基于制造業(yè)的CRM的客戶流失分析

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隨著全球經(jīng)濟一體化的浪潮，中國正在成為世界制造業(yè)的中心，它為中國的企業(yè)提供了更多機會的同時，也帶來了更強勁的競爭。隨著全球化競爭的加劇，制造企業(yè)開始尋求新的戰(zhàn)略競爭點，整個產(chǎn)業(yè)也逐漸從產(chǎn)品和價格競爭轉(zhuǎn)向服務(wù)競爭。為了提高企業(yè)的競爭力，目前很多企業(yè)在信息化技術(shù)方面加大了投入。比如ERP、PDM和CRM等信息技術(shù)在企業(yè)的推廣應(yīng)用等。

ERP的意思是企業(yè)資源計劃，系統(tǒng)主要包括四大部分，即財務(wù)管理、生產(chǎn)制造管理、分銷與后勤管理及其他管理模塊。它的重點是在企業(yè)的內(nèi)部生產(chǎn)領(lǐng)域。它強調(diào)的是以產(chǎn)品為中心，以企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)領(lǐng)域為重點。

PDM側(cè)重于對產(chǎn)品開發(fā)階段數(shù)據(jù)和企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品數(shù)據(jù)的管理，它的體系結(jié)構(gòu)是強調(diào)以文檔為中心的研發(fā)流程管理，重點在于建立文檔之間的聯(lián)接。

CRM (Custom Relationship Management)的意思是客戶關(guān)系管理，它強調(diào)把客戶放在核心位置，其理念要求企業(yè)完整地認識整個客戶生命周期，圍繞“客戶接觸點”，提供與客戶溝通的統(tǒng)一、集成的平臺和工具，涉及企業(yè)一切與客戶有關(guān)的信息交互進行處理，提高員工、客戶接觸的效率和客戶反饋率，為客戶提供整體的服務(wù)!同時采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對有關(guān)信息進行分析，得到有價值的信息和知識。

如果說現(xiàn)在企業(yè)的競爭是產(chǎn)品的競爭、企業(yè)資源的競爭，那么，不久的將來它將轉(zhuǎn)向以客戶為中心的服務(wù)上。CRM系統(tǒng)正是為滿足上述需求應(yīng)運而生。目前，在發(fā)達國家，制造業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新已成為企業(yè)利潤的增長點。

本文針對CRM客戶關(guān)系管理中的客戶流失問題，結(jié)合制造業(yè)的特點，從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)層面進行思路探討。試圖得到企業(yè)管理層面和信息技術(shù)層面對CRM客戶關(guān)系管理中的客戶流失問題予以關(guān)注，為企業(yè)未來贏得新的利潤增長點。

1 問題由來

CRM對制造商的作用在于了解客戶所有的行為活動并確保與客戶的關(guān)系。它能把前端辦公和后臺生產(chǎn)聯(lián)系起來，是企業(yè)和客戶的交叉點，能幫助制造商制造出定制化的產(chǎn)品，增加銷售并降低營銷開支，且使客戶的購買變得更加方便。制造業(yè)CRM系統(tǒng)主要包括營銷管理、銷售管理、服務(wù)管理、呼叫中心、客戶信息管理、決策支持等多個模塊。它的關(guān)鍵技術(shù)之一在于能否提供基于聯(lián)機分析處理的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，從而具備動態(tài)、整合的客戶數(shù)據(jù)管理和查詢功能，對客戶購買行為具有參考功能;對客戶流失具有警告功能。此外，CRM的客戶分類技術(shù)，讓企業(yè)建立起一對一的客戶服務(wù)體系，實行差異化客戶管理(如根據(jù)客戶特點，可將其分為① 內(nèi)在價值型客戶。② 外在價值型客戶。③ 戰(zhàn)略型價值客戶)， 為客戶創(chuàng)造非同一般的價值，也是企業(yè)從中獲得長久利潤、需要引起關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)之一。

工程機械尤其是混凝土機械近年來獲得了迅猛發(fā)展，與此同時，混凝土機械產(chǎn)品市場又有兩大特點:一是市場需求發(fā)展大，產(chǎn)品使用周期短，兩三年后的回頭客相當多;二是隨著社會改革的推進和國家投資方向的轉(zhuǎn)移，客戶群體會有較大方面的變動。如國有企業(yè)占主體時，以國企為主要購買力;而隨著商品租賃業(yè)發(fā)展，個體購買又成為了主力;而大型建設(shè)施工購買又回到了建設(shè)施工單位。由于市場的競爭，相同產(chǎn)品的制造廠家對客戶的爭奪往往相當激烈，有時甚至到了白熱化的地步。

顯然，我們既要大力發(fā)展新客戶，又要努力保留舊客戶。保留一個舊客戶要比爭取一個新客戶便宜的多。為改進保留客戶的一種途徑就是客戶真正流失之前準確預(yù)測并采取行動挽留客戶，而基于客戶關(guān)系管理的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法是解決該問題的途徑。一般說來，針對CRM中客戶獲得、客戶保留、客戶忠誠和客戶贏利分析各個方面，客戶特性及客戶行為信息的分類具有相當重要的意義。最大程度的預(yù)測潛在的客戶流失是我們需要密切關(guān)注的。采用數(shù)據(jù)挖掘的分類思路可以在制造業(yè)客戶關(guān)系管理中起到相當重要的作用。

2 CRM軟件中常用數(shù)據(jù)挖掘方法

利用數(shù)據(jù)挖掘的分類算法構(gòu)造CRM的分類器，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域中的重要應(yīng)用之一。數(shù)據(jù)挖掘的中的聚類方法和決策樹分類算法是常見的，也是一種相對準確、有效的分類方法。

CRM相關(guān)技術(shù)的發(fā)展日新月異，它包括運營型(前臺)，分析型(后臺)，協(xié)作型(渠道)。這里尤其是分析型CRM的技術(shù)發(fā)展得最快，這也是很多CRM理想中的功能實現(xiàn)成為可能的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘和呼叫中心是三個其主要的技術(shù)組成。本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘部分。

所謂數(shù)據(jù)挖掘是從大型的數(shù)據(jù)庫中提取隱藏的、有預(yù)測性的信息，它是能幫助企業(yè)從已有數(shù)據(jù)中提取到最先進和流行的趨勢并為其提供效益。簡言之，數(shù)據(jù)挖掘是應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和運算法則來探索數(shù)據(jù)模式并進行科學地描述和預(yù)測。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有如下幾種:

2.1 回歸預(yù)測

回歸預(yù)測是比較傳統(tǒng)的預(yù)測方法，它是根據(jù)歷史記錄分析得出總體趨勢，并將這種趨勢用某種數(shù)學方程式來表示。利用這個方程式，就可以輸人未來的一個或多個變量計算出預(yù)測結(jié)果。如果方程式的變量是一次方的，那么就成為直線性回歸，如果是多次訪問的，就成為區(qū)線性回歸。典型的客戶流失預(yù)測都可以采取回歸分析的方法。

2.2 決策樹

決策樹是一種類似于枝丫形狀的二分制。數(shù)據(jù)分析和預(yù)測方法，主要適用于對數(shù)據(jù)進行歸類分割和預(yù)測。根據(jù)客戶特征，對客戶大市場進行分割，從而得到相對較小的客戶群體。

2.3 聚類和鄰點預(yù)測

聚類和鄰點預(yù)測對于客戶關(guān)系管理來說是有類似的分析目的的。聚類是指如何將一批數(shù)據(jù)按照相似特性歸類，使我們能對他們有一個形象的概括性理解;鄰點預(yù)測是在歸類的基礎(chǔ)上對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

2.4 規(guī)則導引

規(guī)則導引是從一個樣本數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)并歸納出數(shù)據(jù)行為模式，即用“如果A，那么B，否則就是C”，這樣的判斷語句來描述這種隱藏在數(shù)據(jù)倉庫中的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的規(guī)則導引就是要從大量的客戶數(shù)據(jù)中發(fā)掘出這些規(guī)則。

3 制造企業(yè)CRM數(shù)據(jù)挖掘綜述

在CRM系統(tǒng)中，最重要最有挑戰(zhàn)性的則是對流失客戶的預(yù)測。制造企業(yè)營銷和市場部門，根據(jù)購買產(chǎn)品的客戶信息資料，通過數(shù)據(jù)挖掘方法，往往可以預(yù)測潛在的流失客戶。

客戶流失分析就是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，預(yù)測哪些是潛在流失客戶，同時評估出最有效的客戶保持方法。本文提出一套基于制造業(yè)CRM系統(tǒng)中預(yù)測客戶流失的方法的基本思路。

該方法一般分為三個步驟:第一，應(yīng)用軟件對數(shù)據(jù)進行挖掘測試，其中包括統(tǒng)一的客戶資料，客戶屬性，購買信息，模型參數(shù)，模型等等。第二，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法和所討論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對客戶流失前的行為分析進行簡化的知識發(fā)現(xiàn)。第三，應(yīng)用系統(tǒng)聚類和決策樹ID3的方法對模型應(yīng)用的實驗結(jié)果進行過程分析。

常見的數(shù)據(jù)挖掘主要分為兩種:即探索性的數(shù)據(jù)挖掘和驗證性的數(shù)據(jù)挖掘。其中探索性的數(shù)據(jù)挖掘中最常使用的就是聚類，而驗證性數(shù)據(jù)挖掘的代表就是分類。聚類分析法是一種無監(jiān)督的自下而上的學習過程，主要目的是把沒有“標記”的數(shù)據(jù)分為有意義的“組”(或者就叫聚類);而分類是給定已知“標記”的訓練數(shù)據(jù)，然后通過學習得到描述模式，然后運用該模式對未來的數(shù)據(jù)進行分類，是一種帶監(jiān)督的自上而下的學習，如決策樹ID3法。由于這兩種類別具有一定的典型性，都可以用于數(shù)據(jù)挖掘的客戶流失分析。