数据挖掘在客户关系管理系统中的应用_光环大数据培训
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
客户关系管理中的数据挖掘技术应用分析
客户关系管理中的数据挖掘技术应用分析随着科技的不断发展，人们在商业领域中广泛应用数据挖掘技术，客户关系管理亦不例外。
数据挖掘技术能够从大量数据中抽取出有价值的信息和坚实的基础数据，为企业提供有关客户需求、消费习惯和偏好、行为特征以及业务增长数据等一系列重要的信息。
本文将从数据挖掘技术在客户关系管理中的应用角度，探究数据挖掘技术在实践中所呈现的价值和优势。
1. 客户行为分析客户行为分析是客户关系管理中的重要组成部分。
数据挖掘技术可帮助企业通过分析客户的消费记录、行为习惯、购物偏好等，深度挖掘客户的真实需求。
通过对这些信息的分析，企业可以更好地理解客户的倾向和需求，因此能够更精准地提供服务和进行推广营销。
同时，客户行为分析也帮助企业发掘客户的忠诚度和折扣消费趋势等关键指标。
2. 客户画像建立针对客户信息的提供方面，数据挖掘技术可对客户进行深度学习，从而为企业创建客户画像。
客户画像，就是对客户的评估和描述，它包括客户的基本信息、交易习惯和行为特征等，还包括客户的忠诚度、价值、适应度和增长潜力分析等一系列指标。
通过对客户画像进行精细化的再次建模，可以进一步了解客户需求和忠诚度，帮助企业更有效地控制客户资源、提高客户满意度和忠诚度。
3. 客户服务与推销数据挖掘技术的广泛应用，可以显著促进客户服务和推销工作的发展。
数据挖掘技术可为客户服务提供帮助，例如在企业的客户问答系统中提供推荐答案、减少客户排队等待时间。
同时，还可以集成客户管理系统和规则引擎，针对客户行为和交易情况，推荐相应的产品和服务、增加客户忠诚度和增长率。
4. 客户情感分析客户情感分析能够辅助企业深度了解客户的情感状态，从而为推广和其它决策提供更精准有针对性的指引。
客户情感分析的过程，主要通过语言和声音特征识别技术、情感表情识别、关键词提取、语义分析等技术展开。
通过情感分析的结论，可以辅助企业了解客户的嗜好和心理状况，有效的实现客户与企业的沟通和互动。
客户关系管理中数据挖掘技术的应用
客户关系管理中数据挖掘技术的应用近年来，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已成为企业发展中不可或缺的一部分。
企业通过CRM系统，可以对客户以及潜在客户的信息进行收集和整理，从而更好地满足客户需求，提高客户满意度和忠诚度，进而增加企业的收益。
而对于如此庞大的客户信息数据，如何快速高效地搜集、分析、处理，成为许多企业所面临的难题。
此时，数据挖掘技术的应用就显得尤为重要。
一、数据挖掘在CRM中的应用CRM系统通过各种手段收集客户的各种数据，包括客户基本信息、购买记录、客户需求以及反馈等。
而数据挖掘技术的应用，则可以对这些数据进行深入挖掘和分析，获取更加有价值的信息，从而更好地帮助企业理解客户，并作出正确的决策。
数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时序分析等多种手段，以下将分别介绍它们在CRM中的应用。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于数据统计方法的分析手段，主要用于挖掘客户之间的关系。
比如，企业可以通过关联规则挖掘客户购买商品的共同点，了解不同客户之间的购买偏好，从而更好地针对市场形势作出应对策略。
此外，通过分析客户购买历史，企业也可发现某些商品的销售状况较差，或者潜在的客户群体，进而开发针对性的营销策略。
2. 聚类分析聚类分析是将客户数据中相似的记录自然地归结到同一类中的方法。
通过聚类分析，企业可以将客户划分为不同的群体，进而发现这些群体之间的差异和共性，以及对应的市场需求。
比如，企业可以根据客户的需求，将他们进行分组，从而针对不同的群体制定不同的策略，增强销售效果。
此外，聚类分析也可以用于客户细分，进一步提高企业的市场定位和针对性。
3. 分类分析分类分析是将客户数据根据某个特定属性（如性别、年龄、职业等）分成几类，从而发现不同类别客户之间的关系。
此外，分类分析还可以用于了解新客户的特征和需求，以及评估不同营销策略的效果。
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用随着互联网的发展以及信息技术的快速进步，各类企业都注重建立和维护与客户的紧密关系。
客户关系管理系统（Customer Relationship Management System，CRM）因其便捷的数据管理能力，成为现代企业中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究与应用，对于企业发展和市场营销具有重要的意义。
一、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用价值客户关系管理系统通过收集和分析客户数据，帮助企业了解、建立并维护与客户的关系。
数据挖掘技术则可以在客户数据中发现潜在的商机和趋势，从而提供企业决策的支持。
1. 客户细分和分类数据挖掘技术可以根据客户的交易行为、个人特征和偏好等信息，将客户分成不同的群体和细分市场，以便企业能够更加精确地推送产品、制定销售策略和个性化营销计划。
例如，根据客户的购买历史和消费偏好，可以将客户分为高忠诚度客户、潜在高价值客户或产品满意度低的客户。
2. 潜在客户预测和发现通过数据挖掘技术，可以对潜在客户进行预测和发现。
例如，通过对已有客户数据的分析，可以找出与现有高价值客户具有相似特征的潜在客户，从而提供个性化的推销计划和销售机会。
3. 客户满意度分析数据挖掘技术可以通过分析客户的投诉、反馈和评价数据，从中发现客户满意度较低的原因，并提供改进建议和解决方案。
这能够帮助企业提高客户的满意度和忠诚度。
4. 跨销售和客户转化通过数据挖掘技术，可以分析不同产品或服务之间的关联性，发现跨销售机会。
例如，分析购买某种产品的客户同时会购买哪些相关产品，以便通过推荐购买其他产品来提高销售业绩。
二、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究方向为了更好地应用数据挖掘技术，提高客户关系管理系统的效果和效率，研究人员已经提出了一些研究方向和方法。
1. 特征选择在客户数据的分析中，存在大量的特征，但并非所有特征都对分类和预测具有同等重要性。
数据挖掘在客户关系管理中的应用(修改)分析
二、数据挖掘在保险业中的应用
• 2）保险交叉销售和提升销售 • 交叉销售：交叉销售是指企业向原有客户销
售新的产品或服务的过程。
• 重要性原因：保险世界竞争环境相当激烈——利 润空间收缩，索赔率和客户流失率不断上升，索 赔严重程度则持续恶化。 • 做法：将购买大量保单的客户资料整理成档案。 然后，可以使用同样的档案整理方法分析其他的 客户，以确定哪些客户将会愿意购买其他产品， 以及预测客户下一步将需要什么。这样能有效的 实施交叉销售和提升销售战略。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域 • 2、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用 • （4)获得客户忠诚度。 • 对于高忠诚度客户要继续保持其良好的印象。 对于低忠诚度客户要下大功夫将其培养成忠 诚客 户。 对于高低忠诚度客户的识别 ，可通过 DM分 析。 以产品消费周期为购买间隔，在一年中其消 费次数大于规定数则为高忠诚度客户。运用分类 技术，就忠诚度进行分类 。从而就不同类型的不 同忠诚度顾客，采取不同的方 式和措施保持住客 户。防止客户的流失 。
• DM技术帮助企业管理客户生命周期的各个阶段， 包括保持住有价值的客户，争取新的客户等。让 客户为企业创造更多利润。DM技术能帮助企业 确 定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对 性 的服务。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域
• 2、数据挖掘在客户关系管理中的具体运用 • (1)获得客户特性 • DM的第一步就是挖掘出顾客的特 性,描述了解顾客的地址、年龄、性别、收 入、教育程度、爱好等基本信息。运用分 类与聚类分析，从客户基本库中发现不同 的客户群．并且用购买模式来刻画不同客 户群的特征，以便于企业经营提高针对性 。 采取 有效措施。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的主要应用领域
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用第一章：引言客户关系管理是一种重要的市场营销策略，旨在通过有效管理企业与顾客之间的关系来提升顾客忠诚度和增加销售额。
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一种强大的技术工具，被广泛应用于客户关系管理中，以帮助企业更好地了解顾客需求、预测市场趋势并优化营销活动。
第二章：数据采集与预处理在客户关系管理中，数据采集和预处理是非常重要的一步。
企业需要收集大量与顾客相关的数据，包括个人信息、购买记录、网站浏览记录等。
这些数据可以通过不同的渠道获取，如企业内部数据库、社交媒体平台和数据供应商等。
数据预处理是保证数据质量的关键步骤，包括数据清洗、数据集成和数据转换等。
数据清洗可以去除重复数据、缺失数据和异常数据，保证数据的准确性和完整性；数据集成可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据集中；数据转换可以将原始数据转化为适用于数据挖掘算法的格式。
第三章：数据挖掘技术及应用在客户关系管理中，常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测分析等。
这些技术可以通过挖掘大数据中隐藏的规律和模式，为企业提供有价值的信息和洞察。
分类是一种通过学习已有分类标记的样本数据，来训练模型以对新数据进行分类的技术。
在客户关系管理中，分类可以用来对顾客进行细分，根据不同的特征将顾客划分为不同的群体，以便针对不同群体采取个性化的营销策略。
聚类是一种将数据集中的相似对象归为一类的技术。
在客户关系管理中，聚类可以帮助企业发现相似的顾客群体，进而了解他们的特征和需求，并针对性地进行营销活动。
关联规则挖掘是一种发现数据中项与项之间关联关系的技术。
在客户关系管理中，关联规则挖掘可以帮助企业发现不同产品或服务之间的关联，并根据关联规则设计交叉销售策略。
预测分析是一种基于历史数据来预测未来事件发展趋势的技术。
在客户关系管理中，预测分析可以帮助企业预测顾客的购买行为、流失风险和市场趋势，从而制定相应的营销策略。
第四章：数据挖掘在客户关系管理中的实际应用数据挖掘在客户关系管理中的应用已经在各行各业取得了显著的效果。
数据挖掘在客户关系管理中的作用
信息技术的角色
• 信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证 • 客户关系管理中的关键性信息技术主要包括： •数据库和数据仓库技术 •数据挖掘技术
议程
• 客户关系管理 •为什么要进行客户关系管理 •客户关系管理的内容 • 数据挖掘在客户关系管理中的应用 •什么是数据挖掘 •数据挖掘的典型应用 • 针对的数据挖掘解决方案 •数据挖掘方案简介 •中的数据挖掘模板
为什么要进行客户关系管理
• 客户关系管理的提出是伴随着产品极大丰富、买方市场形成而产 生的——从“客户得到的就是他们所想要的”到“客户得到他们所 想要的”的演变 • 的核心是“了解他们，倾听他们” • 的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和 忠诚度，降低客户流失” •客户关系管理（）的两个层面 •操作型：方便与客户交流，简化操作流程 •分析型：了解客户
图例： 数据
数据流
数据挖掘应用模板 模型：结构
数据挖掘应用模板－营销活动的响应分析
模型
市场活动 数据
客户回应 分析
交易数据
交易明细
客户消费卡 资料
模型 结果数据
客户数据
购买模式 数据
响应
对响应聚类
数据合并
购买模式 数据
响应预测
产品数据
产品信息
产品明细 数据
客户原始 数据
响应概率 发布
图例：
数据数据流Fra bibliotek有很多因素影响着客户行为 ——从而改变他们对于企业的价值
客户 行为
加深对客户的了解是一个循序渐进的过程
客户特征 描述
客户细分
客户价值 分析
客户生命 周期分析
客户忠诚 度分析
客户关系管理的好处
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用一、引言随着信息技术的不断发展，数据积累的速度日益加快。
客户关系是企业长期生存与发展的关键因素。
如何从海量的客户数据中挖掘有价值的信息，帮助企业实现精准化的营销推广、客户服务和客户关系管理，使企业增强竞争优势，成为研究热点和应用挑战。
二、客户关系管理的基本概念客户关系管理是指企业用最佳的方法管理客户关系，组织和利用客户资源，提高企业效益和客户满意度，形成经营与客户的长期互利关系。
三、数据挖掘的特点数据挖掘是指从大规模的数据中，自动找到模式，建立模型，并根据这些模型，发掘出数据背后的知识和信息。
数据挖掘技术的特点包括：以数据为中心，强调对数据的分析处理和发掘；依托于计算机技术，采用算法模型和统计学方法；重视实际应用，强调数据挖掘与领域专业知识的结合。
四、数据挖掘在客户关系管理中的应用1.市场细分和客户分类数据挖掘可以通过对客户消费行为、生命周期和偏好的分析，确定客户的地理位置、消费水平和购买时机等特征，将客户进行精细分析和分类，提高精准化营销的效果。
2.客户价值评估和资产管理数据挖掘可以通过对客户的消费行为分析，对客户的价值和贡献进行评估，帮助企业掌握客户的资源，提高客户关系的效益，实现客户资产的最大化。
3.客户满意度分析和服务改进数据挖掘可以根据客户的消费行为和意见反馈，对客户满意度及满意度变化的趋势进行分析，针对不同的客户群体和需求，制定个性化的服务策略，提供更加满足客户需求和提高客户满意度的服务。
4.客户流失预警和挽回数据挖掘可以分析客户流失的原因和客户的流失模式，通过优化产品设计和服务体验、改进客户关系和满意度等方式提高客户保持度，及时预警客户流失趋势并采取挽回措施。
五、结论：数据挖掘是客户关系管理过程中的重要工具，能够从客户数据中挖掘出有价值的信息，支持企业决策和提升客户关系。
要充分发挥数据挖掘技术的优势和特点，将其应用于企业的客户关系管理事业中，实现推动企业发展的目标，提高企业的市场竞争力和客户满意度，创造企业与客户的共赢。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着互联网时代的到来，客户关系管理变得更为重要。
客户关系管理是一个非常综合的概念，它涵盖了所有去理解、探索以及维护客户关系的战略和行动。
客户关系越好，企业的生存和发展就越强劲。
对于大多数企业，从海量的数据中提取和分析客户信息是一个可靠的方法来推动客户关系管理的发展。
同时，数据挖掘技术也成为了一种广泛应用于客户关系管理中的技术手段。
数据挖掘 (Data Mining) 可以理解为：通过大量的数据挖掘技术，筛选出有用的，潜在的商业价值的信息。
传统的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则等。
而近几年，随着深度学习，推荐引擎等新技术的发展，数据挖掘技术已经变得更加强大。
在客户关系管理中，数据挖掘技术有以下三个主要的应用。
1. 客户分析企业现在可以使用各种软件和工具从大数据中得出客户行为模式并分析这些模式。
这样做有利于企业了解其客户特征和行为习惯。
这包括客户购买行为、货品种类、购买间隔、购买数量、地域、收入等等。
这种分析可以帮助企业分析并了解客户需求，并为企业准备销售策略及市场推广计划提供支持。
2. 销售预测及推广策略数据挖掘技术可以有效地从现有的客户数据集中检索出宝贵的信息。
企业可以使用这些数据来了解更全面的市场需求，预测销售情况，并调整销售策略。
例如，企业可以收集客户的购物信息，对购买特定商品的客户进行分类和分析。
这样可以为企业量身打造更为精准和个性化的销售和营销策略，并降低客户吸引的成本。
3. 反欺诈和风险管理最后，数据挖掘技术也可以用于判断客户的风险以及是否存在欺诈行为。
企业可以通过分析客户的历史购买记录、地址、电话等信息，剖析客户的潜在风险，并采取相应的管理措施，以减少风险损失。
总之，现代企业有了数据挖掘技术的支持，可以更为准确地了解市场需求、客户消费趋势和风险管理等方面的问题。
同时，数据挖掘技术也可以帮助企业根据不同层次和口味的客户制定个性化和有效的营销和销售策略。
数据挖掘在客户关系管理中的应用探讨
数据挖掘在客户关系管理中的应用探讨随着大数据技术的不断发展，数据挖掘在客户关系管理（CRM）中的应用也越来越普遍。
CRM旨在管理和优化企业与客户之间的关系，提高客户忠诚度、满意度和重复购买率。
数据挖掘作为CRM领域的一种高级技术，可以帮助企业更好地理解客户行为和偏好，提供更加个性化的服务和营销策略，从而提高客户满意度和企业收益。
数据挖掘在CRM中的应用主要有以下几个方面：1. 客户细分：企业可以通过数据挖掘技术对客户进行细分，这有助于企业理解不同客户的需求和偏好，针对性的提供产品和服务。
客户细分可以按照以下多个因素进行，包括客户的年龄、性别、职业、收入、大致地理位置以及客户的购买习惯等等。
2. 预测客户需求：借助数据挖掘技术，企业可以对客户的购买行为、搜索记录和消费历史等数据进行分析，预测客户的需求和行为趋势。
这种分析可以帮助企业为客户提供更好的服务和产品，从而提高客户满意度。
3. 忠诚度管理：数据挖掘技术有助于企业确定哪些客户对品牌最忠诚，在何处有较高的流失率。
在此基础上，企业可以为忠实客户提供更多优惠或者回馈，以增强他们的忠诚度；而对于不忠诚的客户，企业也可以通过更有针对性的服务，从而鼓励这些客户继续与企业合作，提高客户的满意度。
4. 个性化营销：数据挖掘技术可以帮助企业快速有效的了解每个客户的需求，深入掌握他们的喜好和购买模式，从而打造针对性极强的个性化营销方案。
这不仅能提高企业的营销效率，更能提高客户的满意度。
5. 售后支持：客户的投诉与服务请求记录可以被企业保存在数据库中，并通过数据挖掘技术跟踪，分析出企业的服务质量和表现。
启用数据挖掘技术，企业可以确定客户感到不满的原因并寻找解决方案。
通过了解客户的投诉和需求，企业可以进一步提升客户的忠诚度和满意度。
在可见的未来，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用将迎来更加广阔的发展展望。
通过细致深入地分析客户的行为模式，企业可以针对性地制定更加具有针对性的策略，提供更加个性化的服务。
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商品经济时代，经营者深刻认识到与客户保持良好合作关系的重要性。无论是生产
型或者销售型企业，抓住客户资源均是其创造理想收益的核心条件。建立客户关系管理系统
使企业与客户之间的信任合作关系更加稳定，运用于数据挖掘模型深入挖掘客户资源价值是
改善经营的基本要求。经营管理者借助数据模型可从多个角度辨别客户关系的现状，及时调
整营销战略以保持正常的收益水平。
1客户关系管理系统的相关特点
受到市场经济竞争环境的刺激，管理者逐渐转变了传统落后的经营思想，引入了先
进的经济管理理论。大部分企业深刻认识到客户资源的潜在价值，纷纷建立了客户关系管理
系统（CRM）以维持良好的合作关系。从本质来说，CRM是结合高科技完成自动化经营的
综合模式，尤其是以计算机技术为代表，开辟了现代化市场营销、客户服务的创新体系。CRM
运用过程中的具体特点：
（1）技术性。信息科学技术是成立CRM不可缺少的条件，灵活运用系统操控技术
可避免运营失误，降低了企业在市场经营中需要承担的各种风险。客户关系管理系统技术性
特点表现：①硬件采用多功能计算机及其辅助设备，作为管理系统的操作平台，方便了客户
信息的高效处理；②软件安装了不同功能的操作软件，配合数据挖掘技术获取价值信息。
（2）创新性。理论上，CRM坚持了“客户关系一对一”理论，在经营理念方面实
现了很大的突破；实践上，经营者根据客户关系管理系统的执行需要，编制了一系列的新型
管理机制，如图1所示，有效地改善了企业与客户之间的合作关系。先进管理系统普及于各
个行业，既能带来运营模式的优化升级，也对具体项目的营销规划提供了参考，带动了内部
控制效率的提高。
（3）共享性。借助于客户关系管理平台，企业可及时掌握与客户相关的信息，如：
商品需求、服务需求、消费需求等，及时制定符合客户需要的个性化服务。相反，客户通过
CRM也能实时掌握企业的经营动态，如：销售优惠、产品升级、业务拓展等，从而选择自
身需要的项目消费。这实际上是CRM共享性特点的表现，企业与客户之间的信息均能共同
享有。
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图1客户关系管理系统
2 引用数据挖掘技术的数据准备
数据库是企业存储各类信息的“仓库”，日常经营所积累的信息数据均存储于管理
数据库。由于技术条件的限制，未能尽早发现数据库信息潜在的应用价值，约束了企业经济
收益水平的持续增收。客户资源是管理数据库尤为重要的数据信息，充分挖掘客户资源的内
在价值可建立持久稳定的客户关系。数据挖掘技术运用于CRM必须做好充分的准备工作，
如下：
（1）收集信息。客户关系管理系统引用数据挖掘技术，需要准备完整的客户信息，
要求尽可能收集到更多与客户相关的基本信息。具体信息内容：①历史数据。查阅企业的交
易记录，收集客户对象与企业在过去时间是否存在合作关系；②交易数据。查找某个合作项
目的交易情况，应涉及到交易金额、产品数量、服务内容等；③个人数据。客户个人的资金
持有、外在债务、消费水平等状况，为客户资源价值的挖掘提供资料。准备这些数据可通过
内部资料获得，从各部门的管理数据库筛选即可。
（2）数据处理。准备客户关系管理系统数据结束，便可以利用计算机处理器进一
步处理数据。处理的流程：①筛选。根据企业与客户存在的合作关系，筛选具有实用性价值
的数据。如：销售型企业，重点筛选出客户的产品需求、消费能力、收入水平等；生产型企
业，主要筛选客户对产品的采购量大小、质量标准的要求等；②处理。处理筛选出的客户数
据，利用数据模型深入挖掘出有价值的客户资源，要求分析人员配合数据模型，如图2所示，
详细地计算获得准确的结果，客观地指导企业调整经营策略。
图2数据挖掘运用于CRM的流程
3数据挖掘应用于CRM的操作方法
由于市场营销模式的转变，企业清晰地认识到客户资源的商业价值。CRM采用先
进的信息科学技术，将企业的营销、销售、服务等融于一体的管理模式，显着改善了企业向
广大客户提供服务的质量水平。数据挖掘运用于客户关系管理系统，实际操作要点涉及到需
求预测、价格预测、周期预测等3个核心内容，这些都与企业经营收益额密切相关的。
（1）需求预测。对客户购买需求客观地预测分析，指导了企业生产或推销商品的
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主流方向，使其更加符合于整个市场消费的走向。利用数据模型能查阅到企业与客户在过去
交易活动中的真实数据。需求预测决定了购买走向，也是企业制定服务项目的主要依据。需
求预测的主要参数：客户已购买产品的已使用时间x；根据客户属性特征和回归方程，计算
客户下次购买产品的时间间隔y。若x>y，说明客户重新购买此产品的概率较大，企业可向
客户宣传发送相同产品的信息，促进客户重新购买本款商品；若x
（2）价格预测。质量是影响产品成功销售的决定性因素，但价格对客户参与购买
活动也有极大的刺激作用，数据挖掘技术运用于CRM也应对客户能够承受的价格标准进行
预测。经过某段时间的市场调查，了解客户能够承受的价格范围。先挖掘出产品在市场销售
期间的平均价格，再把平均价格与客户的心理承受价格相比较，选定一个比较接近客户实际
的承受系数-“k”，得如下公式：
k=历史接受价格/平均价格
无论客户是否购买相同类的产品，数据挖掘出平均价格后，均可运用该公式计算出
客户心理的大概价位，刺激消费者积极参与购买活动。同样，企业建立客户关系管理系统时
也可运用该公式，科学地划分出不同需求、不同级别、不同消费的客户群，为制定市场营销
战略提供客观的依据。
（3）周期预测。基于数据挖掘技术的客户关系管理模式，掌握消费客户群体参与
经济交易活动的最新动态，以提供“高质量、高满意、高水平”的服务项目。产品使用到一
定周期往往会被淘汰，客户要重新选购新的产品。此时企业必须维持客户生命周期，吸引客
户长期购买本企业产品。例如，企业对客户生命周期限定为10年，客户的平均购买周期a，
客户上一次采购至今的时间间隔b。根据如下公式：
（b-a）/a×100％＞10
若计算结果>10，说明企业客户在不断流失，客户购买产品的次数、数量均呈现出
下降的趋势。深入挖掘这一客户资源价值，能提早发现市场营销活动发生的变化，提醒企业
采取紧急措施挽留客户，使客户生命周期保持更长的时间。
4 结论
企业投资建立客户关系管理系统，主要目的是与广大客户保持固定的合作关系，使
不同产品有足够宽的销售途径，最根本目的是实现经济收益的提高。数据挖掘应用于客户关
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系管理系统，提供优越的产品服务，获得更多采购客户的认可，间接性地扩大了产品销售额
度，促进了销售经营的收益水平。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、
数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据
领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时
代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入
浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现
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光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内
大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据
将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培
养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
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