數據挖掘在客戶關系管理中的應用研究

劉學波

朝陽廣播電視大學 （ 朝陽122000 ）

隨著信息的發展，企業內產生了大量的業務數據。面對如此海量的數據，迫使人們不斷尋找新的工具，來對企業的運營規律進行探索，使企業獲得利潤。能滿足企業這一迫切需求的強有力的工具就是數據挖掘。

1 客戶關系管理 CRM（Customer Relation Management）

CRM是一種指導企業以客戶為中心的管理思想和方法，它以“一對一營銷”理論為基礎，旨在改善企業與客戶之間的關系，通常實施于企業的市場營銷、服務、技術支持等與客戶有關的領域。

CRM 是不斷演變的概念。較早的概念把CRM定義為一種營銷工具，最近的概念把其提高到企業的戰略層次上，但到目前還沒有一個統一的定義。下面給出幾種典型的描述。

(1)卡爾森市場營銷集團：是一項通過個別雇員、渠道或客戶為某個組織或企業建立形象，從而挽留老客戶，提升表現的商業策略。

(2)Gartner Group（最早提出客戶關系管理）：是整個企業范圍內的一個戰略，這個戰略的目標是通過組織細分市場，培養客戶滿意行為，將從供應商到客戶的系列處理過程聯系在一塊，使得利潤、收益、客戶滿意程度最大化。

(3)企業資源管理中心（AMT）：是一種以客戶為中心的經營策略，它以信息技術為手段，對業務功能進行重新設計，并對工作流程進行重組。

從上面的各種描述中，一方面可以看出，CRM在幫助企業識別、吸引和保留有價值的客戶這幾個方面是被廣泛認同的。另一方面也可以看出，CRM是管理理念和信息技術相結合的產物。為了實現CRM的目標，經營者首先必須轉變管理理念，以客戶為中心，通過客戶為中心，通過客戶關懷提升客戶滿意度、忠誠度，這是CRM成功的必要條件，沒有它，CRM就失去了基礎；其次要有信息技術來支持這種新的管理模式，表現為以Internet和電子商務、多媒體技術、數據倉庫和數據挖掘、專家系統和人工智能及呼叫中心等最新的信息技術為基礎，沒有它們的支持，CRM工作的效率將難以保證，經營理念的貫徹也失去了落腳點。

2 數據挖掘

數據挖掘又稱數據庫中的知識發現，指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在的應用價值的信息或模式，它是數據庫研究中一個很有價值的新領域，融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。

挖掘庫是數據庫挖掘工具的核心部分。在挖掘庫中存放了數據挖掘項目需要的數據、算法庫和知識庫。在算法庫中存放了已經實現的挖掘算法，在知識庫中存放著預先定義和經過挖掘發現的知識。

3 數據挖掘在客戶關系管理中的應用

客戶數據是對客戶信息進行分析的前提條件。這些基本數據中有客戶的基本信息，比如：性別、年齡、學歷、自然住址、和收入等。還有在營銷活動中通過調研或咨詢所獲得的數據信息，包括個人喜好、對產品的個性化要求、及其對產品性能和服務的意見、建議，對未來產品發展的期望和預測等。通過運用數據挖掘等技術對這些基本信息進行分析處理，挖掘潛在信息，定位和發現潛在用戶和用戶的潛在需求，并用以檢驗、修正和指導后期的生產和銷售活動。

從客戶關系管理角度出發，數據挖掘具體應該包括但不局限以下幾個方面。

(1)客戶保持

對于客戶保持，企業可通過數據挖掘對客戶數據庫中大量的客戶歷史交易記錄、人口統計信息及其相關資料進行分析和處理，對流失客戶群作針對性研究，分析其特征，研究哪些因素會導致客戶流失，建立流失客戶模型，識別導致客戶流失的模式，然后根據分析結果到現有客戶資料中找出可能轉移的客戶，并結合流失客戶模型，分析模型和結果，預測哪些客戶會離開，并建立潛在離開者模型，以便使企業制定一些可以透使這些潛在離開者留下來的最適宜的計劃和方案，改善客戶關系，爭取保持客戶并提高收益；也有些企業利用神經網絡根據客戶的消費行為與交易記錄對客戶的忠誠度進行計算和排隊，在此基礎上排出流失率的等級，針對不同客戶采用不同的客戶保持策略。

在客戶保持中一般涉及到三個數據挖掘的模型：首先建立模型用來預測和識別潛在的流失者；然后通過數據挖掘識別潛在的流失者中的黃金客戶；最后利用聚類分析等方法對黃金客戶中的潛在流失者數據進行分析挖掘，識別其行為模式，從而有針對性地對客戶采取相應的措施，以期保持客戶。

(2)交叉銷售

交叉銷售就是為原有的客戶銷售新的產品和服務。交叉銷售是建立在雙贏的原則上，對客戶來講，要得到更多更好滿足其需求的服務并從中受益；對企業來講，也會因銷售的增長而獲益。

(3)個性化的市場營銷

成功的市場營銷必須依賴于對客戶的了解，每一次營銷活動都應該具有針對性，進行個性化營銷，這樣才能降低營銷成本，提高用戶響應率。企業利用數據挖掘的聚類分析技術可以對數據倉庫中收集、加工和存儲的大量客戶信息進行分析和處理，根據客戶的消費心理、消費習慣、偏好程度、購買頻率、收入水平等因素把大量的客戶進行分類，這些類應滿足“類內部對象具有最大的相似度，而各類間的對象具有最小的相似度”的基本聚類分析原則，使得同類客戶具有相似的偏好和需求。然后企業可以根據不同客戶群特征，提供差異化營銷策略。

(4)新客戶的獲取

雖然“企業爭取一個新客戶的成本是保留一個老客戶的7～10倍”，但獲取新客戶仍然是企業不斷成長的關鍵，是客戶生命周期的第一步。企業發展需要不斷獲得新客戶。企業可以利用數據挖掘對通過決策樹等方法建立預測模型，以此來顯示哪些客戶將對營銷活動做出響應；接著用神經網絡建立信用評分模型；最后將這兩個模型結合起來發現潛在客戶，提高營銷活動響應率，找到正確的營銷對象，并對其采用感興趣的個性化營銷方案，以期獲得新的客戶。

(5)客戶盈利能力分析

二八律在現實生活中有著廣泛應用，它在客戶盈利能力方面同樣適用，即 80%的利潤來自20%的客戶。由此可見，不同客戶的盈利能力對企業的利潤貢獻是不同的。

企業可以設置一些計算盈利能力的參數，利用數據挖掘對客戶信息和客戶歷史交易記錄、售后服務等進行分析，得出每位客戶的盈利能力；對客戶進行分類，預測客戶未來的購買模式和購買行為。這樣就可以在市場營銷過程中對那些有價值和有潛在價值的客戶投入較多資金，向其提供及時的個性化服務，留住這類客戶，并有針對地對其采用交叉銷售等手段提高客戶的盈利能力；對那些低利甚至無利的客戶則可以避免花費過多精力和財力保留，避免無目標的開發新客戶。

4 在客戶關系管理中實施數據挖掘應注意的問題

在具體實施數據挖掘過程中，企業好應該還必須注意以下問題。

(1)實施“一把手”工程

由于基于數據挖掘的客戶關系管理是對原有客戶關系管理系統的提升，其結果不可避免地會同現有的某些市場戰略和營銷策略不一致，沒有高層領導的支持，可能難以將挖掘的結果應用到企業管理中；同時新系統運行過程中原有的工作方式和方法必定會發生改變，還可能會觸及到某些人的利益，從而遇到來自各方的阻力。“一把手”必須關注這些問題，對存在的問題及時協調溝通。

(2)建立學習型組織

在數據挖掘應用過程的多個環節中，人的主觀辯識和控制是應用成敗的關鍵，這就對系統使用人員提出了很高的要求。如果沒有具備相應素質的使用人員和維護人員，必將導致系統與現實脫鉤，無法達到預期效果。因此必須不斷提高員工素質，減少使用中的錯誤，使基于數據挖掘的客戶關系管理系統發揮最大的作用。

(3)必須重視數據的質量

如果數據挖掘的數據質量存在問題，數據挖掘的結果可想而知。因此必須花費較多的時間和精力進行數據的準備工作，以確保數據的質量，使數據具有較高的一致性、完整性、正確性和適用性。

(4)構建系統時應量體裁衣

對于產品比較單一、數據量比較小的中小型企業，可以購買相關的專業軟件或系統，由企業通過培訓公司職員或招聘具有相應技能的人員自己構建；對于規模大、產品比較多或影響銷售因素多的大型企業，可以將構建工程外包給專業公司，由他們全程系統地構建、實施和維護工作。

CRM的本質就是為了企業提高企業的競爭力，而目前市場的重心已經由原來的以產品為中心轉到了以客戶為中心。所以有效的利用客戶數據，加強和改善企業與客戶的關系是現代企業制勝的關鍵。數據挖掘技術應用于這一領域可以幫助企業更好地分析和處理客戶數據，挖掘客戶對企業的最大價值，同時有助于企業合理分配現有資源，建立與客戶之間的關系，提升競爭力。

[1]魏宏業.CRM 系統中的數據挖掘與知識管理研究.情報學報,2003.

[2]丁建石.以數據挖掘提升客戶關系管理.天津職業大學學報,2005.

[3]米天勝.數據倉庫和數據挖掘在客戶關系管理中的應用.情報雜志,2005.

[4]馬剛,李洪心,楊興凱.客戶關系管理.大連：東北財經大學出版社,2006.