电子商务毕业论文外文翻译---构建数据挖掘在客户关系管理中的应用

英文翻译

原文题目：Building Data Mining Applications for CRM

出处：New York McGraw-Hill

Professional,2000.Berson,Alex.;Smith,Stephen;Thearling, Kurt

译文题目：构建数据挖掘在客户关系管理中的应用

介绍

在过去的几年里，公司和他们的客户之间的接触发生了戏剧性的变化。顾客不再有过去那么高的忠诚度。结果是，公司发现他们必须更好地了解和理解他们的客户，对于客户的要求和需求也必须更快地响应。另外，响应的时间必须大大缩短，不能等到让你的客户等地不耐烦的时候才采取措施，那样就太晚了！为了取得成功，公司必须具有前瞻性，及早了解到你的客户需要的到底是什么。

如果现在说店主能够毫不费力地明白他们消费者的需求而且加以快速的响应，那无疑是陈词滥调。过去的店主能够仅仅凭借自己的记忆记住他们的客户，而且当客人进来的时候知道该怎么做。不过现在的店主无疑面临着更为严峻的情况：越来越多的消费者、越来越多的产品、越来越多的竞争对手，但是必须在比过去少的多的时间内了解消费者的需求无疑更为困难。

企业做了许多努力来加强与客户之间的联系。举个例子来说：压缩市场周期。企业对于客户的统计分析显示，客户的忠诚度在不断地下降。而对于客户而言，忠诚两个字仿佛是很遥远的事情了。一个成功的企业必须加强对他们客户的影响力，提供给他们持续的影响力。另外，需求是随着时间不断变化的，你必须满足不断变化的需求。如果你不能快速对客户的需求加以反应，你的客户会转向那些能够帮助他们的公司。市场的成本越来越大，每一样东西的成本都似乎越来越大。打印、邮资、特别的服务（如果你不提供这些特别的服务，你的竞争者会提供的）消费者希望货物能够满足他们的要求，每一项都符合。这意味着他们提供的产品数量和供货方式会急剧地增加。

建立数据挖掘应用程序

我们必须要意识到重要的一点，数据挖掘只是整个过程的一部分。数据挖掘技术必须结合其他的技术（举例来说，数据仓库和买卖自动控制），以及其他的商业管理运用。如果你从这本书中一无所获，我们希望你可以期望数据挖掘可以运用到更为大的一个商业过程中。（而且没有其他的方法办到）

什么是数据挖掘？

数据挖掘，按照最简单的定义来说，在数据库中通过相应的模式来自动发现。举个例子来说，数据挖掘模式也许会指出结了婚并有孩子的男性比结了婚但没有孩子的男性有超过两倍的几率会驾驶一辆特别的运动车，这个另人惊讶的模式也许是很有价值的。

然而，数据挖掘并不是变魔术的。很多年以来，统计学家们仅仅依靠手工“挖掘”数据库，来寻找在统计上富有意义的模式。

当今，挖掘过程的自动操作与商业数据仓库相结合，在相应的领域被商家所应用。

现今，主要的数据挖掘产品远远超过了通过机械建摸的有力算法。

数据挖掘和客户关系

在过去，种种关于数据挖掘夸张的言论无不在暗示着数据挖掘可以取代统计学分析家来构建模型。然而，分析家的价值并不应该被忽视。分析家仍然起着评估模型结果和验证模型有效性的作用。因为数据挖掘软件缺乏人的经验直觉来判断有关的数据和无关的数据之间的界限，所以说统计学分析家仍然有着很高的需求量。

想象你是一个区域的电话公司的市场经理。你要对公司的移动电话的客户负责。最近你关心的问题之一是客户的关注度（有时候叫做“搅拌”），这个问题越来越困扰你。你很明白留住客户的花费远远小于当客户离开后又重新吸引他们回来的成本，所以你需要计算出如何

有效地花费。

传统解决这个问题的方法是挑选出你的忠实客户（就是那些在你的公司里花了很多钱的那些人），然后说服他们签定来年的续约。这些说服往往许诺给予一定的礼物（有可能是一部新电话机）或可能是打电话时的一个折扣。礼物的价值往往取决于你的客户花费的多少，往往大客户会得到最好的服务。

传统的解决方法往往是不太经济的。毫无疑问的是，许多“忠实”客户即使没有礼物也会愿意逗留。仅仅为了礼物的那些客户迟早是会离开的。不要为那些愿意逗留的客户费神。

这些解决方法是可以被认识到的。与其按客户对你的公司的贡献度来相应地给予礼品或折扣，还不如把公司有价值的内容相应地予以反馈给客户，给他们所需要的东西。你的客户之间存在差异，你的任务就是理解这些差异性来优化你和他们的关系。

你的大客户可能会更重视你的高度可靠性，而不是一份礼物来挽留他们。另一方面，如果一个客户充分利用一切因素和专门的服务，可能会要求在来年得到一部新电话或其他的礼物，才能继续在你的公司逗留。或者他们可能仅仅需要晚上打电话时的一个更优惠价格，因为他们的老板提供电话，在办公时间之外，他们不得不要自己支付电话费。问题的关键是确定你的客户属于哪种类型。

时间的选择在这个过程中同样重要。你不能等到一个星期后才和客户订立合同，然后提供给他们服务来防止他们改投门户。到那个时候，那就太晚了，客户已经决定了他们究竟要怎么做，你很难再影响他们的决定了。另一方面，你也不希望马上立即开始与你的客户订立合同。客户可能几个月前就已经明白你的公司对于他们的价值，所以现在的任何努力都可能是白费的。问题的关键是寻找这个问题的一个解决方法，协调你的市场和市场里的客户之间的关系，来找到一个最佳的平衡点。

对于数据挖掘对于商业的影响，一般需要和优先商业过程有关。数据挖掘是发生在公司和它的客户之间的一系列步骤中的一部分。数据挖掘影响商业取决于商业过程，而不是数据挖掘过程本身。拿产品买卖举个例子来说，市场经理的工作就是很好地明白市场，这种理解市场的能力往往需要和市场中的客户相结合，需要使用许多策略。这些策略涉及到许多地区、包括直接的买卖、印刷广告、电话销售、电台/电视广告，和一些其他的策略。

问题的关键在于，在商业过程中，数据挖掘的结果不同于其他的数据驱动。在很多标准与客户交互的数据中，几乎所有的结果代表着数据库中已经存在的结果。报告显示，对于使用者来说，生产线和地区的销售分类是很容易懂的，因为他们所了解到的这些信息已经在数据库中存在了。

列举的所有这些例子都是密切联系的。使用者需要用他们所明白的方式来观看数据挖掘的输出结果。如果使用者理解这些结果，那么他们将会信任数据挖掘并且使用它。这个问题有两个部分：1)把数据挖掘的过程用一种有意义的方式所展示，并且允许使用者把那些可以被回答的简单问题的输出结果相结合来看。第一部分的创造性解决方案目前和许多商业数据挖掘产品结合。响应率和（可能是最重要的）金融指标（举个例子来说，利润、费用和投资的回报）给使用者一种感觉就是现实中也可以快速地得到答案。

数据挖掘和客户关系管理市场

客户关系管理（CRM）是管理一个企业和它的客户进行交流的过程。客户关系管理软件应用的主要使用者是数据库市场商人，他们寻求与客户交流过程的自动化。

管理战役的角色

为了取得胜利，数据库商人必须首先确定市场部分是否包含客户或是否有前景。

首先，确定市场分块，需要关于预期顾客和他们的购买情况方面的有意义数据。理论上

来讲，越多数据越好。在实际中，庞大的数据存储总是阻碍商人在众多数据中找到真正有价值的信息。

数据挖掘的应用使得搜索堆成山的数据，来得到购买习惯模式的过程自动化。

数据挖掘之后，商人必须在战役管理软件中应用这些结果，顾名思义，管理战役直接对准市场区域的定义。