客戶檔案管理建立在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘能力之上

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　　隨著越來越多的商業(yè)環(huán)節(jié)融入互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)的客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)越來越依賴于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘。一些企業(yè)的商業(yè)模式和核心競爭力本身就是建立在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘能力之上，例如互聯(lián)網(wǎng)廣告的相關(guān)度，咨詢公司的網(wǎng)購報(bào)告等。所以我們有必要關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)挖掘的新特點(diǎn)。

　　下面從我們數(shù)據(jù)、模型和算法這三個(gè)方面來分析互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)挖掘。

　　1)數(shù)據(jù)

　　企業(yè)可以利用互聯(lián)網(wǎng)收集到更多、更快、更好的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。由于商業(yè)環(huán)境和溝通渠道的網(wǎng)絡(luò)化，企業(yè)可以收集到大量在互聯(lián)網(wǎng)之外無法獲得的，但對數(shù)據(jù)挖掘卻是至關(guān)重要的數(shù)據(jù)。例如，客戶在購物網(wǎng)站上瀏覽時(shí)的行為數(shù)據(jù)，客戶在網(wǎng)絡(luò)媒體上留下的評論文本，客戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖等。互聯(lián)網(wǎng)極大地豐富了數(shù)據(jù)收集手段，在網(wǎng)絡(luò)的支持下，傳統(tǒng)的用戶注冊、調(diào)查問卷、意見反饋等數(shù)據(jù)收集流程都可以通過網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)隨地融合進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫。由于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展以及不同數(shù)據(jù)間的交叉驗(yàn)證，互聯(lián)網(wǎng)上收集到的客戶數(shù)據(jù)在準(zhǔn)確度和精細(xì)度上都大大勝過傳統(tǒng)的客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)，如眼球網(wǎng)頁焦點(diǎn)數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)等。

　　2)算法

　　數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展出了專門化的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)算法技術(shù)，以應(yīng)對數(shù)據(jù)在體量和更新速度方面的膨脹和網(wǎng)絡(luò)行為監(jiān)測的優(yōu)異特性。首先，大規(guī)模并行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸投入使用。普遍使用分布式大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實(shí)時(shí)分析大型網(wǎng)站所獲取的海量行為數(shù)據(jù)，以提高網(wǎng)絡(luò)廣告的相關(guān)性。其次，由于網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(用戶賬號或電子郵件等)具有很好的可跟蹤性，數(shù)據(jù)挖掘算法逐漸向?qū)崟r(shí)分析發(fā)展，并且集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中。社會網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治鏊惴ū粡V泛用于社交網(wǎng)絡(luò)，以評估意見領(lǐng)袖的影響力和口碑營銷的效果。再次，內(nèi)容分析算法被廣泛用于改進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。貝葉斯過濾器是電子郵件、博客等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)用戶體驗(yàn)的守護(hù)神。最后，對網(wǎng)站日志和互聯(lián)網(wǎng)流量的數(shù)據(jù)挖掘算法的研究方興未艾?；ヂ?lián)網(wǎng)作為信息服務(wù)的入口，它的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)是客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展重點(diǎn)，搜索引擎優(yōu)化算法就是一個(gè)實(shí)例。

　　3)模型

　　泛普軟件建立有效的模型是數(shù)據(jù)挖掘的第三個(gè)支柱。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)挖掘的建模工作也有幾個(gè)新動(dòng)向。第一，地理位置模型普遍應(yīng)用。隨著基于位置的服務(wù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)可以獲得更多的實(shí)時(shí)地理數(shù)據(jù)，并建立地理位置模型來解決許多重要的業(yè)務(wù)問題，例如，在零售行業(yè)，客戶愿意開多遠(yuǎn)的車去兌換折扣優(yōu)惠券?在金融行業(yè)，在哪里開設(shè)分行才能更好地服務(wù)于最具盈利性的客戶并吸引新客戶?第二，新模型更多地結(jié)合了實(shí)驗(yàn)心理學(xué)和實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的原理，對客戶的消費(fèi)行為做出干涉。例如，B2C企業(yè)廣泛使用的交叉銷售推薦模型就利用了人機(jī)交互心理模型來引導(dǎo)用戶快速做出購買決策。第三，社會行為模型越來越重要。隨著社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的流行，相應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)模型也在客戶檔案管理軟件(客戶管理軟件CRM)數(shù)據(jù)挖掘中流行起來了。通過分析微博服務(wù)的跟隨情況，口碑?dāng)U散模型可以有效地評估互聯(lián)網(wǎng)營銷效果。企業(yè)的公共關(guān)系部門也建立了更多的閾值模型來監(jiān)控企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)聲譽(yù)，以便及時(shí)做出響應(yīng)。