基于客户价值分析的服务挖掘

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1、基于客户价值分析的服务挖掘HuiYuanHuWangDepartmentofInformationSystemManagementschoolWuhanUniversityofTechnologyWuhan,P.R.ChinaWanghu5527@263.netDepartmentofInformationSystemManagementschoolWuhanUniversityofTechnologyWuhan,P.R.Chinayuanhu订()16@163.com摘要：本文介绍了基于客户价值分析的服务挖掘。首先简要描述了客户价值和服务挖掘的定义，作用与功能，从客户价值的产生过程

2、出发,提岀了围绕数据挖掘技术小的分类法、聚类分析、决策树、异常检测、关联规则、神经网络等进行客户细分、客户保持、客户流失分析、客户满意度分析以提高客户忠诚度的客户价值提升模型框架，并以客户细分为例，结合KANO模型详细介绍了客户价值分析在服务挖掘中的应用，最后展望了基于客户价值分析的服务挖掘的应用前景和存在的难点问题，为后续深入服务挖掘的研究提供有益的借鉴。关键词••服务挖掘；客户价值,•客户细分；KANO模型、夕亠、d刖§服务挖掘是指基丁客户服务数据库，通过分析与统计工具，获取每个客户对某一特定产品的消费或使用习惯特征，结合给定的专家知识以及生产商所提供的服务指南，挖掘出客户行为特

3、征对每项服务所产生的影响因子，并将其作为制定客户服务计划的主要知识保存于知识库屮，这一系列的因子将随着客户接受服务的不断延续而被持续刷新。结合预测模型、标准服务指南和知识库，预测出每个客户下一次最有可能接受服务的项目以及最有可能接受此项服务的吋间，从而为服务商开展差异化的主动服务提供技术上的支持。它主要强调服务提前理念，作用是在高度竞争的市场情况下为客户提供差异化的“主动”服务，改变传统“被动”服务的运作模式，使企业的有限资源发挥最大作用。并非所有的服务都值得挖掘，也并非所有的服务都可以挖掘，服务挖掘的应用领域大致归纳有汽车4S店、大型机械设备的维护、在线金融、信用卡业务管理、手机实

4、名制后的通信领域服务、保险行业、医疗卫生行业、电子商务等。归纳起来，这些应用领域有一个共同特征是服务商必须掌握大量的客户信息和业务数据，在企业资源有限的情况下，服务商不可能为所有客户提供一致的服务，因此有必要进行客户价值分析，在客户价值分析的基础上结合服务挖掘提供更细致的差异化的“主动”服务。客户价值是客户分类管理的基本依据。通过客户价值分析，能使企业真正理解客户价值的内涵，从而做好客户分类管理，使企业和客户真正实现“双赢二客户需要什么样的产品或服务？如何获得更多的客户？如何保持较高的客户满意度和客户忠诚度?更重要的是，在企业资源有限的情况下，如何更有效的为客户提供差异化的主动服务，

5、以改变传统的被动服务局面？这一系列的问题便引起了我们对客户价值分析在服务挖掘这一领域应用的探索。1客户价值产生过程：（以汽车销售行业为例）图1.客户价值产生过程如图1所示，我们可以看到汽车销售行业是如何将公司所冇资源转化为自己的核心能力如品质，服务，品牌，渠道，环境等來创造客户价值的流程。因为客户的要求随时都会发生变化,竞争对手也会冇各种不同的对策，企业的资源、能力也在不断调整，所以这个过程应该是车轮式动态的。企业孤立的通过产品、服务、技术等手段创造岀单一的绝对性的核心能力和竞争有时已经很困难，只有通过整合企业所拥冇的资源，针对客户需求來创造和传递客户价值，才能形成竞争对手难以模仿的

6、、可持续的核心能力和竞争优势。对于服务商而言，不可能更改产品的品质，但可以通过提供最佳的服务使产品始终处于良好的状态，以提高客户对产品的满意度,这应该是服务挖掘要达到的耳的,基于这一点，客户价值分析应该是选择服务挖掘对象的一个重要环节。2服务挖掘与客户价值分析服务挖掘是基于知识库、规则库和模型库的有机结合，利用数据挖掘等技术以生成提升的客户价值模型。因此可以说数据挖掘为服务挖掘提供支持，但服务挖掘不只依赖于数据挖掘。3服务挖掘中客户价值分析模型的构造3.1模型框架图服务挖掘中客户价值的实现是通过利用企业的冇限资源，通过一系列的流程操作，在品质、渠道、服务、品牌、环境上获得客户的满意。

7、而数据挖掘可以利用聚类分析、关联规则、决策树、异常检测、神经网络等算法，围绕客户细分，客户保持，交叉营销，客户流失预警等方面为客户提供差异化的主动服务提供技术支持。木文是基于这种观点提出了构造提升客户价值的框架图。如下图：3.2模型分析3.2.1数据准备数据准备工作包括数据的选择（选择相关和合适的数据丿、探索（了解数据分布情况和开常数据等丿、修正（包括缺失数拯的插值等丿和变换（离散值数据与连续值数据的相互转换，数据的分组分类，数据项的计算组合等丿。各个企业