CRM系統(tǒng):淺析數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用

淺析數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用 吳雪琴 ( 四川托普信息技術(shù)職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)系, 四川成都611743) 摘要: CRM 是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。本文在數(shù)據(jù)挖掘和CRM 的基本概念基礎(chǔ)上, 分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 中的應(yīng) 用及CRM 中數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程。 關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)挖掘; CRM; 挖掘過(guò)程 中圖分類(lèi)號(hào): TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào): 1009- 3044(2008)19- 30009- 02 A Br eif Analysis of Data Mining' s Application in CRM WU Xue- qin (Sichuan TOP Vocational Institute of Information Technology, Chengdu 611743, China) Abstr act: CRM is an important application domain of data mining. Based on the basic definition of data mining and customer relationship management, this article introduces the application of data mining in CRM and the process of data mining. Key words: Data Mining(DM); CRM; DM Processing 1 引言 信息社會(huì)中數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng), “豐富的數(shù)據(jù)與貧乏的知識(shí)”問(wèn)題的日漸突出, 產(chǎn)生了對(duì)強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具的需求。決策者 迫切需要將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檫@一需求提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。CRM是現(xiàn)代電子商務(wù)活動(dòng)的核 心部分, 是數(shù)據(jù)挖掘的重要領(lǐng)域。如何對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘, 充分了解客戶(hù)的喜好、購(gòu)買(mǎi)模式等, 從而發(fā)覺(jué)客戶(hù)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的 知識(shí)來(lái)強(qiáng)化跟蹤服務(wù)和信息分析能力, 使企業(yè)以提供更快捷和周到的優(yōu)質(zhì)服務(wù), 提高客戶(hù)滿意度, 吸引和保持更多的客戶(hù)從而增加 營(yíng)業(yè)額, 降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本。基于此, 分析數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用是非常必要的。( 數(shù)據(jù)挖掘及其在CRM中的應(yīng)用研究已經(jīng)成為 學(xué)術(shù)界和企業(yè)界共同關(guān)注的領(lǐng)域。) 2 數(shù)據(jù)挖掘 2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念 從技術(shù)的角度講, 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中, 提取隱含在其 中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。 數(shù)據(jù)挖掘有很多不同的術(shù)語(yǔ)名稱(chēng), 除了常用的“數(shù)據(jù)挖掘”、KDD 等稱(chēng)呼外, 還有如下若干種稱(chēng)法: “知識(shí)抽取”( Information Extraction) 、“信息發(fā)現(xiàn)”( Information Discovery) 、“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”(Knowledge Discovery) 、“智能數(shù)據(jù)分析”( Intelligent Data Analysis) 等。 2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能 2.2.1 發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)挖掘就像在“數(shù)據(jù)山”上尋找挖掘“知識(shí)金塊”, 如果不采用強(qiáng)有力的工具, 這些“金塊”就很難找到, 即使找到也會(huì)花費(fèi)非常 高的代價(jià), 就像大海撈針。然而, 無(wú)論是找“金塊”還是找“針”, 這些只是數(shù)據(jù)挖掘的功能之一, 即發(fā)現(xiàn)功能。而數(shù)據(jù)挖掘還包括預(yù)測(cè) 功能, 通過(guò)它, 不僅可以在“數(shù)據(jù)山”中找到目前需要的“金礦”, 還可以幫助我們預(yù)測(cè)新的金礦或銀礦在山的什么走向, 以使我們盡 快找到新的金礦。發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)功能是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的兩種重要形式。 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類(lèi)重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性, 就稱(chēng)為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可 分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的就是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)網(wǎng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則可記為A→B, A 稱(chēng)為 前提, B 稱(chēng)為后續(xù)。由于數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)量非常龐大, 數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)函數(shù)有時(shí)并不知道, 即使知道也可能是不確定的, 或帶有一定可信 度的。因此, 利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析功能所發(fā)現(xiàn)的規(guī)則性往往帶有可信度。而數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的支持度是指該關(guān)聯(lián)在數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的頻 率。 除了上面介紹的功能外, 序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)分析等也都屬于數(shù)據(jù)挖掘功能。 3 客戶(hù)關(guān)系管理 客戶(hù)關(guān)系管理(CRM, Customer Relationship Management) 的概念最早由Gartner Group 提出, 其目的是為企業(yè)提供全方位的管理 視角, 賦予企業(yè)更完善的客戶(hù)交流能力, 最大化客戶(hù)的收益率。 CRM是一種以客戶(hù)為中心的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)理念和策略, 它以信息技術(shù)為手段, 對(duì)業(yè)務(wù)功能進(jìn)行重新設(shè)計(jì), 并對(duì)工作流程進(jìn)行重組。 它集合了大量的現(xiàn)代信息技術(shù)。CRM的焦點(diǎn)是自動(dòng)化并改善銷(xiāo)售、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)和支持等領(lǐng)域的與客戶(hù)關(guān)系有關(guān)的商業(yè)流 數(shù)據(jù)庫(kù)與信息管理本欄目責(zé)任編輯: 聞翔軍 程。它的目標(biāo)是縮減銷(xiāo)售周期和銷(xiāo)售成本、增加收入、尋找擴(kuò)展業(yè)務(wù)所需的新市場(chǎng)和渠道以及提高客戶(hù)的價(jià)值、滿意度、盈利性和忠 誠(chéng)度。 4 CRM 中數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 在CRM中數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中, 一般有兩種描述方式: 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程和以商業(yè)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程, 本文主要 介紹前者。以技術(shù)為中心的挖掘過(guò)程是把主要精力應(yīng)該用于保證數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)轉(zhuǎn)以及不斷地試驗(yàn)和改進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。圖1 是 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。 以技術(shù)為中心的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程主要描述從技術(shù)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、集成、選擇、變換等數(shù)據(jù)處理, 使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式, 依據(jù)興趣度度量, 識(shí)別有價(jià)值模式, 最后使用可視化和知識(shí)表示技術(shù), 向用戶(hù)提供挖掘的知識(shí)。 5 數(shù)據(jù)挖掘在CRM 中的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用主要分為如下五種情況: 5.1 客戶(hù)群體分類(lèi)分析 近年來(lái),特別是在電子商務(wù)環(huán)境下一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)正在受到企業(yè)的青睞,這意味著企業(yè)要了解每一個(gè)客戶(hù),并同其建立起持久的關(guān) 系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對(duì)大量的客戶(hù)分類(lèi),提供針對(duì)性的產(chǎn)品和服務(wù)。 5.2 客戶(hù)的獲得、流失和保持分析 企業(yè)的增長(zhǎng)和發(fā)展壯大需要不斷維持老客戶(hù)和獲得新客戶(hù)。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助你識(shí)別出潛在的客戶(hù)群, 提高市場(chǎng)活動(dòng)的響應(yīng) 率,使你做到心中有數(shù),有的放矢。 5.3 客戶(hù)盈利能力分析 對(duì)于一個(gè)企業(yè)來(lái)講,如果不知道客戶(hù)的價(jià)值,就很難做出合適的市場(chǎng)策略。很顯然,不同客戶(hù)對(duì)于企業(yè)來(lái)講,其價(jià)值是不同的。數(shù) 據(jù)挖掘技術(shù)可以用來(lái)分析和預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)活動(dòng)情況下客戶(hù)盈利能力的變化,幫助企業(yè)制定適合的市場(chǎng)策略。 5.4 客戶(hù)滿意度分析 分析客戶(hù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度,可以幫助企業(yè)改進(jìn)客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)策略,從而增加客戶(hù)的忠誠(chéng)度。數(shù)據(jù)挖掘可從零散的客戶(hù)反 饋信息中,分析出客戶(hù)的滿意度。 5.5 客戶(hù)信用分析 分析客戶(hù)信用,對(duì)商家很有意義,對(duì)不同信用級(jí)別的客戶(hù),采取不同的賒銷(xiāo)方案等。數(shù)據(jù)挖掘,可從大量歷史數(shù)據(jù)中分析出具體客 戶(hù)的信用等級(jí)。 6 總結(jié) 綜上所述數(shù), 據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中有著很重要的作用, 其關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的收集和整理,目標(biāo)客戶(hù)的選擇及和客戶(hù)接觸手段的選 取。在CRM 中有效利用數(shù)據(jù)挖掘, 可以為企業(yè)決策者提供準(zhǔn)確的、有價(jià)值的信息, 指導(dǎo)企業(yè)制定最優(yōu)的運(yùn)營(yíng)策略, 降低企業(yè)成本, 增 加利潤(rùn), 從而加速企業(yè)的發(fā)展。 參考文獻(xiàn): [1] 張仰森.人工智能原理與應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2004:339- 360. 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