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数据挖掘在CRM中的运用(二)
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

 

 4、CRM中数据挖掘的一般过程
 
  CRM中数据挖掘的一般过程数据采集、数据预处理、数据挖掘、解释评价、知识形成等几点。其中涉及管理、技术等多方面的工作。
 
  4.1 数据采集
 
  是针对不同的业务运用领域,从数据库中提取不同任务相关数据的过程。如销售部门所关心的数据与售后服务部门肯定是有所区别。采集的数据不对或不完整将对数据挖掘的结果产生误导。
 
  4.2 数据预处理
 
  数据库中一般是平时工作产生的事务数据,一般是不够完整的,如存在空缺值、噪声数据、不一致性等缺陷,如果不进行预处理将对以后的挖掘产生很大的影响。
 
  4.3 数据挖掘
 
  运用一定的挖掘算法从目标数据中提取知识的过程。
 
  4.4 解释评价
 
  当数据挖掘结果出现后,需要对其结果进行解释与评价,以确保挖掘出的结果在实际运用中的准确性。
 
  4.5 知识形成
 
  将挖掘出的知识存如知识库以备使用。
 
  5、数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用
 
  5.1 客户获取
 
  客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据(主要是指潜在客户反应模式分类)建立起数据挖掘模型。企业因此能够了解真正的潜在客户的特征分类,从而在以后的市场活动中做到有的放矢而不是传统的凭经验的猜想。
 
  5.2 客户细分
 
  细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作,同属一个细分群体的消费者彼此相似,而隶属于不同细分群体的消费者是被视为不同的。比如将数据库中的数据按照年龄的不同来组织存放这样一个简单的动作就是细分。细分可以让用户从比较高的层次上来观察数据库中的数据,细分可以让人们用不同的方法对待处于不同细分群中的客户。数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础.也是建立客户一对一营销的基础。
 
  5.3 客户赢利能力分析
 
  就企业的客户而言,企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户,而对于企业来说很难确定哪些客户是高利润回报,哪些客户是低利润回报甚至是负利润回报的。数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润,同时减少低或负利润回报客户的投入。为此,在数据挖掘之前,企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算,如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出,也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。
 
  5.4 客户的保持
 
  随着行业中竞争愈来愈激烈,人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。所以如何保持原来老的客户,不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。在实际应用中,利用数据挖掘工具为已经流失的客户建立模型,然后利用这些模型可以预测出现有客户中将来可能流失的客户,企业就能研究这些客户的需求,并采取相应的措施防止其流失,从而达到保持客户的目的。
 
  6、结束语
 
  CRM进入我国已经多年,目前市面上也出现了相应的一些软件。但绝大多数都停留在操作的层面上。真正能运用数据挖掘技术建立分析型CRM的很少。随着企业的发展,企业数据库中已经积累了海量的数据,为数据挖掘奠定了良好的物质基础,采用数据挖掘的CRM是符合现代企业要求的高效的客户关系管理系统。
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