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數據挖掘在ＣＲＭ中的應用分析
［摘 要］ 客戶(hù)資源是企業(yè)最重要的戰略資源之一，企業(yè)必須對此高度重視。CRM是以客戶(hù)的資源價(jià)值管理為核心的管理軟件，廣大用戶(hù)越來(lái)越注重CRM的實(shí)用價(jià)值。在CRM中只有有效利用數據挖掘,才可以指導企業(yè)高層決策者制定最優(yōu)的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略,降低企業(yè)運營(yíng)成本,增加利潤,加速企業(yè)的發(fā)展�！ 。坳P(guān)鍵詞］ 數據挖掘；CRM；應用客戶(hù)資源是企業(yè)最重要的戰略資源之一。擁有客戶(hù)就意味著(zhù)企業(yè)擁有了在市場(chǎng)中繼續生存的理由，而擁有并想辦法保留住客戶(hù)是企業(yè)獲得可持續發(fā)展的動(dòng)力源。但是在傳統的企業(yè)結構中，要真正和客戶(hù)建立起持續、友好的個(gè)性化聯(lián)系并不容易。正是在這樣的情況下，美國Gartner GroupInc.于1999年首先提出客戶(hù)關(guān)系管理（Customer Relationship Management，CRM）理論。
一、CRM的基本內涵
CRM是一種以客戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)策略，是利用信息技術(shù)對客戶(hù)資源進(jìn)行集中管理，將經(jīng)過(guò)分析及處理的客戶(hù)信息與所有與客戶(hù)有關(guān)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行鏈接，使市場(chǎng)、銷(xiāo)售、客戶(hù)服務(wù)等各個(gè)部門(mén)可以共享客戶(hù)資源，使公司可以實(shí)時(shí)地跟蹤客戶(hù)的需求，提供產(chǎn)品及服務(wù)，提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度及忠誠度，從而吸引更多的客戶(hù)，最終使公司的利潤最大化。
一般來(lái)講，可以從4個(gè)方面來(lái)討論CRM的價(jià)值。（1）提高效率。由于采用了新技術(shù)手段，業(yè)務(wù)處理流程的自動(dòng)化程度提高了，特別是在市場(chǎng)、銷(xiāo)售、服務(wù)等關(guān)鍵業(yè)務(wù)處理上，實(shí)現了企業(yè)范圍內的信息共享，提高了員工的工作能力，并有效減少培訓需要，使企業(yè)內部能更高效地運轉；（2）拓展市場(chǎng)。通過(guò)新的業(yè)務(wù)模式擴大企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)范圍，及時(shí)把握新市場(chǎng)機會(huì )，占領(lǐng)更多的市場(chǎng)份額，并不斷評估市場(chǎng)活動(dòng)效果；（3）保留客戶(hù)�？蛻�(hù)可以選擇自己喜歡的方式與企業(yè)進(jìn)行交流，方便地獲取信息，得到更好的服務(wù)，客戶(hù)的滿(mǎn)意度得到提高，可幫助企業(yè)保留更多的老客戶(hù)，并更好地吸引新客戶(hù)；（4）提高企業(yè)效益。改進(jìn)市場(chǎng)、銷(xiāo)售、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)等工作脫節現象，加快銷(xiāo)售進(jìn)程，通過(guò)良好的客戶(hù)服務(wù)和全新的市場(chǎng)活動(dòng)獲得新的銷(xiāo)售機會(huì )，提高長(cháng)期銷(xiāo)售量的增長(cháng)；同時(shí)，具有針對性的客戶(hù)挖掘，節約了市場(chǎng)和銷(xiāo)售的成本，也減少了企業(yè)在戰略決策上產(chǎn)生失誤的可能性。
可以看出，CRM的核心是客戶(hù)的資源價(jià)值管理，因此CRM的實(shí)施必須要獲取大量的客戶(hù)的有用信息，并通過(guò)管理和分析大量的信息，從中找出對企業(yè)管理決策有價(jià)值的知識。這一切都需要有先進(jìn)的技術(shù)和工具的支持，數據挖掘恰恰可以給予CRM良好的技術(shù)支持。
二、數據挖掘的主要方法
數據挖掘也被稱(chēng)作KDD（Knowledge Discovery in Database），即數據庫中的知識發(fā)現，是一種決策支持過(guò)程，它主要基于A(yíng)I（人工智能）、機器學(xué)習、統計學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶(hù)的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場(chǎng)策略、減少風(fēng)險、作出正確的決策。
CRM中的數據挖掘是指從大量的有關(guān)客戶(hù)的數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對企業(yè)決策有潛在價(jià)值的知識和規則。技術(shù)上，客戶(hù)關(guān)系管理系統采用嵌入數據挖掘系統的方式，可以自動(dòng)地產(chǎn)生一些所需要的信息。更進(jìn)一步的，還需要企業(yè)有統計學(xué)、決策科學(xué)、計算機科學(xué)方面的專(zhuān)業(yè)人才制定出相應的挖掘規則以進(jìn)一步發(fā)揮出數據挖掘系統的優(yōu)勢。
數據挖掘的主要方法包括關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序模式、分類(lèi)、聚類(lèi)、偏差分析以及預測等，它們可以應用到以客戶(hù)為中心的企業(yè)決策分析及管理的不同領(lǐng)域和階段。
1. 關(guān)聯(lián)分析（Correlation）。其目的就是挖掘出隱藏在數據間的相互關(guān)系。例如，80%顧客同時(shí)會(huì )在購買(mǎi)某種A產(chǎn)品的同時(shí)購買(mǎi)B產(chǎn)品，這就是一條關(guān)聯(lián)規則。
2. 時(shí)序模式。通過(guò)時(shí)間序列搜索出重復發(fā)生概率較高的模式，這里強調時(shí)間序列的影響。例如，某段時(shí)間內，購買(mǎi)了A產(chǎn)品的人中，70%的人會(huì )買(mǎi)B產(chǎn)品。
3. 分類(lèi)（Classification）。找出一個(gè)類(lèi)別的概念描述，它代表了這類(lèi)數據的整體信息。分類(lèi)是數據挖掘中應用最多的任務(wù)。要為每個(gè)類(lèi)別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類(lèi)規則，然后用這個(gè)分類(lèi)規則對其他數據庫中的記錄進(jìn)行分類(lèi)。
4. 聚類(lèi)（Clustering）。按一定規則將數據分為一系列有意義的子集。通俗地講，就是多元統計中研究所謂“物以類(lèi)聚”現象的一種方法，其職能是對一批樣本或指標按它們在性質(zhì)上的親疏程度來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，采用不同的聚類(lèi)方法，對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結果。
5. 偏差分析（Deviation）。從數據庫中找出異常數據。
6. 預測（Prediction）。利用歷史數據找出規律，建立模型，并用此模型預測未來(lái)數據的種類(lèi)、特征等。
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