CRM系统:数据挖掘技术在CRM中的应用研究

(二)异常偏离分析。企业在对客户数据进行 分析时,有可能发现异常数据或者无法解释的现象 发生,企业应对此应高度关注,一般的做法是通过 使用数据挖掘的各种先进技术,如决策树、神经网 络、聚类等来及时分析这些异常情况,使企业能作 出快速的反应,并针对处理的结果及时调整企业的 营销决策。 (三)趋势分析和预测。数据挖掘的工具为客 户需求趋势预测提供了有效的手段,常用的工具是 时间序列分析、系统力学和神经网络。这些工具能 为企业提供科学、有效的趋势分析,并用于企业的 生产和营销决策。具体内容包括:评价产品销售状 况,企业通过分析客户数据库中记录每一位消费者 的交易信息,可以针对不同的产品、不同的区域采 取不同的销售策略,实现盈利最大化;预测销售状 况,通过准确的预测,发现隐藏的信息,是把握市场 动向,满足客户需求,调整生产结构和营销方法,从 而使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。 (四)客户服务支持。客户服务是CRM中的 重要组成部分,包括客户信息和服务信息,这些数 据既有结构化的也有非结构化的,结构化的数据比 较容易分析和整理,如销售状况、客户交易信息等, 非结构化的数据如故障信息、故障处理信息以及客 户反馈信息等。对结构化数据挖掘的主要过程是: 根据相应数据的特点来选择规则模板,对数据进行 选取和转换,并应用归纳学习法、决策树、最邻近 法、人工神经网络技术等来进行数据挖掘,挖掘得 到的结果可以存入数据库,帮助企业决策,非结构 化数据由于存在的形式和性质难以进行标准化分 析,但是非结构化所隐藏的价值可以通过两种途径 来进行挖掘:一是建立全新的数据挖掘算法,直接 对非结构化数据进行挖掘,但是由于非结构化的自 身特点,使得这样的全新数据挖掘非常复杂,而且 难以评估数据挖掘结果的可靠性;二是通过将非结 构化数据结构化,而后采用结构化的数据挖掘技术 对其进行挖掘,这就需要建立非结构化数据转换技 术,而且也是非常复杂。总的来说,结构化数据挖 掘技术已经成熟,但是非结构化的数据挖掘尚待进 一步发展。 (五)销售管理。销售管理自动化是客户关系 管理成长最快的部分,销售人员与潜在客户的互动 行为、将潜在的客户发展成真正客户并提高其忠诚 度是使企业盈利的核心因素。在此环节中,数据挖 掘可以对多种市场活动的有效性进行实时跟踪和 分析,数据挖掘不仅使销售人员及时把握销售机 遇、提高工作效率,而且企业管理层也可以随时掌 握市场动态。 (六)数据挖掘和客户隐私。数据挖掘技术帮 助企业能比以往更好地发现客户信息中的隐性知 识,但是这也增加了客户隐私被企业侵犯的风险。 一方面客户信息挖掘有助于客户与企业之间建立 起亲密的关系,另一方面客户信息如果被企业不正 当地利用,则会给客户本身带来不利影响。比如客 户信用等级、客户交易行为等信息如果不当利用, 会给消费者带来推销骚扰,甚至是某种社会歧视或 者失业的威胁。客户隐私按其本质来说,更是一个 道德问题而非一个技术问题,关键是处理好企业数 据挖掘与客户个人信息保护之间的平衡问题,现在 世界上好多企业在处理客户交易信息时,采用匿名 方式,将客户的个人身份信息隐藏起来,只将交易 资料,如客户偏好、消费等级、需求特点和客户价值 等资料输入到数据处理模型中。总之,企业在实施 客户关系管理的同时,必须注重客户隐私的保护, 这样才能给消费者以安全的感觉,才会让客户真正 地与企业之间进行交流,才能充分发挥数据挖掘在 客户关系管理的作用。 三、结　语 数据挖掘技术本质上是提供一种商务运作更 先进的途径,本身并没有判断待处理信息的质量与 价值高低,因此企业要对所收集的信息进行筛选, 选择有价值的信息进行分析和处理;仅仅依靠数据 挖掘技术就想一劳永逸,不仅不现实而且会给企业 的经营运作带来致命的打击,因此数据挖掘技术要 和企业的业务流程、企业“以客户为核心”的经营 理念相结合进行运作,只有这样数据挖掘才不会变 成无源之水;数据挖掘技术多种多样,每一种方法 应对不同的市场信息环境,而且对客户信息的处理 也会受到各种因素的影响而失真,因此要综合使用 各种方法来进行数据处理和分析。 [参考文献] [ 1 ] Chris Rygielsk, Jyun - Cheng Wang, Data mining tech2 nique for CRM[ J ] , Technology in Society, 2002, (24). [ 2 ] Michael Fayerman, Customer Relationship Management [ J ] ,New Directions Research, 2002 (113). [ 3 ]贝尔森. 构建面向CRM的数据挖掘应用[M ]. 北京:人 民邮电出版社, 2001. [ 4 ]朱爱群. 客户关系管理与数据挖掘[M ]. 北京:中国财 政经济出版社, 2001. [ 5 ]何荣勤. CRM原理·设计·实践[M ]. 北京:电子工业 出版社, 2003. [ 6 ]魏娟. 基于数据挖掘技术的企业客户关系管理[ J ]. 商 业研究, 2005, (7). [ 7 ]魏宏业. 企业CRM系统的数据挖掘与知识管理研究 [ J ]. 情报学报, 2003, (6). [ 8 ]孙晓霞. 数据挖掘技术在CRM中的应用[ J ]. 机械管理 开发, 2005, (4). 强力推荐： 天柏客户关系管理系统 天柏客户关系管理系统（CRM）是一款集专业性、实用性、易用性为一体的纯B/S架构的CRM系统，它基于以客户为中心的协同管理思想和营销理念，围绕客户生命周期的整个过程，针对不同价值的客户实施以客户满意为目标的营销策略，通过企业级协同，有效的“发现、保持和留住客户”，从而达到留住客户、提高销售，实现企业利润最大化的目的。通过对客户进行7P的深入分析，即客户概况分析(Profiling)、客户忠诚度分析(Persistency)、客户利润分析(Profitability)、客户性能分析(Performance)、客户未来分析(Prospecting)、客户产品分析(Product)、客户促销分析(Promotion)以及改善与管理企业销售、营销、客户服务和支持等与客户关系有关的业务流程并提高各个环节的自动化程度，从而帮助企业达到缩短销售周期、降低销售成本、扩大销售量、增加收入与盈利、抢占更多市场份额、寻求新的市场机会和销售渠道，最终从根本上提升企业的核心竞争力，使得企业在当前激烈的竞争环境中立于不败之地。