數(shù)據(jù)挖掘模型在CRM中的應(yīng)用

河北大學(xué) 趙璞

河北大學(xué)衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學(xué)院 常萌

在CRM中，需要借助大量的知識(shí)和方法，把表面的、無序的信息整合，揭示出潛在的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律，從而用于指導(dǎo)決策。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國內(nèi)外的顧客關(guān)系管理上，最常使用在直效營銷、購物交叉營銷、客戶關(guān)系營銷、客戶服務(wù)或客戶流失分析等應(yīng)用上。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是客戶關(guān)系管理深層次應(yīng)用的技術(shù)核心，幾乎就是為其量身定做的。在客戶關(guān)系管理的各個(gè)階段都可用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用模型如圖1，在實(shí)踐中這需要在客戶關(guān)系的各個(gè)階段使用與客戶相關(guān)的信息來預(yù)測(cè)與客戶的相互作用。

圖1

下面從數(shù)據(jù)挖掘模型在CRM中的功能與應(yīng)用入手說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)CRM的影響。

1 數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘具有五項(xiàng)最重要的功能(分析方法)：分別是分類、估值、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分組以及同質(zhì)分組(聚類)。

1.1 分類

根據(jù)分析對(duì)象的屬性，分門別類并加以定義，就是通過分析樣客戶數(shù)據(jù)庫洪的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別作出準(zhǔn)確的描述或建立類組(Calss)。例如，將網(wǎng)絡(luò)購物者的購物意愿屬性，區(qū)分為高度購物意愿者，中度購物意愿者及低度購物意愿者。分類法所使用的技巧，常見的有判定樹(Decision Tree)、記憶基礎(chǔ)推理(Memony-Based Reasoning)等。

1.2 估值

分類適用于非連續(xù)性的數(shù)據(jù)，而估值則適用于處理連續(xù)性數(shù)值的數(shù)據(jù)。所謂估值是依照既有的相關(guān)屬性數(shù)據(jù)，來推導(dǎo)一些未知的連續(xù)性變量，從而得到某一屬性的未知值。例如根據(jù)信用卡申請(qǐng)者的教育程度、消費(fèi)行為來推估其信用卡消費(fèi)量。還有，推估家庭的總收入，推估顧客接受轉(zhuǎn)帳繳費(fèi)的機(jī)率等。使用的技術(shù)包括統(tǒng)計(jì)方法的相關(guān)分析、回歸分析及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。

1.3 預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)和估值其實(shí)相當(dāng)類似，只不過預(yù)測(cè)特別是針對(duì)未來的趨勢(shì)作推算，若要檢視其正確性，就只能等事實(shí)發(fā)生的結(jié)果才能定論。所以，所謂預(yù)測(cè)，是根據(jù)對(duì)象屬性的過去觀察值，推估該屬性未來的值。例如，由顧客過去的刷卡消費(fèi)量預(yù)測(cè)其未來刷卡消費(fèi)。所有相關(guān)于分類與推估的技術(shù)，也都可以修正后用來進(jìn)行預(yù)估。值得一提的是，歷史類是相當(dāng)良好的來源。我們可借助查看歷史數(shù)據(jù)，建立模型從而獲得未來變化的預(yù)測(cè)值。使用的技術(shù)包括購物籃分析、回歸分析、 時(shí)間數(shù)列分析及燈類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。

1.4 關(guān)聯(lián)分組

簡單地說，就是分析“哪些事情總是一起發(fā)生？”舉個(gè)最簡單的例子，超市的“購物籃分析”可以用來了解哪些產(chǎn)品常被一起購買。因此，所謂關(guān)聯(lián)分析，就是在所有對(duì)象中決定哪些相關(guān)對(duì)象應(yīng)該放在一起。例如在賣場里，沐浴乳和洗發(fā)精常被放在同一貨架或附近貨架上，因?yàn)樗鼈儽灰黄鹳徺I。在客戶營銷系統(tǒng)上，關(guān)聯(lián)分組用來確定交叉銷售，“cross selling”的機(jī)會(huì)，以設(shè)計(jì)吸引人的產(chǎn)品線。

1.5 同質(zhì)分組(clustering)

將一個(gè)異質(zhì)總體，區(qū)隔為一些具同質(zhì)性的類別(clusters)。和分類最大的不同在于，同質(zhì)分組并沒有根據(jù)事先明確義好的類組來進(jìn)行分類。同質(zhì)分類相當(dāng)于營銷術(shù)語中的區(qū)隔化(seginentation)，不過事先并未對(duì)區(qū)隔加以定義，而是從數(shù)據(jù)中自然產(chǎn)生區(qū)隔。

2 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘在CRM中能夠起的應(yīng)用表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1 客戶保持與流失

客戶的保持是客戶關(guān)系管理的核心內(nèi)容，也是考核客戶關(guān)系管理系統(tǒng)成功與否的首要指標(biāo)。行業(yè)的競爭越來越激烈，獲取新客戶的成本節(jié)節(jié)攀升，保持老客戶也越來越有價(jià)值。首先，在客戶關(guān)系管理中可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法來預(yù)測(cè)客戶的流失趨勢(shì)，并找出影響企業(yè)保持能力因素的薄弱環(huán)節(jié)。其次，通過數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)過一定的預(yù)測(cè)結(jié)果后，商家可以采取相應(yīng)的預(yù)防措施，最大量地減少客戶流失，提高企業(yè)客戶保持能力。

2.2 個(gè)性化營銷、交叉銷售分析

商家與客戶建立商業(yè)關(guān)系后，商家會(huì)盡力優(yōu)化這種關(guān)系，延長關(guān)系時(shí)間，關(guān)系期內(nèi)增加接觸，每次接觸中獲取更多的利潤。通過數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)交叉銷售營銷做分析時(shí)主要是：一分析現(xiàn)有客戶的購買行為和消費(fèi)習(xí)慣數(shù)據(jù)，企業(yè)可針對(duì)不同的消費(fèi)行為及其變化制定個(gè)性化營銷策略，并從中篩選出“黃金客戶”。二是預(yù)測(cè)分析客戶將來的消費(fèi)行為，以便對(duì)每種銷售方式進(jìn)行評(píng)價(jià)。三是對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這包括按產(chǎn)品、促銷效果、銷售渠道、銷售方式等進(jìn)行的分析。同時(shí)，要分析不同客戶對(duì)企業(yè)效益的不同影響，分析客戶行為對(duì)企業(yè)收益的影響，使商家決定為客戶提供哪一種交叉銷售服務(wù)最合適，使企業(yè)與客戶的關(guān)系及企業(yè)利益得到最優(yōu)化。

2.3 客戶忠誠度分析

忠誠度分析包括客戶持久性、牢固性及穩(wěn)定性分析。

2.4 營銷活動(dòng)響應(yīng)

數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)提高市場活動(dòng)的響應(yīng)率，使?fàn)I銷活動(dòng)做到心中有數(shù)，有的放矢。企業(yè)為了與客戶溝通可以采用廣泛的媒體廣告。大量的電話行銷，市中心及車站碼頭的廣告牌等方式。企業(yè)可利用現(xiàn)有的客戶記錄和資料找出客戶的一些共同特征對(duì)客戶進(jìn)行群分后，再預(yù)測(cè)哪些人可能會(huì)對(duì)企業(yè)的營銷活動(dòng)產(chǎn)生反應(yīng)，以幫助市場銷售人員找到正確的行銷對(duì)象，如圖2所示。

圖2

2.5 客戶價(jià)值分析

企業(yè)的利潤與客戶價(jià)值息息相關(guān)，其實(shí)客戶關(guān)系管理的核心就是在于提高客戶價(jià)值。它和客戶忠誠度正向相關(guān)，是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘可以用來預(yù)測(cè)不同市場活動(dòng)下客戶價(jià)值的變化。通過預(yù)測(cè)客戶未來的行為，不斷調(diào)整客戶關(guān)系維護(hù)的策略，從而贏得高價(jià)值的客戶的忠誠，把高價(jià)值的客戶留住，從而最大化高價(jià)值客戶的終身價(jià)值。對(duì)于一家典型的商業(yè)銀行來說，最為重要的20%的客戶能帶來總收入的140%到150%的收益，而其中50%的收益被銀行另外20%的最差的客戶從銀行利潤中吞噬掉了。這一結(jié)果也說明了，龐大的市場份額并不一定總能帶來高額利潤。這家銀行的管理層必須明白銀行的真正利潤是從哪里來的，通過數(shù)據(jù)挖掘，將營銷目標(biāo)定位于那些能給銀行帶來最多利潤的優(yōu)質(zhì)客戶。另外，客戶的盈利能力也會(huì)經(jīng)常變化。企業(yè)如果能良好預(yù)測(cè)客戶預(yù)期的盈利能力趨勢(shì)，將會(huì)給企業(yè)的客戶關(guān)系管理能力帶來良好的效果。

2.6 參數(shù)調(diào)整

參數(shù)調(diào)整的作用主要是為了提高分析結(jié)果的靈活度，擴(kuò)大其適用范圍。例如，價(jià)格的變化對(duì)收入會(huì)有什么樣的影響？客戶的消費(fèi)點(diǎn)臨近什么值時(shí)正式開始成為“正利潤”客戶？企業(yè)需要通過對(duì)收集的各種信息進(jìn)行整理分析，利用科學(xué)的方法做出各種決策。

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