淺析數據挖掘在企業ＣＲＭ中的應用

[摘要] 本文從數據挖掘的本質出發，介紹了在企業CRM中應用數據挖掘技術的必要性，詳細敘述了數據挖掘在CRM中的工作過程。

[關鍵詞] 數據挖掘 CRM 工作過程

一、引言

企業在面臨殘酷的市場競爭中，要想謀生存求發展，就要努力提升自己的核心競爭力，從以往的“以產品為中心”轉變為“以客戶為中心”的管理模式，這便需要構建客戶關系管理系統(CRM)。隨著數據挖掘技術的發展，為CRM提供了技術支持，幫助企業從海量的數據中發現潛在的知識，支持企業制定高效的CRM策略，從而大幅提升CRM的運行效率。

二、數據挖掘在CRM中的應用

數據挖掘在CRM中的應用，就是把成熟的數據挖掘理論和技術，應用到具體的企業問題上，創建描述和預測客戶行為的模型，通過與信息、通信等各種先進技術的結合，優化CRM流程，以實現有效的客戶關系管理。具體可以應用到以下幾個方面：

1.客戶分類。用數據挖掘方法把大量的客戶按其性別、收入等屬性進行群體細分，推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。

2.客戶保持。對客戶數據庫中大量的歷史交易記錄、人口統計信息等相關資料，通過數據挖掘技術分析其行為特征、屬性及導致客戶流失的原因，針對不同客戶采用不同的保持策略，做好此類客戶的服務工作，吸引客戶繼續與企業保持良好的商務關系。

3.獲取新客戶。企業的增長需要不斷地獲得新的客戶，而數據挖掘能夠辨別潛在客戶群，并將潛在客戶中對類似商品或服務感興趣的人員特點整理出來，讓他們有機會接觸到該項產品或業務，并最終成為真正的客戶。

4.交叉營銷。指企業向已購買商品的當前客戶銷售新產品或服務的過程，是企業和客戶關系在深度上的發展，建立在雙贏原則上，客戶因得到更多符合其需求的服務而獲益，企業則不僅是通過對現有客戶擴大銷售來增加了利潤，而且提升了形象、培育了客戶忠誠度、保障企業可持續發展。

5.客戶分析。企業通過數據挖掘技術，對不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化、零散的客戶反饋信息及大量歷史數據進行分析及預測，制定相應的營銷方案和市場策略，有效地降低成本，增加效益。

6.風險評估。利用數據挖掘技術找出風險投資中一些有用的規則，評估投資風險以實現利潤的最大化和風險的最小化。

三、數據挖掘在CRM中的詳細工作過程

數據挖掘是個非線性的過程，在CRM建立良好的模型，保證數據挖掘有條不紊地實施并取得成功，就要不斷重復、循環，各個階段在具體實施中可能需要多次建立，有一個完整的流程。

1.確定數據挖掘的目標。在開始數據挖掘之前，企業最基礎的工作就是對挖掘目標的確定，這是數據挖掘成功實施的前提。確定企業想要了解哪些方面的信息。如企業想了解某種產品在某市的試銷中，購買了該產品的客戶群是否有一些共同屬性？如果發現了這些共同屬性，那么在整個市場全面開展銷售時就可以對具有這些屬性的客戶重點關注，提升銷售業績。

2.數據的收集。確定數據挖掘目標之后，就要展開數據的收集工作，對基礎數據進行了解和選擇。比如，企業首先要研究數據的獲取渠道——數據從哪里獲得？數據倉庫是否建立？企業原有數據倉庫中的數據，是否有滿足此次數據挖掘任務需要的數據？已有數據的哪些字段可以被此次任務所用？因此，建立有效的數據倉庫是進行數據分析之前必須要做的。

3.數據清洗及準備。該步驟是對收集的基本數據進行必要的轉換、填補、清理及合并等處理，以消除數據噪聲，提高數據的完整性、準確性和可信度，為后續的數據分析工作做準備。例如，通過上一步驟得到的數據集市中，有多少樣本量，多少字段，哪些字段是因變量，哪些是自變量，哪些字段是連續型定量變量，哪些是離散型定量變量、序數型定性變量或者名義型定性變量，哪些字段數據存在缺失現象，是否能夠通過填補或者合并進而客觀地補齊缺失數據等。這一階段的重要工作還包括：將字符型變量變換為數值型變量;通過技術手段對數據錄入過程中的明顯錯誤進行排查及更正。

4.數據初步分析。這一步驟的工作較為繁重，因為企業需要在這一步中做好建模前的所有準備工作，具體包括：基于模型的數據變換、研究每個字段的取值分布、字段之間的相關性及聯合分布、數據降維，以及可能進行的離散化操作等。

5.建立模型。建模是數據挖掘的核心環節，可分為以下步驟進行：(1)建模方法選擇。就是根據前面所確定的數據挖掘的目標，從多種方法中選擇一種方法或多種合適的方法來對數據進行建模；(2)將總數據集劃分訓練集和測試集。一般采用分層隨機抽樣在建模之前將總數據集劃分為訓練集和測試集，即保持目標變量——因變量的取值在訓練集和測試集中比例與總數據集相同；(3)建立模型及結果解釋。對訓練集用已選擇的建模方法進行建模，并分析和解釋得到的模型表達式。

6.評估模型。對建好的模型進行評估和表示，這是數據挖掘中不可缺少的環節。運用實驗數據或新的樣本數據進行檢驗，評估挖掘結果的可用性和可信性，并在此基礎上，調整和修改數據模型和挖掘方法。

7.模型總結與應用。把建立好滿意的模型所發現的知識應用到實際工作中，在企業內應用和部署模型，為決策提供支持。如根據得到的知識可以設置某些觸發器，當滿足條件時進行特殊處理。

四、結束語

隨著信息技術的飛速發展，利用CRM進行客戶管理，已成為企業提升自身競爭力的重要選擇。特別是數據挖掘技術的發展也為CRM的實施提供了良好的基礎平臺和技術支撐，它的運用將會增強企業的開發、創新和營銷能力，推動企業的整體信息化建設。今后隨著數據挖掘技術的理論進一步發展和深化，必然會帶給CRM更為廣泛的應用前景和市場價值，提高企業的競爭力。

參考文獻：

[1]張喆:數據挖掘及其在客戶關系管理中的應用[M].復旦大學出版社，2007

[2]魏曉龍:數據挖掘在CRM中的應用分析[J].中國管理信息化，2007.2