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    數(shù)據(jù)挖掘在物流客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

    2016-12-30 13:20:24左玉潔
    關(guān)鍵詞:客戶關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘物流

    ◎左玉潔

    數(shù)據(jù)挖掘在物流客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

    ◎左玉潔

    數(shù)據(jù)挖掘的有效應(yīng)用,能夠在數(shù)據(jù)中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的數(shù)據(jù),便于人們應(yīng)用。相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢來(lái)說(shuō),其更加有效,可以在諸多領(lǐng)域之中發(fā)揮作用,物流領(lǐng)域就是其中之一。在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理之中,有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以對(duì)客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘,進(jìn)而獲得重要數(shù)據(jù)信息,優(yōu)化調(diào)整客戶關(guān)系管理方案,有效實(shí)施客戶關(guān)系管理,拉近企業(yè)與客戶之間的關(guān)系,開(kāi)展有針對(duì)性的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)效益,促進(jìn)物流企業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展?;诖耍疚膶⒎謩e分析數(shù)據(jù)挖掘和客戶關(guān)系管理,進(jìn)而探究數(shù)據(jù)挖掘在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。

    的確,已經(jīng)有不少物流企業(yè)意識(shí)到“以客戶為中心”的必要性,但是因信息技術(shù)的制約,物流企業(yè)并未真正實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心”。在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中有效實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以使客戶關(guān)系管理樹(shù)立“以客戶為中心”的管理理念,利用數(shù)據(jù)挖掘,識(shí)別客戶相關(guān)數(shù)據(jù)中的重要數(shù)據(jù),以便合理規(guī)劃與實(shí)施客戶關(guān)系管理,拉近物流企業(yè)與客戶之間的關(guān)系,根據(jù)客戶的需求,為其提供優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與服務(wù),創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)效益,促進(jìn)物流企業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展。所以,在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,數(shù)據(jù)挖掘有效應(yīng)用于物流企業(yè)客戶關(guān)系管理之中是非常有意義的。

    數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘的涵義。產(chǎn)生于上世紀(jì)九十年代的數(shù)據(jù)挖掘,解釋了通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)抽取隱含的、未知的、具有潛力在使用價(jià)值的信息的過(guò)程。

    從技術(shù)角度來(lái)講,數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉學(xué)科,是把對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次查詢提升到挖掘知識(shí),是從大量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們所不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。這使得數(shù)據(jù)挖掘具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,同時(shí)容易被用戶理解,即從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)。相對(duì)來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是以多種形式呈現(xiàn)的,如文本、圖形、圖片等,這使得數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)化或變結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn),而有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與歸納,進(jìn)而找出隱藏?cái)?shù)據(jù),便于人們應(yīng)用?;诖?,數(shù)據(jù)挖掘可以有效的應(yīng)用與多個(gè)領(lǐng)域之中,如統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索、信號(hào)處理等。

    從商業(yè)角度來(lái)講,數(shù)據(jù)挖掘是一種新型的商業(yè)信息處理技術(shù),主要是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)化、分析及整理,從而提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵知識(shí),發(fā)現(xiàn)相關(guān)商業(yè)模式。在企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的今天,商業(yè)運(yùn)營(yíng)情況直接關(guān)系到企業(yè)未來(lái)的發(fā)展,科學(xué)、合理的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)對(duì)企業(yè)大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析,可以獲得與企業(yè)運(yùn)作、商業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)的隱藏信息,為更企業(yè)更好的進(jìn)行商業(yè)經(jīng)營(yíng)提供幫助。所以,數(shù)據(jù)挖掘雖然是一種數(shù)據(jù)處理方法,但其按照企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo),合理的應(yīng)用,可以促進(jìn)企業(yè)更好的進(jìn)行商業(yè)經(jīng)營(yíng)。

    數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中,工作人員需要按照以下步驟來(lái)進(jìn)行:

    首先,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。在明確數(shù)據(jù)挖掘目的的情況下,應(yīng)當(dāng)選擇適合的數(shù)據(jù),如進(jìn)行企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析,那么就要在與業(yè)務(wù)對(duì)象相關(guān)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)中選擇適合的數(shù)據(jù)。當(dāng)然,也可以直接基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,這樣就可以省去數(shù)據(jù)集成與合工作,簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

    其次,建立模型。適合的分析模型的建立,利于提高數(shù)挖掘成功的概率。對(duì)于數(shù)據(jù)模型的建立,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,正確選擇變量,并構(gòu)建預(yù)示值。在此基礎(chǔ)上,按照模型使用要求轉(zhuǎn)變變量,即可利用模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

    再次,數(shù)據(jù)挖掘。在分析模型分析數(shù)據(jù)之后,進(jìn)行算法規(guī)劃,選擇適合算法來(lái)挖掘數(shù)據(jù)。

    最后,結(jié)果分析。出于保證隱藏?cái)?shù)據(jù)可以有效的應(yīng)用于實(shí)際中,利用可視技術(shù)或其他方式來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù),進(jìn)而評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),明確隱藏?cái)?shù)據(jù)的利用價(jià)值,以便后續(xù)可以在實(shí)際應(yīng)用中充分發(fā)揮作用。

    物流企業(yè)客戶關(guān)系管理

    LCRM的涵義。物流客戶關(guān)系管理(LCRM),是基于物流、資金流、信息流,通過(guò)建立企業(yè)與供應(yīng)商、生產(chǎn)商和經(jīng)銷(xiāo)商及最終客戶之間的合作關(guān)系,實(shí)現(xiàn)信息共享、資源互動(dòng)和客戶價(jià)值最大化。那么,物流客戶關(guān)系管理的實(shí)施,使得企業(yè)建立“以客戶為中心”的商業(yè)模式,充分整合資源,良好的進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)效益。作為一種新管理理念,LCRM除了關(guān)注客戶領(lǐng)域之外,也關(guān)注市場(chǎng)、業(yè)務(wù)及技術(shù)領(lǐng)域,即:

    市場(chǎng)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,價(jià)值多種不確定因素村改的情況下,實(shí)施LCRM,將“以客戶為中心”作為核心理念,那么物流企業(yè)將把目光轉(zhuǎn)向滿足客戶個(gè)性化需求,如此物流企業(yè)所展開(kāi)的各項(xiàng)業(yè)務(wù),將得到廣大客戶的青睞,那么物流企業(yè)將獲得較高的資金回報(bào)率。

    業(yè)務(wù)。LCRM的實(shí)施,使得企業(yè)從“以產(chǎn)品為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙钥蛻魹橹行摹保敲雌髽I(yè)在進(jìn)行市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品銷(xiāo)售、業(yè)務(wù)服務(wù)等方面規(guī)劃時(shí),考慮客戶,以便增進(jìn)與客戶之間的關(guān)系。另外,LCRM的實(shí)施,還會(huì)對(duì)物流業(yè)務(wù)進(jìn)行有效的、全面的管理,能夠盡可能的降低成本、縮短銷(xiāo)售周期等,使企業(yè)創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)效益。

    技術(shù)。因LCRM理念與企業(yè)管理中應(yīng)用的技術(shù)相關(guān)。處于保證LCRM可以在物流企業(yè)中充分發(fā)揮作用的考慮,應(yīng)當(dāng)根據(jù)LCRM實(shí)施需要,合理的規(guī)劃應(yīng)用信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)。

    LCRM的內(nèi)容

    物流客戶識(shí)別管理。作為L(zhǎng)CRM的一部分,物流客戶識(shí)別管理包括客戶資料收集、識(shí)別、分析、物流客戶交流與反饋。有效的實(shí)施物流客戶識(shí)別管理,將保證物流客戶相關(guān)數(shù)據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確、有效。

    物流客戶資料的搜集。也就是對(duì)在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)庫(kù)之中,進(jìn)行客戶相關(guān)數(shù)據(jù)的搜集,如客戶的基本信息、信用狀況、客戶溝通記錄、銷(xiāo)售情況等。在此需要說(shuō)明的是一定要確保所搜集的客戶資料真實(shí)、完整。

    物流客戶的識(shí)別。因物流客戶分為普通客戶、關(guān)鍵客戶及合適客戶。在進(jìn)行物流客戶識(shí)別時(shí),一定要合理、準(zhǔn)確的識(shí)別客戶,合理分類。

    物流客戶分析。出于有效管理客戶的考慮,應(yīng)當(dāng)合理的、細(xì)化的分析客戶,如基于生命周期、購(gòu)買(mǎi)情況、終身價(jià)值等方面進(jìn)行客戶分析。

    物流客戶的拓展與鞏固管理。與客戶維系好關(guān)系,并且不斷開(kāi)發(fā)潛在客戶,將可以使企業(yè)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)良好推進(jìn),進(jìn)而促進(jìn)物流企業(yè)持續(xù)性健康的發(fā)展?;诖耍€要有效實(shí)施物流客戶的拓展與鞏固管理,也就是明確LRCM要求,合理的設(shè)置物流服務(wù)體系、精準(zhǔn)定位物流市場(chǎng)、開(kāi)展多樣化的促銷(xiāo)活動(dòng)等,以便拓展物流客戶、鞏固老客戶。

    物流客戶細(xì)分與服務(wù)策略。從以往物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)際情況來(lái)看,企業(yè)資源有限,在為客戶進(jìn)行資源分配的過(guò)程中時(shí)常會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。針對(duì)此種情況,有效的實(shí)施物流客戶細(xì)化與服務(wù)策略,也就是從不同角度出發(fā)來(lái)細(xì)化客戶,如客戶購(gòu)買(mǎi)力度、客戶信用程度、客戶分類等,進(jìn)而分析不同客戶群對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展所占比重,進(jìn)而合理分配企業(yè)資源。另外,還要對(duì)客戶的需求進(jìn)行細(xì)化,進(jìn)而為客戶提供針對(duì)性的服務(wù),以便更好的維護(hù)企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。

    數(shù)據(jù)挖掘在物流客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

    基于以上內(nèi)容的分析及相關(guān)文獻(xiàn)的查閱,確定數(shù)據(jù)挖掘在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中有效應(yīng)用是非常必要的,可以拉近企業(yè)與客戶之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心”的經(jīng)營(yíng)活動(dòng),進(jìn)而促進(jìn)物流企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中良好發(fā)展。那么,如何在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘呢?筆者的建議是:

    基于數(shù)據(jù)挖掘的CRM體系結(jié)構(gòu)

    面對(duì)當(dāng)前CRM系統(tǒng)建設(shè)的實(shí)際情況,我們不難發(fā)現(xiàn)其中存在的不足,為了良好的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)實(shí)施CRM,應(yīng)當(dāng)明確CRM系統(tǒng)存在的不足,進(jìn)而合理的構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的CRM體系結(jié)構(gòu)。

    通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)的分析,確定現(xiàn)有CRM系統(tǒng)存在的不足具體表現(xiàn)為:

    沒(méi)有客戶全生命周期利潤(rùn)預(yù)測(cè)系統(tǒng),無(wú)法評(píng)估客戶對(duì)公司的終身價(jià)值,因而無(wú)法有效地識(shí)別有價(jià)值客戶。

    目前所應(yīng)用的CRM系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)之中沒(méi)有客戶生命周期管理系統(tǒng),也就是CRM系統(tǒng)不能對(duì)客戶關(guān)系的動(dòng)態(tài)特征予以洞察,如此就不能準(zhǔn)確的了解客戶需求,進(jìn)而合理把握與客戶的關(guān)系,相應(yīng)的企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)將會(huì)受到影響。

    目前所應(yīng)用的CRM系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)之中沒(méi)有建立客戶提出傾向識(shí)別系統(tǒng),導(dǎo)致系統(tǒng)不能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)客戶退出行為或相應(yīng)的防范措施,導(dǎo)致企業(yè)在進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中可能出現(xiàn)人員流失的情況。

    在明確CRM系統(tǒng)存在不足的情況下,合理構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘的CRM結(jié)構(gòu)體系,應(yīng)當(dāng)注意加強(qiáng)以下幾方面:

    客戶接觸。也就是根據(jù)客戶的日常溝通方式,采用比較便捷的、有效的方式來(lái)與客戶接觸,如通過(guò)電話、傳真、面對(duì)面等方式來(lái)與客戶接觸。

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)指存儲(chǔ)通過(guò)客戶接觸獲得的客戶數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)之前一般要進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)預(yù)處理。因此,為了良好的設(shè)置數(shù)據(jù)存儲(chǔ),應(yīng)當(dāng)明確數(shù)據(jù)挖掘需要及客戶關(guān)系管理需要,進(jìn)而合理的設(shè)置數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

    數(shù)據(jù)挖掘在物流客戶關(guān)系管理中的典型應(yīng)用

    客戶細(xì)化分析?;跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)化,也就是收集客戶相關(guān)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工與處理,將客戶進(jìn)行不同的分類,并且保證每一類的客戶屬性是很是相似,能夠確定相對(duì)統(tǒng)一的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向、消費(fèi)需求等,為后續(xù)利用數(shù)據(jù)推斷客戶的消費(fèi)行為,或挖掘潛在客戶創(chuàng)造條件。在此需要說(shuō)明的是,客戶細(xì)分中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘,應(yīng)當(dāng)注意結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)際情況,合理劃分客戶分類方案,以便有針對(duì)性的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法,從而準(zhǔn)確的進(jìn)行客戶分類,滿足應(yīng)用需求。

    交叉銷(xiāo)售分析。為了企業(yè)交叉銷(xiāo)售良好展開(kāi),在進(jìn)行交叉銷(xiāo)售分析的過(guò)程中,還要注意科學(xué)。合理的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。也就是:首先對(duì)客戶購(gòu)買(mǎi)、消費(fèi)方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而建立數(shù)據(jù)分析模型,明確客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣、消費(fèi)習(xí)慣;其次是建立預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)與分析各種銷(xiāo)售方式實(shí)施的有效性,明確最佳的銷(xiāo)售方式;最后建立分析模型來(lái)對(duì)新客戶購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而確定最佳的、最適合的銷(xiāo)售方式,為后續(xù)物流企業(yè)合理的運(yùn)用交叉銷(xiāo)售方式奠定基礎(chǔ)。

    相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢來(lái)說(shuō),基于人工智能、數(shù)據(jù)識(shí)別等技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘具有深層次識(shí)別隱藏?cái)?shù)據(jù)、有效分析數(shù)據(jù)等優(yōu)勢(shì),這使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在諸多領(lǐng)域之中發(fā)揮作用,以上文中研究的是數(shù)據(jù)挖掘在物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。通過(guò)一系列的分析與探討,確定將數(shù)據(jù)挖掘有效的應(yīng)用于物流企業(yè)客戶關(guān)系管理之中,可以對(duì)客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的挖掘,進(jìn)而獲得重要數(shù)據(jù)信息,以便優(yōu)化調(diào)整客戶關(guān)系管理,從而拉近企業(yè)與客戶之間的關(guān)系,良好的進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),創(chuàng)造較高的經(jīng)濟(jì)效益,促進(jìn)物流企業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展。由此看來(lái),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的情況下,物流企業(yè)客戶關(guān)系管理中有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘是非常有意義的。

    (作者單位:赤峰學(xué)院)

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