數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理中的應用

寧夢月　胡向月

摘 要：大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，由以圖像、日志、音像、網頁等紛繁復雜的數(shù)據(jù)類型所構成。大數(shù)據(jù)以其4V為主要特征：一是，海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）；二是，快速的數(shù)據(jù)流轉和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）；三是，多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）；四是，巨大的數(shù)據(jù)價值（Value）。大數(shù)據(jù)處理的核心技術是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、不為人知的有用信息、依托一定的模型預測趨勢來為我們的決策提供依據(jù)。其廣泛應用于從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經濟、人文以及社會生活的各個領域。

關鍵詞：數(shù)據(jù)；關系管理；應用

1數(shù)據(jù)挖掘的背景

1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智能聯(lián)合會議的專題討論會上首次提出了數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)這個術語；1995—1998年KDD國際會議對此進行了進一步的討論；近年來，數(shù)據(jù)挖掘在PAKDD、PKDD、DaWaK等國際會議中日益成為人們熱議的話題。

2硬件技術支持

計算機技術經歷的四代發(fā)展：一是，電子管計算機：它采用18000多個電子管為基本元件，體積大，功耗高，運算速度慢，每秒只能運算幾千次，只是應用在導彈、原子彈等國防技術尖端項目中的科學領域中；二是，晶體管線路：這一代計算機采用晶體管基本元件，體積與功耗比第一代有所縮小和降低，運算速度可以達到每秒十幾萬至幾十萬次。除了用作科學計算、數(shù)據(jù)處理外，也開始用于事務管理。使用計算機的也不再限于軍隊、政府和科研機構；三是，采用集成電路的IBM360系統(tǒng)：體積和功耗進一步縮小和降低，運算速度達每秒幾百萬至幾千萬次。計算機軟件系統(tǒng)基本形成；四是，大規(guī)模集成電路計算機：這一代計算機體積和功耗繼續(xù)縮小和降低，運算速度迅速提高到每秒以億次計。計算機軟件豐富，計算機應用領域和范圍都大幅度增加，并和通訊相結合，開始出現(xiàn)了計算機網絡化。

3社會需求

近年來，隨著互聯(lián)網、物聯(lián)網、云計算、等IT與通信技術的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)庫越來越大，數(shù)據(jù)信息越來越多成為了許多行業(yè)共同面對的嚴峻挑戰(zhàn)和寶貴機遇，如何將雜亂無序的海量數(shù)據(jù)轉化為有用的信息為科學決策提供依據(jù)成為了人們關注的焦點，數(shù)據(jù)挖掘便成為滿足這一需求的實現(xiàn)手段之一。

4淺析應用

數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術，由以下三個階段組成：一是，數(shù)據(jù)準備；二是，數(shù)據(jù)挖掘；三是，結果表達和解釋。數(shù)據(jù)準備是從相關的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)挖掘是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來；結果表達和解釋是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規(guī)律表示出來。

數(shù)據(jù)挖掘技術從開始就是面向應用的，諸如金融，市場，臨床、交通等各個領域。它所能解決的典型商業(yè)問題包括：數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發(fā)現(xiàn)等。本文將就客戶關系管理在數(shù)據(jù)挖掘中的應用進行簡要分析

4.1數(shù)據(jù)挖掘在客戶分類中的應用

客戶分類是將客戶分成不同類型的過程，是使企業(yè)能夠有效進行客戶關系管理的基礎。對客戶分類有助于針對不同類型的客戶進行客戶分析，從而制定個性化的服務策略。

傳統(tǒng)客戶劃分的方法是基于簡單的行為特征和屬性特征。實際上大多數(shù)客戶對象并沒有嚴格的屬性，這些對象在性態(tài)類屬方面存在著連續(xù)性，一般需采用聚類分析的方法。

聚類分析是一種用數(shù)學方法通過自然聚集的方式定量地確定屬性和狀態(tài)的親疏關系，從而客觀地分析別的多元分析方法。在客戶聚類分析之前并不知道客戶可以分為哪幾類，將數(shù)據(jù)聚類以后，對每個簇中的數(shù)據(jù)進行分析，歸納出相同簇中客戶的相似性或共性，以此確定客戶的類別。

4.2數(shù)據(jù)挖掘在客戶識別和客戶保留中的應用

4.2.1數(shù)據(jù)挖掘在客戶識別中的應用

識別客戶是企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在客戶、獲取新客戶的過程，對于新客戶或潛在客戶，企業(yè)可以通過商業(yè)客戶數(shù)據(jù)庫或市場調查來獲取這些客戶的基本信息。得到這些客戶信息以后，企業(yè)根據(jù)客戶對企業(yè)產品或服務的不同反應建立數(shù)據(jù)挖掘預測模型，找到對產品最感興趣的客戶群，根據(jù)潛在客戶的信息分析出最可能的潛在客戶，這樣就可以有針對性地制定營銷及服務策略。

4.2.2數(shù)據(jù)挖掘在客戶保留中的作用

客戶保留是留住老客戶，防止客戶流失的過程。對企業(yè)來說，獲取一個新客戶比保留一個老客戶的成本高的多。在當前的商業(yè)競爭環(huán)境下，客戶保留也成為企業(yè)面臨的一個重要難題。

在客戶保留過程中，企業(yè)可以運用關聯(lián)分析和序列模型分析等方法進行決策分析。對已經流失的客戶進行數(shù)據(jù)分析，找到流失客戶的行為模式，分析客戶流失的原因。根據(jù)已經流失的客戶的特點，預測現(xiàn)有客戶中有流失傾向的客戶。對于這些客戶企業(yè)應該及時調整服務策略，針對用戶分類時得到的特點采取相應的措施挽留客戶。

4.3數(shù)據(jù)挖掘在客戶忠誠度分析中的應用

客戶忠誠度是提高企業(yè)客戶關系管理中的一個重大目標。企業(yè)獲得一個忠誠客戶將會大幅降低成本，同時提高企業(yè)的競爭實力。

在客戶忠誠度分析中，一般采用時間序列模型中的趨勢分析方法，對客戶持久性、牢固性和穩(wěn)定性進行分析，通過數(shù)據(jù)分析和預測結果判斷客戶的持久性、牢固性和穩(wěn)定性，繼而確定客戶的忠誠度。

4.4數(shù)據(jù)挖掘在客戶贏利率分析中的應用

客戶盈利率是一個定量評價客戶價值的指標。數(shù)據(jù)挖掘技術在客戶贏利率分析中的應用主要體現(xiàn)在分析。企業(yè)可以運用數(shù)據(jù)挖掘技術預測在不同的市場競爭環(huán)境和市場活動環(huán)境下客戶贏利率的變化，目的是找到最合適的市場環(huán)境，使企業(yè)的客戶贏利達到最大值。

4.5數(shù)據(jù)挖掘在個性化營銷中的應用

個性化營銷是面向客戶的營銷，也是客戶關系管理的重要組成部分。個性化營銷是在客戶分類的基礎上進行的。針對不同類型的客戶，企業(yè)可以采取不同的營銷策略，有針對性的個性化營銷可以降低廣告宣傳成本，有效提高營銷效果。

交叉銷售也是個性化營銷的一種形式，企業(yè)可以運用序列模型分析的方法，對客戶備選產品進行數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結果有針對性地進行營銷。

通過對客戶關系管理中數(shù)據(jù)挖掘的應用可以看出，在客戶關系管理中的很多方面都會用到數(shù)據(jù)挖掘技術?？梢?，數(shù)據(jù)挖掘技術的正確應用對客戶關系管理系統(tǒng)功能的全面實現(xiàn)具有重要的意義。

5結束語

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的迅猛發(fā)展，基于此的客戶關系管理（CRM）應用邁向一個新的臺階。掌握并利用好大數(shù)據(jù)，是當代企業(yè)提高核心競爭力的重要手段。通過科學的謀劃大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，采用客戶分類、個性化營銷等方式來提高營銷的針對性，為客戶提供更優(yōu)質的服務，實現(xiàn)用戶和客戶雙贏。

參考文獻：

[1]欒港《客戶關系管理與應用》2015北京人民郵電出版社

[2]李志剛《客戶關系管理理論與應用》2011北京機械工業(yè)出版社

（作者單位：河南鄭州華北水利水電大學）