數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用研究

王洪艷，肖 寒

（大連財經(jīng)學院，遼寧 大連 116622）

數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用研究

王洪艷，肖 寒

（大連財經(jīng)學院，遼寧 大連 116622）

數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理（CRM）中的應用是近年的熱點話題。在海量的信息中挖掘具有潛在價值的信息，以輔助管理層的決策，是企業(yè)重點關(guān)注的問題。從數(shù)據(jù)挖掘的基本原理入手，通過分析客戶關(guān)系管理中存在的問題，探討了數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的具體應用。

數(shù)據(jù)挖掘；CRM；應用研究

隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展和企業(yè)之間的競爭日趨激烈，企業(yè)僅靠產(chǎn)品質(zhì)量難于在競爭中勝出，因為客戶需求越來越個性化。所以，企業(yè)營銷模式逐漸從“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶需求為中心”發(fā)生轉(zhuǎn)移，即市場營銷從4P理論（Product、Price、Place、Promotion）逐漸演變?yōu)?C理論（Customer、Cost、Convention、Communication）。在此過程中以消費者為市場導向的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（Customer Relationship Management）應運而生。簡單地說，CRM就是以市場需求為向?qū)Вㄟ^計算機網(wǎng)絡技術(shù)的支撐，為客戶提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務，從而提升企業(yè)核心競爭力的一種營銷手段。Cartner Group認為：“客戶關(guān)系管理就是為企業(yè)提供全方位的管理視角，賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力，最大化客戶的收益率”[1]。要實現(xiàn)CRM的運行必須要有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，信息技術(shù)來作為支撐。

1 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)原理

1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義

1995年，Unmam Fayand在加拿大蒙特利爾的第一屆知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國際會議上提出數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）概念。他認為數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的資料中提取隱含在其中的，人們實際不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程[2]。通過概念分析，可以知道數(shù)據(jù)挖掘出的知識并不是自然科學的最新發(fā)現(xiàn)，也不是推導出的數(shù)學公式，它是相對于某一個客觀事物的描述。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的主要過程

CRM的實際運用中，數(shù)據(jù)挖掘主要包含三個階段：資料準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評價，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘過程

1）數(shù)據(jù)準備。數(shù)據(jù)準備是整個數(shù)據(jù)挖掘中的基石，因為要處理的數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)源，有大量的重復和歧義的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)挖掘的過程有負面的影響，所以數(shù)據(jù)的準備在整個過程中占有極其重要的地位，嚴格來說資料準備中包含三個方面：

2）數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)挖掘階段，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和用戶的需求來選擇相恰當?shù)乃惴üぞ邔σ呀?jīng)處理過的資料進行分析，得出需要的數(shù)據(jù)模式。

3）結(jié)果評價。對發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式進行描述，解釋成對業(yè)務目的有決策性說明的信息，將數(shù)據(jù)對用戶進行回饋，如果沒有達到用戶滿意的效果，則再次循環(huán)上面步驟，挖掘出更有效，更有價值的知識。

2 CRM中存在的問題

2.1 CRM系統(tǒng)中存在的問題

1）數(shù)據(jù)量大。近年來隨著大數(shù)據(jù)的興起，海量的數(shù)據(jù)對CRM來說是一個巨大的考驗。數(shù)據(jù)的處理方法、分類的模式中細微的差別等均會對最后的結(jié)果造成影響。

2）不同平臺上的每個系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的定義不同。從不同的系統(tǒng)中收集的數(shù)據(jù)都需要進行轉(zhuǎn)換，而各個業(yè)務對數(shù)據(jù)的定義不一定相同，使得對數(shù)據(jù)的理解和使用可能存在偏差。

2.2 CRM實施過程中存在的問題

CRM在國內(nèi)實施和運用較晚，大部分僅停留在試探性地建立數(shù)據(jù)模型，部分處于調(diào)研和可行性分析的階段。實際投入使用的基本上為大型企業(yè)，中小型企業(yè)基本未投入使用。其問題如下：

1）企業(yè)觀念陳舊，轉(zhuǎn)變準備不足。CRM作為一種新型的營銷模式，不應將它看成是一種工具。CRM目前運行失敗的最主要的原因之一可能是企業(yè)沒有統(tǒng)一、詳細的規(guī)劃，管理層沒有高度重視和全力支持，企業(yè)員工更沒有深入認識CRM，沒有努力去嘗試的態(tài)度和行為。

2）缺乏足夠的資金支持。企業(yè)對國外大肆宣傳和應用的CRM系統(tǒng)持懷疑態(tài)度，所以對CRM的資金投入不足，更有大幅度刪減CRM運行費用的行為。

3）業(yè)務流程難以改換。由于CRM是從用戶的需求，信息來對業(yè)務的流程進行改善，而在實施的過程當中需要不斷地改變，這些改變帶來的不適應會造成許多缺陷。

4）忽視CRM的核心思想。客戶提出的要求和回饋的信息不能及時地傳送給管理層，沒有起到真正改善企業(yè)與客戶關(guān)系的作用，忽視了CRM中以客戶為中心的核心思想。

5）忽視CRM與企業(yè)文化相結(jié)合。CRM是一種營銷方案，要發(fā)揮它的巨大用處，還需要根據(jù)企業(yè)實際情況進行調(diào)整。因為不同行業(yè)和不同企業(yè)具有不同的運行模式，所以CRM要與企業(yè)文化相輔相成，相互促進。

3 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用

數(shù)據(jù)是CRM系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是成功實施CRM的重要支撐。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘得到的數(shù)據(jù)不僅可以應用到以客戶為中心的企業(yè)決策，還可以提升整個企業(yè)的管理。數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中應用如下。

3.1 數(shù)據(jù)挖掘在客戶細分中的應用

在業(yè)務流程轉(zhuǎn)換中，CRM需要以資料的需求來不斷地改善，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以為CRM提供精準的資料。

1）利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分析數(shù)據(jù)庫中流失客戶的信息，對其進行針對性地研究，分析客戶的行為特征和屬性以及流失的因素。將擁有這些特征的客戶分為一類，對將會離開的客戶和已經(jīng)離開的客戶進行有針對性的彌補措施，提出相應的補救方案，來挽回客戶，重新獲取客戶信任。

2）將潛在客戶分為一類，對客戶的潛在需求做出預測和判斷，開展針對性的營銷活動和優(yōu)惠策略，在競爭中占取優(yōu)勢?？蛻艏毞质谴_定產(chǎn)品和服務的基礎(chǔ)。企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶信息采用一定的算法把他們的行為與屬性分為不同的群體，對客戶群體分類，可以有效地對客戶提供針對式服務，對業(yè)務流程進行精確地重組，以信息為支撐來改善CRM，減少繁瑣無用的步驟，減少人力、財力的浪費。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘在客戶盈利能力分析中的應用

客戶盈利能力指客戶為企業(yè)提供的凈利潤的能力，每個客戶的盈利能力是不同的。據(jù)研究表明，20%的客戶會創(chuàng)造80%的利潤。所以，企業(yè)應對客戶的盈利能力進行分析。這樣，可以知悉不同市場活動中客戶盈利情況的變化，以此來幫助企業(yè)制定合理的市場策略，使企業(yè)利益最大化[1]。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，先在客戶的事務歷史記錄中發(fā)現(xiàn)他們的行為特征，用這些特征來估計客戶盈利能力的高低，然后在利用數(shù)據(jù)挖掘工具對客戶進行分類，對不同盈利能力的客戶制定不同的優(yōu)惠政策，避免在無盈利能力和低盈利能力的客戶上花費大量的精力和財力。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘在客戶滿意度分析中的應用

CRM應用中，企業(yè)經(jīng)常忽視其核心價值。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可對客戶的滿意度進行分析。通過客戶滿意度的評價，企業(yè)能掌握客戶對產(chǎn)品或服務的消費經(jīng)驗的總體情況。盡管客戶滿意度反映的是客戶的主觀感受，但能客觀地說明客戶的滿意水平。通過對滿意度的分析可以讓企業(yè)了解客戶的想法和需求，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品與服務中的不足，為企業(yè)改善產(chǎn)品、提升服務質(zhì)量、建立企業(yè)與客戶之間的良好關(guān)系打下基礎(chǔ)，體現(xiàn)“以客戶的需求”為中心的CRM核心價值。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到的信息和CRM數(shù)據(jù)庫中關(guān)于客戶購買、維修、回饋、建議、投訴等信息找出客戶滿意度低的原因并制定相應的措施，為企業(yè)創(chuàng)造更大的利潤。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應用

CRM的使用，必須和企業(yè)文化相匹配。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來分析和預測不同的市場活動情況下客戶的購買行為，可以對客戶實現(xiàn)交叉銷售。交叉銷售就是指向現(xiàn)有客戶提供新的產(chǎn)品和服務的營銷過程。交叉銷售對企業(yè)來說，是可以在現(xiàn)有客戶的基礎(chǔ)上擴大銷售、增加利潤的一個有效手段，也是保證企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略。在交叉銷售當中，一方面企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)分析技術(shù)向客戶推銷在組合銷售中未被購買的產(chǎn)品；另一方面，可以用數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析，找出一類客戶經(jīng)常購買的產(chǎn)品，并向其他客戶推薦這類客戶中大部分客戶經(jīng)常購買的產(chǎn)品，從而在企業(yè)和客戶之間實現(xiàn)雙贏。對客戶來說，可以得到更好的產(chǎn)品和服務；對企業(yè)來說，增長了銷售額，贏得了客戶的長期信任。

3.5 數(shù)據(jù)挖掘在客戶預測中的應用

利用數(shù)據(jù)挖掘的分類技術(shù)，企業(yè)可以分析當前客戶的購買習慣，對客戶進行分類。通過建立分類算法模型，根據(jù)對象屬性的過去觀察值來估計該屬性未來值。數(shù)據(jù)挖掘會在大量的數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息，相比以往的手工分析預測問題，現(xiàn)在可以直接由資料來得出結(jié)論。不僅如此，數(shù)據(jù)挖掘還可以對市場的產(chǎn)品、促銷的效果和銷售的管道進行分類分析，幫助企業(yè)對市場未來的發(fā)展趨勢，客戶的消費習慣和購物模式有明確的了解[3]。同時還可以預測企業(yè)即將上市的產(chǎn)品的銷售情況，根據(jù)不同區(qū)域不同產(chǎn)品的消費需求來調(diào)整市場營銷策略。對企業(yè)的決策提供有力的支撐，更好地促進企業(yè)的發(fā)展。

3.6 數(shù)據(jù)挖掘在風險評估中的應用

風險評估是每個行業(yè)都會用到的。利用數(shù)據(jù)挖掘孤立點分析可以發(fā)現(xiàn)異常資料，這些異常的數(shù)據(jù)對分析客戶的信用度極其有用。風險評估可以實現(xiàn)利潤最大化、風險最小化；可以根據(jù)信用卡的惡性透支的異常行為進行分析，防止客戶的欺詐行為；在金融方面可以分析客戶償還貸款的能力，從而減少企業(yè)不必要的損失，同時讓企業(yè)對這些客戶加強警覺，減少欺詐的發(fā)生。

4 結(jié)語

當今社會，經(jīng)濟和科技迅猛發(fā)展，CRM方興未艾，數(shù)據(jù)挖掘在CRM中發(fā)揮了重要的作用，為企業(yè)的營銷及管理做出了重要的貢獻。隨著CRM的日漸成熟和企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進一步運用，它必將擁有更為廣闊的前景。

[1]段蕾．數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)及其在CRM中的應用研究[D]．合肥：合肥工業(yè)大學．2008．

[2]李相林．金中會．劉丹．淺析客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)挖掘流程[J]．企業(yè)導報．2012(7)：277-278．

[3]王慧．數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在分析型CRM中的應用研究[J]．信息與電腦：理論版，2010(11)：118-119．

Application Research on Data Mining in CRM

WANG Hong-yan,XIAO Han
(Dalian University of Finance and Economics Dalian,Liaoning 116622,China)

Data mining in CRM has become a hot topic in recent years.Digging out the most efficient information effectively is the focus of enterprises'management.This paper analyzes the problems in CRM and conducts researches on the application of data mining,hoping to provide useful reference.

data mining;CRM;application;research

TP311.13；F274

A

1673-1891（2016）04-0089-03

10.16104/j.issn.1673-1891.2016.04.022

2016-09-27

王洪艷（1978—），女，副教授，研究方向：信息經(jīng)濟與數(shù)據(jù)挖掘。