CRM系統:數據挖掘技術在客戶關系管理系統中的應用
數據挖掘技術在客戶關系管理系統中的應用
陳建成
(廣東發展銀行珠海分行電子銀行部, 廣東珠?！?19000)
[摘 要] 客戶關系管理(Customer Relationship Management, CRM) 是一種旨在改善企業與客戶之
間關系, 提高客戶忠誠度和滿意度的新型管理機制, 同時也是一種管理軟件和技術。數據挖掘技術能對
大量的數據及信息進行挖掘, 從中發現潛在的價值高的關系, 并利用模式或知識對客戶需求進行預測,
幫助企業做出決策。成功的數據挖掘是客戶關系管理系統成功的關鍵。
[關健詞] 客戶關系管理; 數據挖掘
1. 引言
隨著市場競爭的逐步加劇, 產品進一步無
差異化, 客戶的購買行為也更趨于理性化。于
是, 客戶關系管理越來越受到企業的關注。對
于企業而言, 能否對客戶數據進行合理、有效
地利用, 成了他們在競爭中能否取得優勢的基
礎和關鍵。
2. 客戶關系管理
客戶關系管理CRM (Customer Relationship
Management) , 顧名思義, 指的是“事務之間相
互作用、相互影響的狀態; 人與人, 或人與事
物間某種性質的聯系”。CRM是選擇和管理有
價值客戶及其關系的一種商業策略, CRM要求
用以客戶為中心的商業哲學和企業文化來支持
有效的市場營銷、銷售與服務流程。如果企業
擁有正確的領導、策略和企業文化, CRM應用
將為企業帶來有效的客戶關系管理。
根據市場調查, 全球CRM市場到2003 年
達到了168 億美元。2004 年, 整亞太地區的
CRM市場也達到了12億美元。而中國的CRM
市場將保持超世界水平的增長, 漲幅達到50%。
可見, CRM市場的未來發展前景非常樂觀。
為什么CRM 會得到急劇升溫呢? 關鍵在
于, 隨著產品創新的生命周期的縮短以及互聯
網的滲透, 客戶消費的選擇余地加大了, 他們
已經逐漸擁有了交易的權利, 對企業而言, 客
戶關系變得尤為重要。我們將從建立客戶關系
到保持客戶關系的所有階段稱為客戶生命周期,
它包括三個階段: 獲得客戶、提高客戶的價值、
保持重要(指效益) 客戶。3. 數據挖掘
數據挖掘(DataMining) , 又稱數據庫中的
知識發現( Knowledge Discovery In Database,
KDD) , 是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱
含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的
信息或模式, 它是數據庫研究領域中的一個很
有應用價值的新領域, 融合了數據庫、人工智
能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技
術。數據挖掘通過對數據進行查詢, 并找出過
去數據之間的潛在聯系, 從而促進信息的傳遞。
我們通過數據挖掘工具, 能夠對將來的趨
勢和行為進行預測, 從而做出有利的決策。例
如, 經過對整個公司數據庫系統的分析, 數據
挖掘工具可以回答諸如“哪個客戶對我們公司
的郵件推銷活動最有可能作出反應, 為什么?”
等類似的問題。將其運用到客戶關系管理中,
就能在數據量龐大的客戶數據庫中, 將看似無
關聯的數據進行篩選, 凈化, 提取出有價值的
客戶關系信息, 實現對客戶需求作出恰當的回
應, 并預測需求趨勢。
4. 挖掘客戶數據
數據挖掘分析方法可以分為六種: 分類、
估值、預言、相關性分組或關聯規則聚集、描
述和可視化。事實上, 解決一個已給的業務問
題時, 數據挖掘一般混合使用兩種技術類別。
在市場營銷和客戶關系管理中, 三種常用
的數據挖掘方法是聚類( clustering) 、分組
( segmintation) 和預測。對客戶行為聚類和分組
可以幫助企業有效地定制市場營銷計劃, 選擇
營銷渠道及策劃廣告等。
聚類分析就是通過分析數據庫中的記錄數
據, 根據一定的分類規則, 合理地劃分記錄集
合, 確定每個記錄的類別。可以用來細分大量
的客戶群, 按不同特征將客戶分群后, 就可以
為每一個群開發獨立的預測模型, 根據每一群
的不同特點進行分析, 提供不同的郵件或產品。
行為分組是指根據客戶行為的不同把他們
劃分為不同的群體, 其中, 各個群體有著明顯
的行為特征。通過分組, 企業可以更好地理解
客戶, 發現群體客戶的行為規律。通過對客戶
的理解和客戶行為規律的發現, 企業可以制定
相應的市場策略。同時, 通過對不同客戶的群
組之間的交叉分析, 還可以發現客戶群體間的
變化規律。
預測包括建立一個模型, 基于數據集里結
果變量的值, 用于預測其他結果變量的值(例
如, 客戶信用風險預測, 銷售、收入和需求預
測) , 這個模型使用已知的結果和“修整”數
據建模。預測模型可以使用較為傳統的統計回
歸技術, 也可以使用新的分類技術, 目前最通
用的是決策樹歸納技術。
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