数据挖掘在CRM的应用

数据挖掘在分析型CRM中的应用

一
个可靠的有关于客户的信息平台．它需要把来自于不同部门
以单靠产品质量赢取竞争优势。现代企业已逐步从以产品为中不同渠道获得的客户信息有机地．一致地融合在一起，为企业提
心 ”的经营管理模式转变为以 “ 客户为中心 ” 的模式。企业通过供决策。分析型ＣＭ还应与后台办公系统整合。通过后台办公系Ｒ实施以 ” 户为中心 ”的关系营销策略．高顾客满意度．保留统可以获得大量与客户有关的业务往来信息．而企业可以更全客提从通Ｒ企住老客户，开发新用户．提升对企业的忠诚度．对客户进行个性面的了解客户。过分析型ＣＭ的深八分析．业可透过客户数
交互的有效性和针对性．通过合适的渠道、合适的时间、把合适户盈利率是评价客户最常用和最重要的参数。而客户生命周期不同于客户盈利率．它是决定投入多少成本去开发新客户的最佳测的产品提供给合适的客户．实现企业利润的最大化。通过分析型ＣＭ．企业可以全方位．３０度了解客户．掌握算方法。通过客户生命周期．可以计算出客户在一段时间内从客Ｒ６
帮助企业把有限的资源高效地集中在对企业最有价值的客户关系
分析型ＣＭＲ
１定义。分析型ＣＭ系统是－ｒ决策支持系统．它帮助企业评分方法来定义同类客户群体，作为制定市场、销售和服务的基Ｒｅ
把收集到原始数据转换成针对商业主题所需的客户个性化特征，场渠道，增强与客户沟通的能力。库、ＯＡＬＰ和数据挖掘等技术从收集来的大量客户与企业之间的数据中分析和提取相关规律、模型和趋势。为企业的战略规划、

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

（ｎｎＹｎｚｏｏａｉｎｌｎｅｈｉａＣｏｌｇ，ｏｇｈｕ４５０ｈｎ）ＨｕａｏｇｈｕＶｃｔａｄＴｃｎｃｌｌｅＹｎｚｏ，２００Ｃｉａｏａｅ
Ａｂｓｒｃ：ｓｏｒｒｓｕｒｅｈｓｂｃｍｅｔｅｍｏｔｍｐｔｎｔｔａｅｉｅｏｒｅ．ｓｎｅｓｓａｓｐｎｔｏｏｅｏｔａｔＣｕｔｍｅｅｏｃａｅｏｈｓｉｏｒａｒｔｇｃｒｓｕｃｓＢｕｉｓｅｌｏｓｅｄａｌｆｓｏｍｎｙｆｒ
ｔａａｅｃｔｍｅａａｕｏｗｉｈｅｅｉｔｎｃｆｔｅｓｓｅ ’ ｍａｓｖａａｉｃｎｅｔｄｔｎｗｌｄｅｕｄｈｏｍｎｇｕｓｏｒｄｔ，ｂｔｈｗｌｔｘｓｅｅｏｈｙｔｍＳｌｓｉｅｄｔｓｏｖｒｅｏｋｏｅｇ，ｇｉｅｔｅ
ｐｏｔａｄｓｅｄｕｅｄｖｌｐｎｆｎｅｐｉｓａｄｄｔｎｎｃｎｌｇｓｔｅｅｎｅｓｆｈｎｅｐｉ．ｒｆｓｎｐｅｐｔｅｅｍｅｔｔｒｒｓ，ｎａａｍｉｉｇｔｈｏｏｙｊｔｏｍｅｔｈｅｄｅｔｒｒｅｉｈｏｏｅｅｅｕｔｏｔｅｓ
ｅｔｒｒｓｓｔｅｅｏｉｈ・ｅｅｏｉｙｍａｅｓｏｔｍａｎｅｐｉｅｍａ￣ｔｇｓｒｔｇｅ，ｒｄｃｐｅａｉｇｃｓｓｉｃｅｓｎｅｐｉｅｏｄｖｌｐｈｇｌｖｌｐｌｋｒｐｉｌｔｒｒｓｒｉｔａｅｉｓｅｕｅｏｒｔｏｔ，ｎｒａｅｃｅｎｎ

数据挖掘在CRM中的应用

另一方面通过对业何快速、效地从企业的大规模数据库中发现有用信息一直是困扰企供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的户．有业管理者的难题．数据挖掘可以较好地解决这一难题。数据挖掘可务流程的全面管理减低企业的成本。在信息时代。而传统的管理思想已企业的宗旨正在经历着由“ 以产品为中心” 以客向“ 以通过大量数据对企业的营销规律进行研究和探索，为营销决策提供经显得力不从心，有价值的知识．使企业获得更大的利润。赢得独特的竞争优势。户为中心” 的转变，有人提出了客户联盟的概念。即与客户建立一种双＝、据挖掘数赢的关系，而不是单纯地从客户身上谋取自身的利益。ＲＣＭ带来的不更工（）一数据挖掘数据挖掘（ａｉｎ）ＤｔＭｎｇ，ａｉ又被称作数据库中的知仅是一种手段．触发了企业组织结构、作流程的重组以及整个管识发现（ｎｗｅｇｉｏｅｙｉａａａｅ）就是从大量的、完全的、理思想的变革。ＫｏｌｄｅＤｓｖｒｎＤｔｂｓｓ，ｃ不有噪声的、模糊的、随机的数据中。提取隐含在其中的又是潜在有用的网络、算机、讯技术的快速发展和普及使得构建ＣＭ系统成计通Ｒ信息和知识的过程。人们通过数据挖掘得到的回报，就是将这些新发为可能。客户信息是客户关系管理的基础，数据仓库、数据挖掘、人工现的知识转化为经营上的成果。数据挖掘是一种从大型数据库或数据智能等技术的发展。不仅提高了收集、整理、加工和利用客户信息的质仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。它能开采出潜在的模式。找量。且与传统方式相比，著降低了成本。而显出最有价值的信息，导商业行为或辅助科学研究。原始数据可以是指它主要包含以下几个方面：客户概况分析（ｒｆｉｇ：括客户的层次、险、好和习惯等。Ｐｉｎ）ｏｌ包风爱结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的．如文本、图客户忠诚度分析（ｅｉｅｃ）户对某企业或商品的忠实程度、Ｐｒｓｎｙ：ｓｔ客形、图像数据。发现知识的方法可以是数学的，可以是非数学的；也可以是演绎的．可以是归纳的。有的知识可以被用于信息管理、询持久性、动情况等。也已查变优化、决策支持、过程控制等．还可以用于数据自身的维护。因此，数据客户利润分析（ｒｆａｉｔ）不同客户所消费产品的边缘利润、Ｐｏｔｂｌｙ：ｉｉ总挖掘是一门广义的交叉学科，括了数据库、工智能、据统计、包人数并利润、净利润等。行计算等方面的技术。客户性能分析（ｅｏｍａｃ）不同客户所消费的产品按种类、Ｐｒｒｎｅ：ｆ渠（）二常用的数据挖掘方法和技术道、销售地点等指标划分的销售额。客户前景分析（ｒｓｅｔｇ：括客户数量、型等情况的发展趋Ｐｐｃｎ）ｏｉ包类１策树方法用树形结构来表示决策集合。．决这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。比较典型的决策树方法有Ｉ３算法和分类势、取客户的手段等。Ｄ争回归树算法。客户促销分析（ｒｍｔｎ：括广告、传等促销活动的管理。Ｐｏｉ）ｏｏ包宣２人工神经网络它从结构上模仿生物神经网络，．是一种通过训客户产品分析（ｒｕｔ咆括产品设计、Ｐｏｃ）ｄ关联性、供应链等。ＣＭ不是一门技术或一套软件．而是一套基于大型数据仓库的Ｒ练来学习的非线性预测模型，可以完成分类壤类、特征挖掘等多种数客户资料管理系统，实施ＣＭ是一个非常复杂的系统工程。实施于Ｒ它据挖掘任务。销售、务、术支持等与客户有关的领域．Ｒ的服技ＣＭ３．最近临技术这种技术通过已辨别历史记录的组合来辨别新企业的市场营销、的记录．以用来做聚类和偏差分析。可指导思想就是对客户进行系统化的研究，以改进对客户的服务水平。４规则归纳通过统计方法来归纳、取有价值的规则规则归其最终目标是提高客户的满意度和忠诚度，不断争取新客户和新商．提纳技术在数据挖掘中被广泛应用。典型的方法有概念树方法等。机．企业带来更多的利润。为ＣＭ也不是一个产品或产品组合．Ｒ是触及到企业内许多独ＲＣＭ（）据挖掘的任务三数

基于数据挖掘的汽车销售CRM系统设计

１、前言
中国汽车消费近年来十分火爆，一跃成为全球最大汽车销量的市场，国际各大汽车巨头纷纷打人中国市场，以试图在这个市场中抢占商机。汽车消费，市场巨大的诱惑力，也决定了中国汽车销售市场中的竞争也十分激烈，中，其重要的环节就是汽车销售。伴随汽车制造相关产业的不断发展与完善，汽车产品系列趋于丰富，销售市场竞争日益激烈，汽车产品与其他商品一样，存在逐渐趋于同质化，性品质不再是顾客消费选择的主要标准，多的顾个更客看重的是商家能够为其提供服务的品种、质量和及时程度等。不同汽车企业之间的竞争方式逐渐由过去的以产品为中心转变为以开拓客户为重点中心，客户资源在汽车生产销售企业在竞争成功的关键，对行业的客户关系管理Ｃ针ＲＭ（ｓｏｒＣｕｔｍｅＲｅａｉｎｈｐｌｔｏｓｉＭａａｅｎ）ｎｇｍｅｔ专用系统被纷纷推出。客户关系管理的任务就是对客户进行系统化的研究分析，求销售过程中的规律，寻以便提高客户的服务水平，形成精准营销，从而提高客户忠诚度，并因此给企业带来更多的利润。伴随ＣＲＭ的不断完善，深层次应用已经不再是简单地管理销售过程中所的具体业务信息，更为侧重地是围绕数据的深入分析层次。处于分析层的ＣＲＭ最为显著的特点，主要是指运用现代数理分析理论与分析技术的最新所果，于汽车消费客户关系进行分析处对理，提升销售管理系统的针对性与精准度。
量基础数据中，分析、掘客户的关联信息，而对营销、售、务等业务部门提供决策支持，挖从销服满足汽车销售企业对个体细分市场的客户关系管理需求。关键词：汽车销售数据挖掘客户关系管￣（ＲＭ）Ｃ中图分类号：Ｐ１Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０７９１（０１１．１６０１０－４６２１）２０３ —２

数据挖掘在金融行业CRM中的应用

选择具有最高信息增益比的属性作为当前节点的测试属性，该属性使得对结果划分中的样本分类所需的信息量最小，并
反映划分的最小随机性。这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目达到最小，并确保找到一棵简单的
树。三、叉销售交
在商业上，数据挖掘是指按企业既定业务目标，大量对
２数据挖掘与ＣＭ的关系．ＲＣＭ是数据挖掘技术的重要应用领域，Ｒ包括客户获取、客户保持、客户价值提升等客户关系管理的各个方面。正是
有了数据挖掘技术的支持，使ｃＭ的理念和目标得以实才Ｒ
现。
相关的一个概念是交叉营销，是指促成交叉销售的各种策略和方法。金融业信息的及时性、准确性与真实性，以及法规的
的企业数据进行高度自动化的分析，示隐藏的、知的规揭未
律或验证已有的规律，帮助企业决策者调整市场策略，减少
风险，出合理的判断。做
结合数据挖掘的功能特点以及金融行业的实际需求．数据挖掘技术在金融业最可能的应用领域如下：客户细分，交叉销售，客户流失，客户忠诚度分析，客户满意度分析等。下面着重以交叉销售为例分析ｌ交叉销售的定义＿
以求获得最佳收益。二、数据挖掘理论
部结点表示某种检验属性，分叉表示检验的结果，叶结点表示类或某一类的分类。用决策树进行预测分为两步Ｅ３第３：
一
步，用训练集建立一棵决策树，利生成决策树模型。第二

基于数据挖掘的酒店CRM客户获取的研究

广东工业大学硕士学位论文基于数据挖掘的酒店CRM客户获取的研究姓名：易珺申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：唐平20050430摘要客户关系管理ｃＲＭ（ｃｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）是对企业和客户的交互活动进行管理的过程，是一整套先进理念、方法和解决方案，能帮助找到并锁定最好的客户，以正确的价格，在正确的时间，通过正确的渠道，提供正确的产品或服务，从而最有效地满足客户的需要和愿望。

但由于缺乏发现隐含在数据中的有用信息的能力，企业无法将数据转化为知识。

数据挖掘技术则提供了从庞大的数据库中抽取有效的、未知的和能理解的信息的手段，帮助企业实现数据到知识的转换，为企业提供决策支持。

我国国民经济迅速增长的势头，为酒店行业的发展带来极大的商机，酒店如何抓住这一机遇，提高自身实力是最关键的。

实施基于数据挖掘的ＣＲＭ无疑是酒店提高竞争力的一条重要途径。

本文针对基于数据挖掘的酒店ｃＲＭ客户获取分析技术进行研究，主要目的是寻求建立酒店潜在客户的挖掘模型的方法，并结合广东工业大学横向科研项目“军山大酒店客户关系管理系统”实现其客户获取，即把潜在客户转变为酒店真正的客户。

本文的主要研究工作如下：完成数据的准备工作，它涉及到了对数据的清洗、抽取、转化和派生，其中着重探讨如何在酒店ｃＲＭ中构建数据仓库的问题。

然后研究聚类和分类技术，比较了现有的聚类和分类算法，根据算法的准确性、简便性、易理解性，选择】【一ｍｅａⅡｓ聚类算法和ＩＤ３决策树分类算法作为潜在客户建模的算法，并针对算法弊端进行一定程度的改进。

提出采用三角形三边关系定律预先判断是否要计算样本点之间的距离，当符合一定条件时才计算样本点间距离的改进ｋ—ｍｅａｎｓ聚类算法；对ＩＤ３算法启发式函数进行研究，提出了采用属性熵均值来选择决策树的最佳分裂属性。

通过理论与实验研究，验证了以上算法的可行性和有效性。

本文对于如何在酒店客户关系管理中进行客户获取有一定的指导价值和实践意义，对于其他行业的客户获取也有借鉴作用。

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究

与分类模式不同，进行聚类前并不知道将户、通过完善的客组内的差别尽可能小。
户服务和深入的客户分析来满足客户的需求。证实现客户的要划分成几个组和什么样的组．也不知道根据哪些数据项来定保终生价值。接常规算法，家企业若保住５的稳定顾客，该义组。一般来说，业务知识丰富的人应该可以理解这些组的含一％那义．果产生的模式无法理解或不可用．该模式可能是无意义如则企业的利润至少会增加２％。５ＣＭ也是一种管理软件和技术．将最佳的商业实践与数的。Ｒ他自动预测趋势和行为：据挖掘自动在大型数据库中寻找数据挖掘、数据仓库、对一营销、售自动化以及其他信息技术一销紧密结合在一起．企业的销售、户服务和决策支持等领域提预测性信息．以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速为客直接由数据本身得出结论。个典型的例子是市场预测问题，一数供了一个业务自动化的解决方案据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的１２Ｃ．ＲＭ的特征
维普资讯
２００６年第１Ｏ期
福建电
脑
３７
数据挖掘技术在客户关系管ｔＣＭ）￥（Ｒ中的应用研究

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

ｓ）ｉ。信息发现是指单纯地对信息进行处理、ｓ整理和分析，以发掘出蕴涵在信息之间的潜在的有价值的知识或者联系，但并不进行对信息处理结果的预测。信息发现包括条件逻辑推理、关联处理和信息规律趋势和变化等；预测模型是指通过上一阶段的
的知识，而且使用和获得信息的速度也很缓慢。随着生产力水平的极大提高和信息技术的飞速发展，
手段进行数据对比；４数据挖掘阶段（ａｉ（）ＤｔＭｎａ．ｉ）也就是通过使用在线分析工具、ｎ：ｇ先进的信息技术以及统计数学等方法为企业提供实时的信息反馈和与合作伙伴的信息交流。数据挖掘使企业管理者更能获得存在于信息之中的深层价值，从而为企业的经营战略决策产生重要帮助作用。（）二数据挖掘技术的内容。数据挖掘是进行
失的原因，而采取相应的措施；３客户忠诚度从（）
分析，通过对客户交易资料的记录和分析，可以采用序列模式来预测消费者的忠诚度，并据此来调整企业的生产和提供的服务，提高客户的忠诚度并吸引新客户；４）户分类，同的消费者对产品和（客不服务的要求不同，也为企业创造不同的收益，企业
１６３
信息处理，利用有价值的知识资源和预测模型对其进行发展趋势预测，这包括结论预测和发展趋势展望等；常分析是指数据挖掘的扩展阶段，发现异对的异常情况作出分析，括偏离侦测和关联分析包等。总的来说，数据挖掘技术通常有六种手段进行
Ａｃｓｃｅ）企业开始应用关联模式处理储存信息，ｓ在整个企业范围内建立起了数据收集和信息管理系统，管理层可以获得企业的历史信息；３数据导（）航阶段（ａａｉｔｎ、业内出现了数据仓库，ＤｔＮｖｇｉ）企ａａｏ应用多维数据基的处理和储存信息，企业不仅能应

浅析数据挖掘在企业CRM中的应用

４数据初步分析。这一步骤的工作较为繁重，因为企业需要
数据变换、研究每个字段的取值分布字段之间的相关性及联合５建立模型。建模是数据挖掘的核心环节．可分为以下步骤
２客户保持。对客户数据库中大量的历史交易记录、人口统计在这一步中做好建模前的所有准备工作．具体包括：基于模型的．
［关键词】数据挖掘
一
、
引言
据的获Leabharlann 渠道一一数据从哪里获得７数据仓库是否建立７企业原
企业在面临残酷的市场竞争中．要想谋生存求发展，就要努有数据仓库中的数据．是否有满足此次数据挖掘任务需要的数
力提升自己的核心竞争力，从以往的 “ 以产品为中心 ”转变为 ” 以据７已有数据的哪些宇段可以被此次任务所用７因此，建立有效客户为中心 ” 的管理模式这便需要构建客户关系管理系统的数据仓库是进行数据分析之前必须要做的。（Ｒ）ＣＭ。随着数据挖掘技术的发展为ＣＭ提供了技术支持，帮Ｒ
二数据挖掘在ＣＭ中的应用Ｒ
数据挖掘在ＣＭ中的应用就是把成熟的数据挖掘理论和技Ｒ术，应用到具体的企业问题上．创建描述和预测客户行为的模型，通过与信息、通信等各种先进技术的结合．优化ＣＲ流程以实Ｍ

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

业模式转移，户关系管理也就应运而生。客户客
关系管理为企业经营、策和管理提供了一种新决型商业模式。
售、服务、技术支持等与客户相关的领域，旨在改善企业与客户之间关系的新型机制；也是企业通
过技术投资，建立能搜集、跟踪和分析客户信息的系统，造并使用先进的信息技术、硬件，创软以及优化的管理方法和解决方案的总和。
１２数据挖掘的定义．
数据挖掘（Ｋ）从大量数据中提取出或ＤＤ是
当今许多企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的宝贵数据，些数据涵这盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的各个环节。充分利用这些数据，入分析、掘隐含深挖在这些数据中的有用信息，有助于企业更好地将管理客户关系，现ＣＭ的功能和目标。数据挖实Ｒ掘技术的目的是对这些数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，中提取辅助商业决策的关键性从数据律。客户关系管理是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。
ｌＣＭ与数据挖掘的基本理论Ｒ
１１ＣＭ的概念．Ｒ
急剧增大。在大量的数据与信息中，蕴藏着企业运作的利弊得失。若能够对这种海量的数据与信息进行快速有效地深入分析和处理，能从中找就出规律和模式，获取所需知识，帮助企业更好地进