数据挖掘在汽车制造企业CRM的应用.pdf

《数据挖掘在汽车制造企业CRM的应用.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、啊冒置暖匿豳2015年第14卷第1期数据挖掘在汽车制造企业CRM的应用口张寅宁【内容摘要】随着市场竞争的加剧，客户资源的争夺将是汽车制造企业获得生存和发展的一个重要因素。鉴于当前产品同质化及竞争扁平化趋势，使用数据挖掘可以使CRM取得较高的投资回报，成为企业获得竞争优势的关键技术。【关键词】客户关系管理；数据挖掘；汽车行业【作者单位】张寅宁，东华大学旭日工商管理学院一商业过程，是企业以客户关系为重点，通过开展系统化的客、引言2008年后，中国汽车市场受到全球经济危机的影响，而户研究，优化企业组织体系和业务流程，提高客户满意度和企业内部同时承受着物

2、价上涨，人力投入增加等压力，汽车忠诚度，提高企业效率和利润水平的工作实践，也是企业在制造业面临越来越激烈的挑战，已经从产品质量、市场规模不断改进与顾客关系相关的全部业务流程，最终实现了电子演变为体系之间的竞争。目前在国内的整车制造企业中，有化、自动化运行目标的过程中，所创造并使用的先进信息技关客户的信息和业务数据分散在各个职能部门，依靠如经销术、软硬件和优化的管理方法、解决方案的总和。”在不同场商运营支持系统(DOSS)、售后服务系统(DMS)等来进行管合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统。理和使用。企业各部门经年积累了大量销售数

3、据和客户行CRM的目的是使销售的成本降低，销售的周期缩短从而使得为的历史数据。这些数据在原有的操作型交易系统中难以收入增加；寻找到新的销售渠道和新兴市场目标；同时在相提炼为有用的信息。利用客户关系管理理论，对这些数据进同甚至更少的营销经费下，能够以更加个性化的服务来面对行重组整合，就能充分体现这些信息的价值。所以整车制造客户群中的每一个个体，提高客户的满意性和忠诚度，达到企业信息化需要跨越各个业务运营系统，建立综合的信息资营销目的，获取销售盈利。源平台，利用数据挖掘技术，以及客户关系管理(CRM)的方汽车是大宗耐用消费品，在中国当前市场环境下，出

4、售法，深层次地挖掘、分析当前和历史的业务数据，才能快速获给最终消费者的销售活动及相关的服务由处于生产者与消取其中有用的决策信息。费者之间的经销商完成，这决定了汽车业主要有以下三个特数据挖掘(DataMining，简称DM)，是从数据库或数据仓点：一是数量庞大的个人客户消费水平参差不齐，主要发生库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术，它建立在在4s店，与生产企业的关系是断续的；二是相关的衍生商品数据仓库基础之上，对存放在数据仓库或其它信息库中的大和服务数量十分庞大；三是消费者的意识随着社会经济的发量数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，提取具有潜在

5、价值展，从追求产品的“价廉物美”向消费过程中心灵上满足的的信息，并能根据已有的信息对未来作出预测。数据挖掘技“情感消费”过渡。在这一过程中，生产企业的观念也同时发术源于数据库、人工智能、统计分析等多种技术，是一个交叉生着转变。最初，企业所处的市场环境只要是生产了产品就学科领域。数据挖掘技术可以对数据进行归纳性推理和联不愁卖不出去，而现在要想获得高利润，就必须更加关注利想，按照某种设定自动进行知识发现，并从看似无序，关联性润的源头——顾客。顾客的满意程度成为企业管理的核心，也不高的数据中找到人工方法难以发现的内在关联，沃尔玛迫使企业适应顾客的要求，

6、聚焦在了解市场，改进业务流程把啤酒与纸尿布就近摆放时可以提高两者的销量就是著名并加强客户服务。案例。发掘出对预测起着重要作用的信息，从而帮助决策者为了使数据挖掘技术在汽车制造企业中发挥作用，需要制定市场策略、作出正确决策的目的。数据挖掘技术要通过建立一个能够全面组织和管理来自企业内部和外部数据的对数据集进行有限步骤的采集、清洗、分析、推理、验证等分平台，把数据仓库，DOSS系统等数据进行整和，根据不同的析手段来揭露埋在数据表面下的有用信息。它是一个循环需求分析进而建立相应的数据集市，从而采用数据挖掘为相往复的过程，通常涉及数据准备、建立模型、评估

7、和解释模应的需求提供分析模型。汽车业一般将客户关系发展的不型、运用和优化模型等步骤。同时期定义为客户生命周期。客户生命周期包括两大阶段：客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，简称潜客阶段与车主阶段。潜客阶段，CRM主要的工作在于发掘CRM)，“是企业为提高核心竞争力，达到竞争制胜、快速成出销售商机，促成销售；车主阶段，CRM主要聚焦在两个方长的目的，树立以客户为中心的发展战略，并在此基础上开面：一是提高客户的价值；二是维修优质客户，防止客户流展的包括判断、选择、争取、发展和保持客户所需实施的全部失。Indus

8、trial&ScienceTribune臣田匝田·65·二、数据挖掘在客户生命周期不同阶段中的具体应用(三)维系优质客户，防止客户流失。