CRM系统：分类算法在酒店CRM 中的应用

分类算法在酒店CRM 中的应用 万晓燕 徐国庆 摘 要：在酒店管理系统中引入了CRM 客户关系管理系统，并通过C4.5 分类算法对客户的重要信息进行分析，从 而为潜在客户的特征提供一个参考，以加强对潜在客户获取的决策力度。 关键词：数据挖掘 C4.5 决策树 分类 中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2007）01-0172-03 一、引言 在酒店行业，传统的机算机管理系统主要包括前台管理 系统和后台管理系统两大部分，基本涵益酒店主要业务部门， 实现了客户服务和进行财务核算所需要的各个功能[2]。但传 统的酒店管理系统基于财务管理为主线的设计理念，无法满 足酒店全面信息化管理的需要，在营销管理上也存在不足。 其客户管理部分主要是对客户资料的整理与统计，采用的工 具也主要是传统的统计分析工具，注重的是对历史数据的分 析总结，缺乏对未来情况的预测。这样一方面没有充分的利 用大量的客户历史数据，造成信息资源的浪费；另一方面由 于缺乏对客户的充分认知，造成企业决策的盲目。 客户关系管理CRM（Customer Relationship Management） 是一种新颖的管理机制，目的是为了改善企业与客户之间的 关系，使企业在营销、销售、服务与支持各个方面形成一种 协调的关系[1]。CRM 始终以客户为中心，建立、收集有关老 客户、新客户、潜在客户的档案，分析所有客户信息，使企 业各部门都能共享，从中找出有价值的客户，挖掘客户的潜 力，开拓企业的市场，最终获得更多客户和取得最大得利润。 把客户关系管理（CRM）引入酒店管理系统是一个很好 的选择。现代酒店计算机管理系统是一个具有CRM 管理机 制的系统。目前，我国在酒店客户关系管理方面的研究工作 做得比较少，仅有少数几家企业的产品在国内几家高星级酒 店试用[2]。这里我们以酒店行业为应用背景，通过分析客户的 基本数据、交易数据和行为模式，建立客户获取预测模型， 即挖掘潜在客户。潜在客户的培养和挖掘现在被认为是企业 获得进一步成功的关键，资料显示发展一个新客户要比保留 一个老客户多出5 倍的成本投入，因此识别那些能转变成现 实客户的潜在客户对企业是很有帮助的，一则改进企业的营 销策略，二则避兔企业获取客户时的盲目性，为企业节省不 少争取新客户所付出的无谓的费用。 客户分析的基础是数据分类，简单的说就是根据客户的 一系列属性将客户分类，从而得出各种类型的客户入住酒店 的潜在可能性的高低。数据分类的方法有很多，如判定树归 纳、贝叶斯分类和贝叶斯网络、神经网络、最临近分类、基 于案例的推理、遗传算法、粗造集和模糊逻辑技术等。在这 些分类中决策树分类法较为直观，易于理解，得到了较为广 泛的应用。从最初的简单的决策树ID3、CART、FACT 等， 到最近几年不断出现的新算法如C4.5、CLOUDS、PUBLIC、 SLIQ、RAINFOREST、SPRINT、SCALPARC 等等，分类 算法在效率、可伸缩性、准确性等方面都有了很大的发展。 数据挖掘技术的发展，同时也为知识发现过程，为企业的决 策支持上提供了有利的工具。下面将介绍C4.5 决策树分类算 法以及它在酒店CRM 中的应用。 二、C4.5 算法简介 1.算法简介 C4.5 算法是机器学习中广为人知的算法，是ID3 算法的 改进，并继承了ID3 的全部优点。在归纳学习中，它代表着 基于决策树的方法，通过对一组训练数据的学习，构造出决 策树形式的知识表示，在决策树的内部结点进行属性值的比 较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树 叶结点得到结论。所以从根到叶结点的一条路径就对应着一 条规则，整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。基于决 策树学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要 使用者了解很多背景知识。这样只要训练事例能够用属性— —结论式的方式表达出来，就能使用该算法来进行学习。虽 然C4.5 算法存在一些不足，但由于它思想简单，实现高效， 结果可靠，使其在归纳学习中的地位依旧十分显著。 2.算法描述 〔步骤1〕t 代表训练样本的单个节点的开始。计算类的 频率权值freq（ci，t），I＝〔1,NCLASS〕，NCLASS 就是类的 个数。 〔步骤2〕如果样本都在同一个类Cj,则该节点生成树叶， 并用该类标记。 〔步骤3〕如果T 包含属于多个类的数据，就计算每个 属性的信息增益。对于离散值的属性，信息增益是相对于将 t 按不同属性值分割的；对于连续值的属性，信息增益是相对 于将t 分割成大于和小于等于某局部阈值的两个子集。 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