試論數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用

摘 要：客戶關系管理緊緊圍繞客戶，對客戶行為展開深入研究，經由客戶關懷提升客戶滿意度，進而強化企業市場競爭力。而數據挖掘技術能夠為客戶關系管理提供有力的技術支持。文章通過介紹數據挖掘技術，分析基于數據挖掘技術的CRM系統建立，對數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用展開探討，旨在為如何促進企業客戶關系管理工作有序開展研究適用提供一些思路。

關鍵詞：數據挖掘技術；客戶關系管理；應用

引言

伴隨市場經濟的逐步深入，企業相互間競爭日趨白熱化，對于現代企業來說，單憑產品服務本身競爭已然難以滿足企業發展需求，客戶爭奪競爭在企業相互間競爭中重要性越來越為諸多企業所關注。企業逐步認識到滿足客戶需求，與客戶相互保持長期穩定合作極為關鍵。客戶關系管理（Customer Relation Management，CRM）作為企業保持自身市場競爭力，推行的以客戶為中心的一種發展策略，其要求企業要對客戶形成有效的了解，掌握客戶喜好、需求，進而提供針對、個性的服務，提高客戶的滿意度，保持、穩固與客戶的合作關系，進而為企業創造更高的利潤。由此可見，對數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用開展研究有著十分重要的現實意義。

1 數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是一項具備極大規模數據庫、高效計算能力的數據獲取及處理技術，可自龐大、繁雜數據信息中挖掘和掘取出深層次、有價值的信息、規則，積極促進企業經營決策、營銷管理、發展規劃等工作的有序進行[1]。近年來，數據挖掘技術在諸多領域得到廣泛推廣，作為一項新型的企業客戶關系處理技術，其能夠經由對企業數據庫、數據倉庫，抑或相關數據庫中不確定、隨機的新型開展抽取分析和模式化處理，得出有價值的客戶信息。

現階段，常用的數據挖掘方法包括：統計分析方法、決策樹方法、聚類分析、神經網絡方法等，在應用實踐中結合企業客戶關系管理實際情況，開展科學有效的選取。

2 基于數據挖掘技術的CRM系統建立

文章以數據挖掘技術為基礎，建立CRM體系結構，從而促進企業與客戶相互管理機制的進一步完善，為開展營銷、銷售、服務等工作提供有力支持，如圖1所示。

2.1 客戶接觸

這一系統模塊是企業與客戶相互互動交流的主要方式，用戶可經由呼叫中心、網絡、郵件等不同形式提出獲取信息的要求，由此也為企業對客戶資源開展整合、決策規劃等提供了保障。此外，客戶接觸所包含客戶既有短期客戶，又有長期客戶；既有現有客戶，又有潛在客戶。

2.2 數據存儲

與客戶接觸完畢后，緊接著CRM系統會借助數據抽取工具對收集的客戶數據開展預處理及存儲，并形成各式各樣數據基礎，包括前區數據庫、后區數據庫、客戶數據庫、數據倉庫等，其中前區數據庫和后區數據庫存儲著企業內外部的即時數據，它們與數據倉庫有著雙向聯動的關系，并積極促進應用管理的有序開展[2]。

2.3 數據挖掘

數據挖掘是該系統的核心模塊，可實現數據存儲與商業應用的有效聯動，具體而言：數據挖掘模塊通過商業應用模塊獲得應用目標，再對相關的數據需求定義進行制作，朝數據存儲模塊傳輸數據需求，根據需求選擇對應數據，再通過數據挖掘工具開展數據分析、處理，獲取數據結果提供給商業應用，從而為客戶互動渠道提供決策支持，進一步結合此內容對過去商業應用目標定義予以優化調整。

2.4 商業應用

商業應用模塊是該系統的基礎內容，包括生產、營銷、效率、管理等諸多內容，其特別之處是推進了CRM思想與企業實踐的有機融合，積極鼓勵企業全員參與，經由與客戶交流互動掌握客戶需求，進一步結合商業應用定義應用目標，再通過數據挖掘工具對數據開展分析處理，基于數據挖掘提取的知識、模型前提，推行商業應用，以在與客戶接觸期間為客戶提供優質產品、服務帶來便利。

3 數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用

全面現代企業在時代發展新形勢下，要與時俱進，大力進行改革創新，引入先進科技、成功發展經驗逐步強化數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用，如何進一步促進客戶關系管理工作的有序開展可以從以下相關策略著手：

3.1 交叉銷售

交叉銷售指的是企業利用數據挖掘技術向老客戶新產品、新服務的營銷過程，具體而言：是經由對企業銷售數據庫中數據開展關聯分析，對客戶一系列特點與買入商品相互間的關聯關系進行挖掘，進而為企業建立科學適用的銷售策略，調動起客戶消費欲望。

3.2 客戶流失分析

要想盡可能避免客戶流失，對其行業開展分析是有效途徑之一。我國市場經濟逐步深入背景下，市場競爭日趨白熱化，企業要想贏得一位新客戶的難度越來越大，一般情況其難度可能是設法留住一位老客戶難度的數倍，由此可見保持老客戶對于企業發展極為關鍵[3]。鑒于此，企業可依托數據挖掘技術對客戶行為開展分析，掌握客戶發展動態，決策時下客戶中可能流失的客戶，制定針對策略盡可能避免客戶流失，實現保持老客戶的目的。

3.3 客戶信用分析

對客戶信用開展分析極為關鍵，這是由于倘若出現信用風險、欺詐行為，必然會對企業發展構成極大負面影響。鑒于此，在客戶信用分析中應用數據挖掘技術，可通過對客戶數據庫中數據進行分析，以評估得到客戶欺詐行為發生的可能性，從而使企業可有效、迅速地對各式各樣欺詐風險進行預警及監視，確保將企業風險損失降至盡可能低。

3.4 客戶類別分析

在CRM系統中，企業可選取挖掘工具對客戶群體開展分類，以幫助企業可第一時間找出高價值的潛在客戶，抑或將企業現有其他類別客戶轉化成高價值的客戶。如此一來，企業便能夠結合不同有價值客戶的實際情況，提供針對的、別具一格的產品服務，提升客戶滿意度，強化企業市場競爭力，促進企業獲取盡可能多的收益。

4 結束語

總而言之，在龐大數據源源不斷到來之時，客戶數據有著多維性、劇烈增長的特點，為企業發展帶來極大挑戰和機遇。鑒于此，相關人員務必要不斷鉆研研究、總結經驗，清楚認識數據挖掘技術與客戶關系管理內涵，強化數據挖掘技術下CRM系統的構建，“交叉銷售”、“客戶流失分析”、“客戶信用分析”、“客戶類別分析”等，積極促進客戶關系管理工作的有序開展。

參考文獻

[1]王維家，熊建設，張學夢.數據挖掘技術及其在客戶關系管理中的應用[J].中國新技術新產品，2009（19）：32-33.

[2]黎晗.數據挖掘在客戶關系管理中的應用——以客戶分類為例[J].中外企業家，2015（36）：82-84.

[3]趙永暉.數據挖掘在客戶關系管理系統中的應用研究[J].齊齊哈爾大學學報（自然科學版），2014（1）：162-163.

作者簡介：曾麗（1981-），女，漢，四川宜賓，碩士，講師，四川工商學院計算機學院，研究方向：大數據、數據挖掘、數據庫、信息管理。

岳佳欣（1982-），女，四川成都，漢族，碩士，講師，四川工商學院電子工程學院，研究方向：嵌入式計算機。