客户关系管理中的数据挖掘

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1、客户关系管理中的数据挖掘专业:05信息管理与信息系统学号:20052701066姓名:梁姝钰摘要:客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。关键词:数据挖掘;客户关系管理;模型根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。 因此

2、,了解客户需求,辨析最具利润贡献率的客户,已成为现代大多数企业经营的驱动力。客户关系管理(CustomerRelationshipManagement,CRM),恰是一种以客户为中心的经营策略,它以信息技术为手段,对工作流程进行重组,整合发挥企业资源优势,赋予企业更完善的客户交流能力,最大化客户收益率。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术

3、的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。一、客户关系管理(CRM)CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。二、数据挖掘技术(DM)企业需要尽可能多地了解客户行为,但随着客户数量的大量累积,客户信息的日趋复

4、杂,如何管理和分析这些客户信息,从中找出对企业管理决策有价值的知识,就需要有更先进的技术和工具支持。而数据挖掘(DataMining)技术为CRM分析大量复杂客户数据,挖掘客户价值提供了良好的技术支持。数据挖掘可从大量数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型、规则,是发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具。三、CRM中数据挖掘的价值CRM通过搜集、累积大量市场及客户资料,为企业建立起庞大的数据仓库,数据挖掘的关键所在正是从海量数据中区分出真正有价值的信息并找出其间的关联。每个企业都期望通过采用一定工具和手段快速并准确辨析出企业最重要、最

5、有价值的客户信息。数据挖掘技术从装有海量数据的数据仓库中经过深层分析,寻找隐藏在数据中的信息,发掘出有利于商业运作、提高竞争力的信息或知识;它能帮助企业管理客户生命周期的各阶段,包括争取新客户,让已有客户创造更多利润、保持住有价值的客户等;它能对客户需求做深入分析,满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求,帮助企业确定客户特点,使企业通过为客户提供有针对性服务而增加商机。对企业而言,在CRM中应用数据挖掘有助于发现业务发展趋势,揭示已知事实,预测未知结果,并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素,从而使企业增加收入、降低成本,处于更有利的竞争

6、地位。四、CRM中数据挖掘的应用范畴数据挖掘通过对客户信息的自动筛选,从大量相关客户数据中挖掘出隐含的、未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则,帮助企业找出未被发现的新机会,预测在商业中制胜的策略,快速做出决策。其以下方面的应用尤为突出。客户特征分析:除客户地址、性别、年龄、职业、收入、教育等基本信息外,获取诸如爱好、婚姻、配偶、健康、家庭环境等特征信息,可更详尽地了解客户,发现其行为规律,进而更好地制定客户策略,提高市场活动响应率。通过对大量客户消费行为信息采用分类、聚类等挖掘方法,按客户年龄、性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不

7、同需求和交易习惯的群体,从而得出客户最关注点,有针对性制定个性化营销策略。客户忠诚度分析:通过客户行为分析归类出高消费客户群、最稳定客户群、有价值的潜在客户群、有更多消费需求客户群等,从而做出客户持久性及稳定性分析,对客户需求能快速响应,使客户获得高度个性化服务。据统计,企业获得新客户成本远比保持老客户高得多,尽管各行业成本差异不同,但无论什么行业,6~8倍以上的差距是业界公认的;同时,根据80/20(20%的客户贡献80%销售额)的营销原则,对高消费及高忠诚度客户,更应采取策略培养其忠诚度。营销交叉分析:企业掌握的客户先前消费信息中,可能

8、正包含着决定该客户下一消费行为的关键、甚至决定因素,利用数据挖掘技术去发现隐藏在数据间的表面看似独立事件间的关系,从而帮助企业找到影响其消费行为的因素,有针对性展开营销策略,适时

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