CRM系统：CRM 中的数据挖掘技术

CRM 中的数据挖掘技术 赵红宇 西南科技大学经济管理学院 [摘 要] 客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，又是 一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管 理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从 而很好地支持人们的决策。成功的CRM在于有效的数据仓库、数 据挖掘。 [关键词] 电子商务 客户关系管理 数据挖掘 一、客户关系管理的概念及特征 1.CRM 概念 客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)指的是 企业与其客户的交流方式，它实施于企业的市场营销、销售、服务与 技术支持等与客户有关的领域。 CRM首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户（包括最 终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客 户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价 值。CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它 实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。 CRM也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数 据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起， 为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的 解决方案。 2.CRM 特征 (1)一对一营销。企业与每一个客户建立一种学习型关系。客户 不断地提出需求，而企业按此需求不断地改善产品和服务，从而使企 业不断提高令该客户满意的能力。 (2)高度集成的交流渠道。CRM将多种与客户交流的渠道，如面 对面、电话接洽、E－mail、Fax或信函以及Web访问协调为一体，这 样，企业就可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。 (3)统一共享的信息资源。CRM解决方案的全部数据应集中存储 和管理，不同部门接触客户后的经验要能立即给其它部门分享，这样， 当前的客户信息就可以实时地供所有面对客户的雇员使用。 (4)商业智能化的数据分析和处理。CRM将最佳的商业实践与数 据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其他信息技术紧密 结合在一起，通过充分挖掘客户的商业行为个性和规律，来不断寻找 和拓展客户的赢利点和赢利空间。 (5)对基于Web的功能的支持。CRM的以上特征并不是彼此孤立 的，而是相互支持、高度融合的一个整体，共同组成了CRM的强大功 能。 二、CRM 的实施与数据挖掘技术 1.CRM 解决方案 CRM 作为企业管理系统软件，通常由以下三部分组成： (1)网络化销售管理系统（Sales Distributor Management,SDM）。 该模块以市场和销售业务为主导，对销售的流程进行了详细的管理， 实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理，销售管理人员可以 随时对销售情况进行分析。 (2)客户服务管理系统（Customer Service Management,CSM）。该 模块主要对企业的售后服务进行管理，加快售后服务的响应速度，提 高客户满意度，对服务人员进行考核，加强对产品质量的监督。 (3)企业决策信息系统（Executive Information System,EIS)。随着 电子商务时代的到来，企业内产生了大量的业务数据。面对如此海量 的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索， 为商业决策提供有价值的知识。能满足企业这一迫切需求的强有力的 工具就是数据挖掘。 2.数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取 隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数 据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、 机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。从CRM软件所搜集的数 据是最能帮助企业了解客户的，数据是死的，但是如果能运用一些数 学或统计模式，发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测 未来的发展趋势，那么就可成为管理者的决策参考。 3.数据挖掘在CRM 中的应用 (1)关联分析。即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的 是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如“90%的顾 客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。 (2)序列模式分析。其侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它 能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买 商品B，而后购买商品C，即序列A → B → C 出现的频度较高”之类 的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每 个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个 交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。 (3)分类分析。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标 记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据 库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的 数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规 则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 (4)聚类分析。聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记 录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一 定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所 采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对 于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始， 这个数据仓库里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应有相应的 市场竞争对手的相关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据和并辅助用户 快速作出商业决策，并且用户还可以在更新数据的时候不断发现更好 的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。 CRM 中的数据挖掘技术 赵红宇 西南科技大学经济管理学院 [摘 要] 客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念，又是 一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管 理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从 而很好地支持人们的决策。成功的CRM在于有效的数据仓库、数 据挖掘。 [关键词] 电子商务 客户关系管理 数据挖掘 经营管理 参考文献： [1]邵峰晶等:数据挖掘原理与算法[M].北京：中国水利水电出版 社，2003 [2]康塔尼克著 闪四清等译:数据挖掘：概念、模型、方法和算 法[M]. 北京：清华大学出版社，2003 [3]Alex Berson,Stephen Smith.构建面向CRM的数据挖掘应用[M].北 京：人民邮电出版社，2001 [4]Jiawei Han, Micheline Kamber. DataMining: Concept and Techniques. MorganKaufmannPublishers,Inc.2001. 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。 关键词：CRM,CRM系统,CRM软件,客户关系管理,客户管理软件,客户管理系统,客户关系管理软件,客户关系管理系统