在CRM中有效利用數(shù)據(jù)挖掘 制定最優(yōu)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略

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客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management）簡(jiǎn)稱CRM，由美國(guó)的Gartner Group Inc公司于1999年首先提出。CRM是一種以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)策略，它以信息技術(shù)為手段，并對(duì)工作流程進(jìn)行重組，以賦予企業(yè)更完善的客戶交流能力，最大化客戶的收益率?？蛻絷P(guān)系管理包括一個(gè)組織機(jī)構(gòu)判斷、選擇、爭(zhēng)取、發(fā)展和保持其客戶所要實(shí)施的全部過(guò)程。

客戶關(guān)系管理是指企業(yè)通過(guò)和客戶富有成效的交流溝通，來(lái)了解、影響客戶的行為，實(shí)現(xiàn)提高客戶獲取率、客戶保留率、客戶忠誠(chéng)度來(lái)達(dá)到客戶創(chuàng)利的目的。也就是說(shuō)企業(yè)通過(guò)選擇恰當(dāng)?shù)目蛻?、采用合適的溝通方式、通過(guò)正確的渠道、在正確的時(shí)間內(nèi)向客戶提供正確的服務(wù)，從而增加企業(yè)的商機(jī)。

CRM的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1、增加新客戶的同時(shí)，減少老客戶的流失。從某種意義上來(lái)說(shuō)，老客戶對(duì)企業(yè)的價(jià)值要更高，有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，挽留一個(gè)老客戶帶來(lái)的價(jià)值相當(dāng)于發(fā)現(xiàn)五個(gè)新客戶；2、尋找大客戶。這些客戶在企業(yè)的銷(xiāo)售中占據(jù)了很大比重；3、利用CRM可以實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的針對(duì)性銷(xiāo)售。利用客戶信息可以成功地進(jìn)行企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略和相關(guān)的商品價(jià)格、成本等管理活動(dòng)。4、降低銷(xiāo)售成本。CRM只以少量的投入有針對(duì)性地對(duì)潛在客戶和大客戶進(jìn)行促銷(xiāo)，就可以取得高于常規(guī)營(yíng)銷(xiāo)手段的效果。

可以看出，CRM的核心是“以客戶為中心”，因此CRM的實(shí)施必須要獲取大量客戶的有用信息，并通過(guò)管理和分析大量的信息，從中找出對(duì)企業(yè)管理決策有價(jià)值的知識(shí)。這一切都需要有先進(jìn)的技術(shù)和工具的支持，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)，給予了CRM良好的技術(shù)支持。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

數(shù)據(jù)挖掘也被稱作KDD(Knowledge Discovery in Database)，即數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是一種決策支持過(guò)程，它主要基于AI（人工智能）、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略、減少風(fēng)險(xiǎn)、作出正確的決策。

CRM中的數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的有關(guān)客戶的數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)企業(yè)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則。技術(shù)上，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)采用嵌入數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的方式，可以自動(dòng)地產(chǎn)生一些所需要的信息。更進(jìn)一步的，還需要企業(yè)有統(tǒng)計(jì)學(xué)、決策科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的專(zhuān)業(yè)人才制定出相應(yīng)的挖掘規(guī)則以進(jìn)一步發(fā)揮出挖掘系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法包括關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序模式、分類(lèi)、聚類(lèi)、偏差分析以及預(yù)測(cè)等，它們可以應(yīng)用到以客戶為中心的企業(yè)決策分析及管理的不同領(lǐng)域和階段。

關(guān)聯(lián)分析(Correlation)，其目的就是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。例如，80%顧客同時(shí)會(huì)在購(gòu)買(mǎi)某種A產(chǎn)品的同時(shí)購(gòu)買(mǎi)B產(chǎn)品，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。

時(shí)序模式(Sequence Discovery)，通過(guò)時(shí)間序列搜索出重復(fù)發(fā)生概率較高的模式，這里強(qiáng)調(diào)時(shí)間序列的影響。例如，某段時(shí)間內(nèi)，購(gòu)買(mǎi)了A產(chǎn)品的人中，70%的人會(huì)買(mǎi)B產(chǎn)品。

分類(lèi)（Classification）,找出一個(gè)類(lèi)別的概念描述，它代表了這類(lèi)數(shù)據(jù)的整體信息。分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多的任務(wù)。要為每個(gè)類(lèi)別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類(lèi)規(guī)則，然后用這個(gè)分類(lèi)規(guī)則對(duì)其他數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄進(jìn)行分類(lèi)。

聚類(lèi)(Clustering)，按一定規(guī)則將數(shù)據(jù)分為一系列有意義的子集。同一聚類(lèi)中，個(gè)體之間的差距較小，不同聚類(lèi)中，個(gè)體之間的距離偏大。采用不同的聚類(lèi)方法，對(duì)于相同的記錄集合可能有不同的劃分結(jié)果。

偏差分析(Deviation)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出異常數(shù)據(jù)。

預(yù)測(cè)(Prediction)，利用歷史數(shù)據(jù)找出規(guī)律，建立模型，并用此模型預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的種類(lèi)、特征等。

CRM中數(shù)據(jù)挖掘的工作流程

數(shù)據(jù)抽樣。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，首先要從企業(yè)大量客戶信息數(shù)據(jù)中抽取出相關(guān)的數(shù)據(jù)子集。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)樣本的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，而且能通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的篩選，使數(shù)據(jù)更加具有規(guī)律性。

數(shù)據(jù)探索。數(shù)據(jù)探索就是通常所進(jìn)行的對(duì)數(shù)據(jù)深入調(diào)查的過(guò)程，從樣本數(shù)據(jù)集中找出規(guī)律和趨勢(shì)，用聚類(lèi)分析區(qū)分類(lèi)別，最終要達(dá)到的目的就是搞清楚多因素相互影響的、十分復(fù)雜的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)調(diào)整。通過(guò)上述兩個(gè)步驟的操作，對(duì)數(shù)據(jù)的狀態(tài)和趨勢(shì)有了進(jìn)一步的了解，這時(shí)要盡可能對(duì)問(wèn)題解決的要求能進(jìn)一步明確化、進(jìn)一步量化。

模型化。在問(wèn)題進(jìn)一步明確，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容進(jìn)一步調(diào)整的基礎(chǔ)上，就可以建立模型。這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、時(shí)間序列分析等方法來(lái)建立模型。

評(píng)價(jià)。從上述過(guò)程中將會(huì)得出一系列的分析結(jié)果、模式和模型，多數(shù)情況會(huì)得出對(duì)目標(biāo)問(wèn)題多側(cè)面的描述，這時(shí)就要綜合它們的規(guī)律性，提供合理的決策支持信息。

CRM中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

客戶的獲取。把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體,同一群體中的客戶對(duì)產(chǎn)品的需求以及交易心理等方面具有相似性,而不同群體間差異較大。那么這就有助于企業(yè)在營(yíng)銷(xiāo)中更加貼近顧客需求。分類(lèi)和聚類(lèi)等挖掘方法可以把大量的客戶分成不同的類(lèi)(群體),適合于用來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分。通過(guò)群體細(xì)分,CRM用戶可以更好地理解客戶,發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。在行為分組完成后,還要進(jìn)行客戶理解、客戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)和客戶組之間的交叉分析。

重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)。就是找出對(duì)企業(yè)具有重要意義的客戶,重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)主要包括:發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的潛在客戶;發(fā)現(xiàn)有更多的消費(fèi)需求的同一客戶;發(fā)現(xiàn)更多使用的同一種產(chǎn)品或服務(wù);保持客戶的忠誠(chéng)度。根據(jù)80/20(即20%的客戶貢獻(xiàn)80%的銷(xiāo)售額)以及開(kāi)發(fā)新客戶的費(fèi)用是保留老客戶費(fèi)用的5倍等營(yíng)銷(xiāo)原則,重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)在CRM中具有舉足輕重的作用。

交叉營(yíng)銷(xiāo)。商家與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種持續(xù)的不斷發(fā)展的關(guān)系,通過(guò)不斷地相互是接觸和交流,客戶得到了更好更貼切的服務(wù)質(zhì)量,商家則因?yàn)樵黾恿虽N(xiāo)售量而獲利。交叉營(yíng)銷(xiāo)指向已購(gòu)買(mǎi)商品的客戶推薦其它產(chǎn)品和服務(wù)。這種策略成功的關(guān)鍵是要確保推銷(xiāo)的產(chǎn)品是用戶所感興趣的,有幾種挖掘方法都可以應(yīng)用于此問(wèn)題,關(guān)聯(lián)規(guī)則分析能夠發(fā)現(xiàn)顧客傾向于關(guān)聯(lián)購(gòu)買(mǎi)哪些商品。聚類(lèi)分析能夠發(fā)現(xiàn)對(duì)特定產(chǎn)品感興趣的用戶群,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法能夠預(yù)測(cè)顧客購(gòu)買(mǎi)該新產(chǎn)品的可能性。

客戶流失分析。分類(lèi)等技術(shù)能夠判斷具備哪些特性的客戶群體最容易流失,建立客戶流失預(yù)測(cè)模型。從而幫助企業(yè)對(duì)有流失風(fēng)險(xiǎn)的顧客提前采取相應(yīng)營(yíng)銷(xiāo)措施。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以通過(guò)挖掘大量的客戶信息來(lái)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,較準(zhǔn)確地找出易流失客戶群,并制定相應(yīng)的方案,最大程度地保持住老客戶。通過(guò)研究,認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹(shù)技術(shù)(Decision Tree)能夠較好地應(yīng)用在這一方面。

性能評(píng)估。以客戶所提供的市場(chǎng)反饋為基礎(chǔ),通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)清潔與集中過(guò)程,將客戶對(duì)市場(chǎng)的反饋?zhàn)詣?dòng)地輸入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,從而進(jìn)行客戶行為跟蹤。性能分析與客戶行為分析和重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)是相互交迭的過(guò)程,這樣才能保證企業(yè)的客戶關(guān)系管理能夠達(dá)到既定的目標(biāo),建立良好的客戶關(guān)系。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)只有短短的幾年時(shí)間，而它所表現(xiàn)出的廣闊應(yīng)用前景令人矚目。CRM作為一個(gè)涉及知識(shí)管理、業(yè)務(wù)流程再造和企業(yè)信息化的概念正以前所未有的速度發(fā)展，并且迅速擴(kuò)大著用戶群體。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)和信息技術(shù)的發(fā)展,尤其是網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),廣大用戶也越來(lái)越注重CRM的實(shí)用價(jià)值。

CRM的良好應(yīng)用前景會(huì)進(jìn)一步加快數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟和發(fā)展。在CRM中有效利用數(shù)據(jù)挖掘,可以指導(dǎo)企業(yè)高層決策者制定最優(yōu)的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)策略,降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本,增加利潤(rùn),加速企業(yè)的發(fā)展。目前,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有眾多的供應(yīng)商正致力于CRM系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)之中。只有融合了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高效的客戶關(guān)系管理才能更好地適應(yīng)當(dāng)今信息時(shí)代及其網(wǎng)絡(luò)化特征，成為現(xiàn)代企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存的根本和制勝的關(guān)鍵。

（來(lái)源：支點(diǎn)網(wǎng)）