零售業貫穿客戶生存周期的數據挖掘分析

摘 要：當今，許多零售企業的數據庫或數據倉庫中都搜集和存儲了大量關于客戶的數據，這些數據涵蓋了從客戶基本數據、購買記錄到客戶反饋等各個環節。數據挖掘的目的就是幫助商業理解其最重要資產的價值，這種資產就是客戶。對于任何商業，客戶都是最重要的資產。不是從特定的技術討論數據挖掘活動，而是轉向客戶和客戶生存周期，使數據挖掘關注在中心的客戶，研究貫穿客戶生存周期的數據挖掘活動。

關鍵詞：零售業；客戶生存周期：數據挖掘

中圖分類號：F224 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）35-0088-03

零售業是近年來中國發展變化最快、最具活力的行業之一，是國民經濟領域流通產業中的重要行業。“業態”在我國一般稱為經營形態。零售業態的種類很多，依據不同的要素組合，就有不同的業態類型。一般來講，可以將零售業劃分為有店鋪零售和無店鋪零售兩大類。其中，有店鋪零售可以分為：百貨商店、超市和大型超市、專業店和專賣店、購物中心、食雜店、便利店、折扣店等；無店鋪零售主要包括：電子零售、商品目錄與直接郵購、直銷等。而零售則指的是直接將商品或勞務銷售給最終消費者的一系列商業活動。零售企業（從生產企業的角度看，零售企業就是生產企業的零售商）是向消費者出售供其個人或家庭使用的產品和服務的企業。零售企業只有制定正確的戰略和戰術，保持客戶，創造最大化的客戶資產，才能在激烈的市場競爭中取勝。

一、客戶生存周期的內涵

客戶往往容易被認為是靜態的、不變的實體，他們構成了整個“市場”。然而，這是不正確的。客戶是人（或人的組織），而且他們隨時間變化。了解這些變化是數據挖掘價值的一個重要部分。這些變化稱為客戶生存周期。事實上，有兩個值得注意的客戶生存周期。第一是生存階段。對于一個個體，指的是生存事件，如從中學畢業、有了小孩、找到一份工作，等等。對于一個商業客戶，生存周期時常指的是商業的規模和成熟期。第二個客戶生存周期是關系本身的生存周期。這兩個生存周期彼此相互獨立，兩者對商業都非常重要。本文講的客戶生存周期指的是關系本身的生存周期。雖然每宗生意是不同的，但是客戶關系把客戶歸為以下五個主要的階段。

1.潛在客戶是目標市場中當前還不是客戶的人。

2.響應者是已經表現出一些興趣的潛在客戶。舉例來說，填寫一個申請表或者在網站上登記。

3.新客戶是已經做出承諾的響應者，通常是協議支付，像已經進行第一次購買、簽署一份合同或者在網站記錄了一些個人信息。

4.確定的客戶是那些返回的新客戶，對這些客戶，希望拓寬或者加深關系。

5.前客戶是那些離開的人，包括自發流失（因為他們已經投奔一個競爭者或者不在見到產品的價值）、強制流失（因為沒有支付賬單）或預期流失（因為不再在目標市場中，如已經搬家）的人。

二、圍繞客戶生存周期組織商業活動

商業過程使客戶從生存周期的一個階段移到下一個階段。審查這些商業過程是有價值的，因為商業的目標之一就是隨著時間的過去，使客戶變得更有價值，而數據挖掘活動在這些商業過程中起著重要的作用（如圖1所示）。

客戶獲取是吸引潛在客戶，并將他們變成客戶的過程。通常通過廣告和口頭消息，以及有目標的市場營銷來實現。數據挖掘在獲取過程中扮演著重要角色。

了解潛在客戶相當重要，因為宣傳應該針對潛在客戶。從數據挖掘的觀點看，挑戰之一是當前在客戶改變時使用歷史數據。通過數據挖掘技術，利用歷史數據建立響應模型。探索潛在客戶的時候要特別仔細的三個理由：一是地域擴展帶來的潛在客戶，可能與原來地區的客戶相似或者不相似；二是產品、服務和定價的改變可能帶來不同的目標客戶；三是競爭可能改變潛在的客戶組合。所以，利用響應模型的時候要注意相應的調整。

一旦潛在客戶表現出興趣，就是某種激活過程。這可能像客戶在一個網站上填寫一個登記表一樣簡單。作為一個操作過程，客戶激活可能看似與數據挖掘關系不大，但是，激活新客戶提供了客戶在加入時的瞬間狀況。這是對客戶非常重要的觀察，而且作為一個數據來源，也需要保存。當客戶沒有以應有的方式移動的時候，數據挖掘能找到原因，并了解在激活期間是什么特征導致客戶激活失敗。這些結果最大程度地用來改良操作過程，通過強調那些能夠帶來沒有轉變為支付的銷售的策略，這些結果也提供獲取期間的指導。

一旦潛在客戶變成客戶，工作目標就變成增加客戶的價值。在增加客戶價值的過程中，數據挖掘發揮著重要的作用。通過條形碼、編碼系統、銷售管理系統、客戶資料管理及其他業務數據，可以收集到關于商品銷售、客戶信息、貨存單位及店鋪信息等的信息資料，然后利用DM工具對這些數據進行分析，為他們提供高效的數據決策工具。

客戶保持是預言性建模應用最多的領域之一。零售企業經常通過辦理會員卡、建立顧客會員制度的方式，來跟蹤顧客的消費行為。通過對顧客會員卡信息進行數據挖掘，可以記錄顧客的購買序列，將同一顧客在不同時期購買的商品分組為序列，序列模式挖掘可用于分析顧客的購買趨勢或忠誠度的變化，據此對價格和商品的花樣加以調整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。

一旦客戶已經離開，仍然有可能吸引他們回來。贏回是通過提供激勵、產品和價格獎勵，設法拉回有價值的客戶。贏回傾向于更多地依賴操作策略，而不是數據分析。數據分析有時能夠幫助確定客戶為什么離開，特別是當客戶抱怨能與操作數據結合的時候。然而，設法吸引不滿意的客戶回頭相當艱難。更重要的工作是設法用具有競爭力的產品、有吸引力的報價和服務，使他們保持第一地位。

三、零售業中的數據挖掘

數據挖掘源于商業的直接需求，并在許多領域都有廣泛的使用價值，而零售領域是數據挖掘的主要應用領域之一。數據挖掘在零售業中的應用主要表現在以下幾個方面。

（一）商品分組布局，購買推薦和商品參照分析

通過從銷售記錄中挖掘相關信息，可以發現購買某種商品的購客同時也購買另一種商品的幾率。這類信息可用于形成一定的購買推薦或得出商品的最佳分組布局，來幫助客戶選擇商品，節省顧客購買時間，從而達到刺激顧客的購買欲望、增加銷售量的目的。

（二）促銷活動的有效性分析

零售業常通過廣告、優惠券、打折扣等多種讓利的方式進行促銷活動，以達到推廣產品、吸引顧客、刺激消費的目的。只有充分了解客戶，才能準確定位促銷對象，提高針對性，降低活動成本。利用數據挖掘技術可以分析出應該在什么時間、什么地點、以何種分式和對什么樣的人進行促銷活動，盡量避免企業資源的浪費。同時，數據挖掘也可以使用過去相關的促銷數據來尋找未來投資中回報最大的用戶。

（三）客戶細分

客戶細分是指將一個大的消費群體劃分為若干小的細分群體，同屬于一個細分群的客戶具有相似的消費特征。客戶細分可以使商家對不同細分群中的客戶區別對待。比如說經濟學中的二八法則，如何區分20%與80%客戶。只有通過深層次的數據挖掘，才能幫助商家從眾多的客戶中分類尋找出那些屬于20%的客戶。

（四）交叉銷售

交叉銷售是指向老客戶銷售新的產品或服務的過程。交叉銷售是建立在買賣雙方互利原則的基礎上，客戶因得到更多更好符合他們需求的服務而獲益，企業也因銷售增長而獲益。交叉銷售的優勢在于，商家可以比較容易得到老客戶較為豐富的信息，對于數據挖掘的準確性來說大量的數據是很有必要的。通常我們所指的交叉銷售與初次銷售不同。企業所掌控的客戶信息特別是以前購買行為的信息中，可能正包含著決定這個客戶下一個購買行為的關鍵信息。這個時候，數據挖掘的作用就體現為它可以幫助企業尋找到那些影響顧客購買行為的信息和因素。

四、總結和展望

在所有的形式中，客戶對商業成功至關重要。一些客戶大而且非常重要，這些客戶值得特殊對待。其他的客戶很小，而且非常多，這是數據挖掘的重點對象，因為始終與每個人保持個人關系代價太。數據挖掘就是從海量的原始數據中，找出隱含在其中的、我們事先不知道的、但又是潛在的有意義的知識和信息，從而利用這些知識來指導我們的活動。客戶生存周期從商業關系的角度看待客戶。首先是潛在客戶被激活會成為新客戶。新客戶提供了提升銷售、交叉銷售和刺激消費的機會。最后所有的客戶離開，使得保持成為對營銷和預測都很重要的一個數據挖掘應用。一旦客戶離開，他們可能通過贏回策略被挽回。數據挖掘能提高所有的這些商業機會。這一特點迎合零售業數據量大的現狀。每天各零售企業都會產生大量看似龐雜的信息，而在這些信息背后卻蘊藏了豐富的經營技巧和市場規律。如何通過數據挖掘的手段幫助企業管理者從海量數據中統計和多維分析顧客購買數據、顧客分類，識別顧客的購買行為特征，發現顧客購買模式和趨勢，進而展開顧客價值評價，達到提升顧客忠誠度、保持有價值顧客的目的；利用數據挖掘建立顧客分析管理系統，來提升企業的競爭優勢，提高企業的營銷水平，這也是今后數據挖掘在零售業應用的主要研究方向和重點。