CRM系統:數據挖掘技術在客戶關系管理系統中的應用
5. 數據挖掘在CRM中的應用
511 數據挖掘的基本步驟
51111 獲取新的目標客戶
挖掘新目標客戶是企業不斷成長的關鍵,
也是CRM客戶生命周期的第一步, 數據挖掘在
此過程中幫助管理獲取新客戶的成本和改善這
些活動的效果。傳統的獲取客戶的方法包括媒
體方式(雜志、報紙、廣告等) 及直郵、電話
直銷等方式的結合。但是隨著模式復雜性的增加
以及客戶對象的數據量和細度的增加, 傳統的依
靠經驗的方式已不能勝任了, 利用數據挖掘獲取
客戶并建立預測模型的過程可簡單描述如下:
首先, 通過直郵、電話、網絡營銷等商業
活動獲得結果, 即客戶的響應行為, 包括積極
的響應行為和消極的響應行為。
然后, 進行測試活動, 測試活動的對象還
要包括一部分人口統計信息與先前不同的隨機
樣, 這樣可為數據挖掘提供更豐富、更有價值
的信息, 對測試活動仔細分析響應結果, 對消
極的響應行為進行處理, 或轉化或清除。這一
過程目的是收集用于分析的數據。
最后, 利用響應結果正式進行數據挖掘,
建立預測模型或評分模型。著手建模前要先考
慮該次商業活動所期望的客戶行為并確定粒度
級, 接著對數據進行處理, 用數據挖掘的一些
算法(如統計回歸、邏輯回歸、決策樹、神經
網絡等) 對數據挖掘, 對客戶將來行為進行預
測分析, 再生成預測模型和建立評分模型。利
用數據挖掘可以明顯提高營銷活動的響應率,
改善營銷活動的回報率。盡管數據挖掘不能精
確的識別終客戶, 但它可以使促銷活動的投入
更有效。
51112 客戶保留—提升現有客戶價值
CRM經典的2 /8 原則是80%的利潤來自
20%的客戶, 即現有客戶也蘊涵著巨大的商機。
所以要提升客戶價值, 僅靠發掘出高利潤的重
點客戶是不夠的, 還需要進一步提高客戶關系
的回報率, 通過對他們進行交叉銷售或進行個
性化服務以獲得更高額的利潤。
在這個應用中, 使用數據庫和新訂單中的
客戶信息, 通過數據挖掘操縱數據, 告訴客戶
服務代表應向客戶推薦何種產品, 其過程與前
面用來解決客戶獲得問題相似。它可以解決類
似于“哪些客戶最有可能放棄我們的產品或服
務? 哪類客戶會對附加產品感興趣? 客戶購買
某類產品的可能性?”之類的問題, 可幫助營銷
人員更好地理解客戶需求、態度和愿望, 從而
更好地策劃市場營銷活動以保留客戶, 提高活
動的響應率, 繼而對這些客戶進行交叉銷售,
達到提高R IO的目的。
提升客戶價值還可以結合客戶信息對某一
客戶群的消費行為進行分析, 針對不同的消費
行為及其變化, 制定人性化營銷策略。與此同
時, 企業通過個性化服務可以使企業提高他們
與客戶相互作用的收益, 使他們的相互作用顯
得更友好。
51113 利用模型對客戶進行評價
數據挖掘的應用模型建立后, 可以用來對
新的數據進行預測, 使用模型預測客戶可能行
為的過程就是評分過程。評價結果有助于開展
下一步的有針對性的市場活動。
應用挖掘型評價數據庫中數據的過程如下:
(1) 選擇含有客戶(或潛在客戶) 數據的
數據庫。
(2) 定義客戶數據庫中的一組目標客戶群。
(3) 用一個建好的預測模型對所選客戶群
進行評分, 這個分數與客戶ID一起存放于數據
庫表中。
(4) 根據所得到的分數值將客戶按要求
排序。
(5) 根據排名先后對前面一定數量的客戶
進行直銷活動。
512 實現營銷戰略優化
明確可行的營銷計劃可以收集更多有價值
的信息, 能使我們更好的控制企業, 作到未雨
綢繆。目前可使用的與客戶交流的渠道也很多,
如電視、郵購、電話直銷、網絡等。但是在當
前經濟飛速發展、科技突飛猛進及直接營銷推
廣的情況下, 要制定一個精確的戰略經營計劃
卻是件困難的事。數據挖掘可以為市場營銷戰
略優化提供幫助, 考慮戰略的特征及限制, 決
定需要推廣的產品、銷售對象和營銷渠道、銷
售時間等。
6. 結束語
本文在探討CRM的基礎上引入數據挖掘技
術, 詳細闡述了該技術在客戶關系管理上的幾
種重要應用及其實現過程。隨著客戶數據量的
不斷增長, 使用客戶信息來滿足客戶需求, 效
益也將隨之增長。數據挖掘在利用高度詳細的
客戶數據來發現新知識時, 將提供有價值的投
資回報。該技術的深入應用還要求我們對數據
挖掘工具及模型做出慎重選擇、在市場環境中
不斷觀察詳細的記錄及其屬性來獲取新知識。
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