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数据挖掘在CRM中的运用(一)
作者:Admin  更新时间:2010-06-07  来源 比特网 本条信息浏览人次共有

 

1、引 言
 
  经济的发展,导致商品极大丰富,市场竞争日益激烈,社会商品逐渐趋于同质化,品质不再是顾客消费选择的主要标准,更多的顾客看重的是商家能够为其提供何种服务,以及服务的质量和及时程度。于是企业之间的竞争方式逐渐由过去的以产品为中心转变为以客户为中心,很多企业认识到如何正确处理好与客户的关系是在竞争中成功的关键,客户关系管理CRM(Customer Relationship Management)便应运而生了。客户关系管理的任务就是对客户进行系统化的研究分析,找出与客户交互过程中的规律,以便提高客户的服务水平,形成一对一营销,从而提高客户忠诚度,并因此给企业带来更多的利润。
 
  2、客户关系管理的系统结构
 
  从宏观上CRM可以分为相互独立又紧密联系的三个部分:渠道层次的CRM、操作层次的CRM以及分析层次的CRM。渠道层次的CRM是指企业拥有多种与客户的沟通方式,运用CTI(Computer Telecommunication Integration)技术实现符种联络方式如计算机、网络与电话网的集成用以方便与客户的沟通。使企业可以方便地、有选择地处理客户的抱怨、及时响应客户的要求以及向客户发布各种信息。操作层次的CRM可以消除以往企业部门之间存在各自为战,信息互不相通的现象,帮助企业实现营销、销售、服务等业务环节的流程自动化,真正做到利用IT的手段提高企业的运作效率、降低运作成本的目的。分析层次的CRM主要是指运用数据挖掘技术分析客户数据从而对营销、销售、服务等业务部门提供决策支持。通过数据挖掘技术对客户需求进行深入分析可以满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求。CRM的精髓在于如何运用数据挖掘技术建立好分析层次的CRM。
 
  3、数据挖掘技术概述
 
  数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的人们不知道但又潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库、人工智能、机器学习和统计学等多学科的理论和技术。数据挖掘不是简单的对数据的查询,而是对数据进行更深入的计算、分析、推理,发现数据之间的关系,从而完成从大量业务数据到决策信息的转换。
 
  3.1 数据挖掘的功能
 
  ◆特征描述
 
  数据库一般存放着大量的细节数据。有时,用户希望用简洁的描述形式观察汇总的数据集,这种数据特征描述可以提供一类数据的概貌。此外用户可能希望方便、灵活地以不同的粒度和不同的维度描述数据。这种描述性的数据挖掘被称为特征描述。
 
  ◆关联规则分析
 
  关联就是数据之间存在的隐含、重要的规律,关联分析试图找出这种规律性并把它转换为知识,为决策提供可靠的支持。关联分析可以分为简单关联、时序关联、因果关联等。
 
  ◆聚类
 
  聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程。由此而生成的簇是一组对象的集合,同一个簇中对象彼此相似,不同的簇中对象之间相差较多。目前较流行的几中技术是二划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。整个过程属于无指导的学习过程。
 
  ◆分类
 
  分类的过程可以分为两步:第一步首先是建立训练数据集,其每个记录都带有一定的类别属性,然后运用一定的分类算法对训练数据集进行分析并构造分类器(分类规则)。第二步是利用已经建立的分类器对类别属性未知的记录进行预测。整个过程属于有指导的学习过程。
 
  3.2 常用的数据挖掘算法
 
  ◆决策树方法
 
  决策树是类似于流程图的树形结构,建立决策树时需要对节点进行多次循环递归测试,每次都会产生一定的测试分支,直到每个节点都属于同一个类或者没有可以测试的属性为止。典型算法有:CHAID;CART;ID3;PUBLIC等。
 
  ◆神经网络方法
 
  神经网络方法从结构上模仿人的生物神经,不易理解,一般把它看做黑盒。训练一个神经网络需要很多的训练数据,而且很费时间,但是一旦训练完成。它可以很快的对新样本作出预测,可以用于分类、聚类等多种数据挖掘任务。
 
  ◆模糊集方法
 
  是一种表达和处理不确定性问题的重要方法。数据库中存在许多的不确定性,模糊集方法利用不确定性使系统变得简单可处理。当输入精确性不高时,这是一种强有力的模型方法。
 
  ◆粗糙集方法
 
  粗糙集基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的。给定现实世界的数据,通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集可以用来近似地定义这种类。粗糙集可以用于分类也可以用于特征归约和相关分析。此外还有贝叶斯网络、最临近搜索和公式发现等方法。
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