客户关系管理与数据挖掘

二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
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数据挖掘使市场信息触手可及
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数据挖掘将数据加工成信息和知识
二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
数据库及数据挖掘技术（ ） 1数据库及数据挖掘技术（Data Mining，DM） 数据挖掘使市场信息触手可及， 可以扩展企业核心业务过程的信息后勤基础， 可以扩展企业核心业务过程的信息后勤基础， 通过数据挖掘来保证对数据的访问及分析， 通过数据挖掘来保证对数据的访问及分析，从 而提高业务过程的有效性。 而提高业务过程的有效性。 数据挖掘技术基于事实，利用数据仓库中产品、 2数据挖掘技术基于事实，利用数据仓库中产品、 数据挖掘将数据加工成信息和知识 价格、投资、分配等方面， 价格、投资、分配等方面，从浩瀚的信息海洋 中提炼出有价值的信息， 中提炼出有价值的信息，发现隐含在这些信息 中的对等的、不明显的、不可预知的模式、 中的对等的、不明显的、不可预知的模式、趋 势和关系，为企业提供决策的依据。 势和关系管理的定义
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客户关系管理的研究和应用现状
一、客户关系管理
客户关系管理（Customer Relationship （ 1客户关系管理客户关系管理的定义 Management，CRM）首先是一种管理理念。其核 ， ）首先是一种管理理念。 心思想是将企业的客户作为重要的资源， 心思想是将企业的客户作为重要的资源，通过完善的客 户服务和深入的客户分析来满足客户的需求， 户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现 客户的终生价值。 客户的终生价值。 CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管 又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管 2理机制，它实现于企业的市场营销、销售、服务与技术 客户关系管理的研究和应用现状 理机制，它实现于企业的市场营销、销售、 支持等与客户相关的领域。 支持等与客户相关的领域。 CRM也是一种管理软件和技术。现在市场中 也是一种管理软件和技术。 也是一种管理软件和技术 现在市场中CRM供应 供应 商较多。国际的有Siebel、Oracol、Borland、 商较多。国际的有 、 、 、 sybase；国内的用友、中圣、金蝶创智等。 ；国内的用友、中圣、金蝶创智等。
二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
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数据挖掘将数据加工成信息和知识
3.分类。找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整 分类。找出一个类别的概念描述， 分类 体信息。分类是数据挖掘中应用最多的任务。要为每个类别 体信息。分类是数据挖掘中应用最多的任务。 做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则， 做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用 这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 4.聚类。按一定规则将数据分为一系列有意义的子集。通俗 聚类。 聚类 按一定规则将数据分为一系列有意义的子集。 地讲，就是多元统计中研究所谓“物以类聚” 地讲，就是多元统计中研究所谓“物以类聚” 现象的一种 方法，其职能是对一批样本或指标按它们在性质上的亲疏程 方法， 度来进行分类，采用不同的聚类方法， 度来进行分类，采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合 可能有不同的划分结果。 可能有不同的划分结果。 5.偏差分析。从数据库中找出异常数据。 偏差分析。从数据库中找出异常数据。 偏差分析 6.猜测。利用历史数据找出规律，建立模型，并用此模型猜 猜测。 猜测 利用历史数据找出规律，建立模型， 测未来数据的种类、特征等。 测未来数据的种类、特征等。
背景知识
OLTP在企业的应用日渐成熟，能顺利地完成事务型业 在企业的应用日渐成熟， 在企业的应用日渐成熟 如自动开机（电信运营商）、即时交易（ ）、即时交易 务，如自动开机（电信运营商）、即时交易（金融企 业）、实时收银入账（零售商场）。 ）、实时收银入账（零售商场）。 实时收银入账 但随着金融、电信等高端服务业的市场逐渐完善， 但随着金融、电信等高端服务业的市场逐渐完善， OLTP系统的不足和局限也越来越为人所诟病，这是因 系统的不足和局限也越来越为人所诟病， 系统的不足和局限也越来越为人所诟病 为OLTP是处理事务的系统，可是面对诸如什么客户的 是处理事务的系统，可是面对诸如什么客户的 是处理事务的系统 利润率最高、哪些客户摇摆不定有离开的想法、 利润率最高、哪些客户摇摆不定有离开的想法、哪些客 户有继续购买的需求、客户喜欢什么等等问题时 等等问题时， 户有继续购买的需求、客户喜欢什么等等问题时，就开 始显得苍白无力了。因为手头现有的大量报表、报告， 始显得苍白无力了。因为手头现有的大量报表、报告， 虽然它们详尽地说明了过去甚至今天正在发生的事件， 虽然它们详尽地说明了过去甚至今天正在发生的事件， 却不能回答明天将要发生的事情。 却不能回答明天将要发生的事情。
背景知识
CRM是为了帮助发现以往没有发现的“问题”， 是为了帮助发现以往没有发现的“问题” 是为了帮助发现以往没有发现的 发现隐藏在数据海洋里的“规律” 趋势” 发现隐藏在数据海洋里的“规律”和“趋势”。 CRM的重要功能是预测未来。它的独特之处是， 的重要功能是预测未来。 的重要功能是预测未来 它的独特之处是， 能充分利用企业历史上的数据，来预测企业的 能充分利用企业历史上的数据， 未来，使企业能领先一步，识别风险和机会， 未来，使企业能领先一步，识别风险和机会， 超前采取应对策略。 超前采取应对策略。
内容
背景 一、客户关系管理 二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是CRM成功的保障 CRM 三、数据挖掘技术 四、结论
背景知识
联机事务处理OLTP (On-line transaction 联机事务处理 processing)：也称为面向交易的处理系统， ：也称为面向交易的处理系统， 其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到 计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处 计算中心进行处理， 理结果。 理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理 输入的数据，及时地回答。 输入的数据，及时地回答。也称为实时系统 (Real time System)。OLTP是传统的关 。 是传统的关 系型数据库的主要应用，主要是基本的、 系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常 的事务处理，例如银行交易。 的事务处理，例如银行交易。
一、客户关系管理
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客户关系管理的研究和应用现状
CRM的概念发展到今天主要经历了 个阶段： 的概念发展到今天主要经历了3个阶段 的概念发展到今天主要经历了 个阶段： 1、成功应用于销售和市场的客户关系数据应 、 用软件。（ 用软件。（1990年） 年 。（ 2、客户关系营销 、客户关系营销——Pepper和Rogers的1 和 的 市场营销理论。（ 年代中期） 对1市场营销理论。（ 年代中期） 市场营销理论。（90年代中期 3．通过数据库营销应用客户终身价值分析。 ．通过数据库营销应用客户终身价值分析。 年代后期） （90年代后期） 年代后期
一、客户关系管理
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客户关系管理的研究和应用现状
在国内，多数企业将大部分力气投入到企业内部 信息系统的建设上，这意味着CRM在我国的应 用还不成熟。 在我国生产总值中占据重要地位的传统企业在 CRM的市场中所占比例较小。加入WTO后企业 面临着更为严峻的国际竞争，因此企业迫切需要 寻找类似CRM的新思路、新理念来增强企业的 竞争力。
二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
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数据挖掘将数据加工成信息和知识
CRM中数据挖掘的工作流程 ： 中数据挖掘的工作流程 中数据挖掘的 1.数据抽样。当进行数据挖掘时，首先要从企业大量客 数据抽样。 数据抽样 当进行数据挖掘时， 户信息数据中抽取出相关的数据子集。 户信息数据中抽取出相关的数据子集。通过对数据样本 的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源， 的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且 能通过对数据的筛选，使数据更加具有规律性。 能通过对数据的筛选，使数据更加具有规律性。 2.数据探索。数据探索就是通常所进行的对数据深入调 数据探索。 数据探索 查的过程，从样本数据集中找出规律和趋势， 查的过程，从样本数据集中找出规律和趋势，用聚类分 析区分类别， 析区分类别，最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互 影响的、十分复杂的关系，发现因素之间的相关性。 影响的、十分复杂的关系，发现因素之间的相关性。
二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
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数据挖掘将数据加工成信息和知识
数据挖掘的主要方法包括关联分析、时序模式、分类、 数据挖掘的主要方法包括关联分析、时序模式、分类、 聚类、偏差分析以及猜测等， 聚类、偏差分析以及猜测等，它们可以应用到以客户为 中心的企业决策分析及治理的不同领域和阶段 领域和阶段： 中心的企业决策分析及治理的不同领域和阶段： 1.关联分析。其目的就是挖掘出隐藏在数据间的相互关 关联分析。 关联分析 例如， 顾客同时会在购买某种A产品的同时 系。例如，80%顾客同时会在购买某种 产品的同时 顾客同时会在购买某种 购买B产品 这就是一条关联规则。 产品， 购买 产品，这就是一条关联规则。 2.时序模式。通过时间序列搜索出重复发生概率较高的 时序模式。 时序模式 模式，这里强调时间序列的影响。例如，某段时间内， 模式，这里强调时间序列的影响。例如，某段时间内， 购买了A产品的人中 产品的人中， 的人会买B产品 购买了 产品的人中，70%的人会买 产品。 的人会买 产品。
二、数据挖掘是CRM成功的保障 数据挖掘是 成功的保障
1在CRM中，数据仓库将海量复杂的客户行为数 中 数据挖掘使市场信息触手可及
据集中起来建立一个整合的、 据集中起来建立一个整合的、结构化的数据模 在此基础上对数据进行标准化、抽象化、 型，在此基础上对数据进行标准化、抽象化、 规范化分类、分析， 规范化分类、分析，为企业管理层提供及时的 2决策信息，为企业业务部门提供有效的反馈数 数据挖掘将数据加工成信息和知识 决策信息， 据。 数据挖掘技术的作用在企业管理客户生命周期 的各个阶段都会有所体现。 的各个阶段都会有所体现。