數據庫和數據倉庫(包括用戶訪問日志文件、注冊用戶的
活動信息等等)之上。由于HTTP協議的無狀態性,所以無
法區分和跟蹤一個訪問者在網站上的所有行為,這樣單純
的依靠日志文件來進行分析所得到的用戶信息微乎其微。
要吸引訪問者成為注冊用戶,以便得到更多的信息,并且通
過注冊給用戶分配一個COOKIE訪問頭,作為標識用戶的
唯一ID。
數據預處理Agent對電子商務網站中收集的數據進行
處理,抽取相關數據,進行二義性分析,消除不一致性等等;
然后將其處理后的數據交由挖掘Agent來進行。挖掘A2
gent可以使用各種數據挖掘方法來分析數據庫中的數據。
為了更方便的加入和替換挖掘方法,可以把方法做成調用
庫的形式,以插件的方式來組織各種挖掘算法,使其具有了
可擴展性和易選擇性。可以利用選項來選擇不同的挖掘方
法或直接由挖掘Agent本身根據不同的需要來調用合適的
算法。最后決策Agent將挖掘Agent得到的規律和模式進
行評價和驗證,進而對證實的結論進行應用,主要有:信息
反饋和廣告發送、網站設計的相應修改、對用戶定制個性化
的頁面和對廣告設置的修改等等。
三、結語
本文針對現有的數據挖掘系統缺乏智能性,把Agent
技術引入到數據挖掘中,給出了一個基于Agent的智能數
據挖掘系統。此系統利用Agent本身具有的知識(領域知
識、通訊知識、控制知識) 、目標及推理、決策、規劃、控制等
能力,及自主性、社會性、反應性、能動性等特性,可以實現
整個挖掘過程的智能化。
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