数据挖掘和CRM的整体结构结合

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1、数据挖掘和CRM的整体结构结合　　CRM中的数据挖掘指通过高等统计工具等的使用，利用分类、关联性、序列分析、群集分析、机器自我学习及其他统计方法，从数据库中庞大的数据中，收集与顾客相关的数据，对这些数据进行筛选、推演与模型建造等程序，找出隐藏的、未知的、但却对企业经营十分有用的信息，或者说是在数据与模式中的可把原始数据转换成商机并成为决策依据的新知识。从CRM的整体结构来说，数据挖掘是整个CRM的核心，也是构成商业智能的基础。　　一、数据挖掘和CRM的结合　　客户关系管理作为一种先进的管理模式，其实施要取得成功，必须有强大的技术和工具支持。而数据挖掘技术要

2、想得到长足的发展，必须要和实际应用结合起来才能体现其强大的生命力。完整的数据挖掘不单可以做到准确的目标市场行销，当分析的工具和技术成熟时，加上数据仓库提供大量的储存顾客数据的能力，可让数据挖掘做到大量针对个人的数据定制，从而准确地对顾客作一对一的行销。企业对顾客有充分的了解，才能有效地和顾客建立关系，进而有效地进行行销，创造商机。　　CRM软件就是这两者紧密结合的产物，它是实施客户关系管理必不可少的一套技术和工具集成支持平台，它基于网络、通讯、计算机等信息技术，能实现企业前台、后台无缝衔接。　　CRM将不仅帮助企业在管理客户关系方面表现更佳，而且将帮助企业

3、更快更好的打造核心竞争力。CRM为企业创建基于互联网络的管理应用框架，使企业完全适应在电子商务时代的生存和发展。　　二、CRM中实施数据挖掘的功能　　数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。　　在实施数据挖掘之前，先制定每一步的计划，达到什么样的目标是必需的。有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司都提供了一些数据挖掘过程模型，来指导用户进行数据挖掘工作。比如SPSS的5A：评估(Assess)、访问(Access)、分析(Analyze)、行动(A

4、ct)、自动化(Automate)以及SAS的SEMMA：采样(Sample)、探索(Explore)、修正(Modify)、建模(Model)、评估(Assess)。　　基本的数据挖掘流程一般包括以下几部分：商业问题的理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型的证实和评价以及扩展应用。如图3所示。　　数据挖掘在CRM上应用流程图　　在实际问题解决中，数据挖掘算法是最核心的问题，关键就在于算法的选择和实现，根据实际问题就能决定选择的数据的质量和数量。在建立CRM系统时，数据挖掘所占的比例往往不是很多，但却是实现CRM的关键技术，因此整个数据挖掘过程可能需要不

5、断地反复进行以达到最优。　　三、数据挖掘在CRM中的应用　　CRM系统从客户所得到的数据日益增长，积累了大量的客户和产品销售数据，这些海量的数据己使得原来的查询和分析工具往往不能返回更好的信息，不能提供营销策略的支持。　　根据数据挖掘所能完成的任务，数据挖掘技术应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段，在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。通过数据挖掘可以发现使用某一业务的客户特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有使用该业务的客户进行有目的推销。还可以找到流失的客户特征，在那些具

6、有相似特征的客户还未流失之前，采取针对性的措施。目前，数据挖掘技术在CRM中的应用有以下几个方面：　　1现有客户的保持　　客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。企业可以做到给不同类别客户提供完全不同的服务从而提高客户的满意度。将那些消费额最高、最为稳定的客户群，确定为“黄金客户”。根据分类，对不同档次的客户确定不同的营销策略，通过制定个性化的“一对一营销”策略

7、实现企业留住高利润客户的目的。　　2潜在客户的开发　　企业的增长要不断地获得新的客户。新的客户包括以前没有听说过企业产品的人、以前不需要产品的人和竞争对手的客户。数据挖掘分类分析能够辨别潜在客户群，判断哪些客户会变成响应者，以提高市场活动的响应率，从而使企业的促销活动更具有针对性，使企业的促销成本降到最低。收集大量客户消费行为信息，运用数据挖掘得出客户最关注的方面，从而有针对性地进行营销活动，把企业的钱花在“点”上。顾客需求的多样化必然会带来产品种类的多样化，造成管理上的困难，同时使得顾客在选择时有着一种眼花缭乱的感觉，以至于不能很快地找到自己所真正需要的

8、东西，这样企业就必须帮助客户，使他们可以迅速找到他们真正需要的信息