數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煙草CRM中的應(yīng)用

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      0 引 言

　　客戶關(guān)系管理系統(tǒng)簡稱CRM，是通過對客戶詳細(xì)資料的深入分析，來提高客戶滿意程度，從而提高企業(yè)的競爭力。煙草CRM是基于大型數(shù)據(jù)倉庫的客戶資料管理系統(tǒng)，它運(yùn)用于煙草公司的市場營銷、銷售、服務(wù)等與客戶有關(guān)的領(lǐng)域，其最終目標(biāo)是提高客戶的滿意度和忠誠度，不斷爭取新客戶，為企業(yè)帶來更多的利潤。數(shù)據(jù)倉庫在規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集成和綜合性、查詢支持等方面都和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫有著本質(zhì)的區(qū)別，是數(shù)據(jù)庫技術(shù)的一種新的應(yīng)用，它能夠滿足數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)環(huán)境的要求。我們運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)來存儲和管理煙草系統(tǒng)中的大量客戶信息。

　　1 數(shù)據(jù)挖掘概述

　　數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析方法和分析工具從數(shù)據(jù)倉庫中提取可信的、有效的、人們感興趣的、能讓別人理解的知識的處理過程。這些知識是隱含的、事先未知的有用信息，提取的知識表現(xiàn)為概念、規(guī)則、模式、規(guī)律等形式，以幫助管理者做出正確的決策。數(shù)據(jù)挖掘是煙草信息化的重要組成部分。

　　數(shù)據(jù)挖掘包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘、結(jié)果分析和知識運(yùn)用四個(gè)階段。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段完成數(shù)據(jù)的選擇、凈化，消除噪聲數(shù)據(jù)、無關(guān)數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。將處理過的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)倉庫中。挖掘階段是一個(gè)采用相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘算法，分析數(shù)據(jù)并通過可視化工具表述所獲得的模式或規(guī)則的過程。最后對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識，并將知識應(yīng)用到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以采用三層的C／S結(jié)構(gòu)，第一層為系統(tǒng)的客戶端；第二層為數(shù)據(jù)挖掘引擎，它是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的核心，位于系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)器端；第三層為數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫，位于數(shù)據(jù)服務(wù)器端。

　　數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)有生物學(xué)方法、信息論方法、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和可視化技術(shù)等。生物學(xué)方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法通過模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進(jìn)化機(jī)制發(fā)展起來的高度并行、隨機(jī)、自適應(yīng)搜索算法。在數(shù)據(jù)挖掘中，信息論方法中的決策樹是一種廣泛使用的圖解法決策分析工具。統(tǒng)計(jì)學(xué)可應(yīng)用于預(yù)測、聚類規(guī)則挖掘和時(shí)序數(shù)據(jù)的趨勢分析等。可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)把由數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式和規(guī)則變成多種圖形，這對揭示數(shù)據(jù)的狀況、內(nèi)在本質(zhì)及規(guī)律性起到了重要的作用。

　　2 數(shù)據(jù)挖掘在煙草CRM中的應(yīng)用

　　2.1 煙草CRM的主要功能

　　2.1.1 市場分析  搜集和分類整理市場信息，并通過市場調(diào)研活動，了解市場，把握需求。

　　2.1.2 建立客戶檔案  搜集和管理與客戶相關(guān)的基本信息，通過客戶服務(wù)人員進(jìn)行日常的采集和維護(hù)。

　　2.1.3 客戶分類評價(jià)  通過獲取的相關(guān)客戶信息和業(yè)務(wù)信息，根據(jù)公司的客戶評價(jià)分類的原則、方法及要求，對零售客戶進(jìn)行分類評價(jià)。
　　2.1.4 客戶維護(hù)  客戶經(jīng)理為自己所服務(wù)的客戶進(jìn)行分析，編制產(chǎn)生客戶服務(wù)計(jì)劃，開展市場狀況調(diào)查，能夠記錄計(jì)劃的執(zhí)行過程，進(jìn)行《工作日志》的維護(hù)。

　　2.1.5 客戶投訴管理  對客戶的電話投訴信息、服務(wù)人員反饋的投訴信息進(jìn)行獲取和處理。

　　2.2 分類和聚類在卷煙零售客戶類別分析及卷煙品類劃分中的應(yīng)用
　　數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容之一，主要是通過分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，產(chǎn)生關(guān)于類別的精確描述。首先建立一個(gè)模型，描述給定的數(shù)據(jù)類集或概念集(簡稱訓(xùn)練集)。然后使用模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。聚類是將物理或抽象對象的集合分組成為多個(gè)類或簇的過程，使得在同一個(gè)簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象差別較大。聚類與分類不同的是，它要劃分的類是未知的。

　　卷煙零售客戶直接與消費(fèi)者接觸，在卷煙銷售中占據(jù)重要地位。對卷煙零售客戶的調(diào)查分析是獲取卷煙市場信息的重要來源。將客戶劃分為不同類別進(jìn)行服務(wù)與管理，體現(xiàn)了客戶群策略和客戶發(fā)展策略。例如，按經(jīng)營規(guī)模進(jìn)行聚類分析，首先將客戶群分為3類：A類客戶，這類客戶的卷煙銷售額高，規(guī)模大，經(jīng)營規(guī)范，誠信度與合作度高；B類客戶，這類客戶所占比例很大，是客戶主體，規(guī)模一般，銷售額一般；C類客戶，這類客戶的經(jīng)營規(guī)模較小，銷售較低，成長度較差。然后利用分類技術(shù)，對客戶特征進(jìn)行建模，描述出客戶群的特征，設(shè)定相應(yīng)的客戶級別，以便對不同類別的客戶實(shí)施個(gè)性服務(wù)。

　　卷煙品類劃分有利于卷煙企業(yè)對卷煙品牌體系進(jìn)行整體規(guī)劃和合理布局，使企業(yè)能理性地進(jìn)行貨源調(diào)撥和缺貨應(yīng)急，順利地進(jìn)行卷煙品牌的切換和整合。品類劃分首先要進(jìn)行卷煙消費(fèi)者市場調(diào)查，從卷煙的品牌、價(jià)格、包裝、吸味、產(chǎn)地等因素入手，來研究消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)態(tài)度，采取聚類分析方法對其做定性和定量分析，研究消費(fèi)者認(rèn)為的商品之間的關(guān)聯(lián)替代關(guān)系，從而計(jì)算各卷煙規(guī)格間的相似性系數(shù)，相似性系數(shù)越高，表示卷煙消費(fèi)者認(rèn)為這兩個(gè)卷煙規(guī)格越相似，也就越有可能相互替代。一個(gè)品類就是所有相互之間的相似性系數(shù)很高，但與群外規(guī)格的相似性系數(shù)很低的規(guī)格的集合。然后對相似性系數(shù)高的各個(gè)集合進(jìn)行分析，確定品類劃分的維度。最后按照已確定的品類劃分維度將現(xiàn)有品牌進(jìn)行歸類。

　　2.3 關(guān)聯(lián)分析在卷煙零售客戶經(jīng)營情況中的應(yīng)用

　　關(guān)聯(lián)分析的目的是為了挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，即對于給定的一組項(xiàng)目和一個(gè)記錄集，通過對記錄集的分析，得出項(xiàng)目集中的項(xiàng)目之間的相關(guān)性。項(xiàng)目之間的相關(guān)性用關(guān)聯(lián)規(guī)則來描述，關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了一組數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的密切程度或關(guān)系。

　　我們對卷煙零售客戶經(jīng)營情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以得到更有價(jià)值的信息。從經(jīng)營業(yè)態(tài)、經(jīng)營規(guī)模、市場類型、守法情況四個(gè)維度，用關(guān)聯(lián)分析法對卷煙零售客戶經(jīng)營情況進(jìn)行分析。例如，經(jīng)營業(yè)態(tài)和經(jīng)營規(guī)模之間關(guān)聯(lián)分析，礙出關(guān)聯(lián)規(guī)則：如果是食雜店，經(jīng)營規(guī)模過大，那么一般存在批發(fā)問題；如果是大型商場，規(guī)模過小，那么可能是卷煙品種過少或者是經(jīng)營能力較差。經(jīng)營規(guī)模、經(jīng)營業(yè)態(tài)和市場類型之間關(guān)聯(lián)分析，得出關(guān)聯(lián)規(guī)則：如果是農(nóng)村的卷煙零售客戶，業(yè)態(tài)比較高，規(guī)模比較小，那么說明卷煙零售客戶經(jīng)營能力有待提高或者人流量太小；如果城市的卷煙零售客戶，業(yè)態(tài)比較高，規(guī)模比較小，那么卷煙零售客戶可能從外渠道進(jìn)貨。對數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行評價(jià)后，便可用來幫助公司調(diào)整營銷策略。

　　2.4 描述與可視化技術(shù)的應(yīng)用

　　數(shù)據(jù)挖掘描述與可視化技術(shù)可以將數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中的每一個(gè)客戶數(shù)據(jù)項(xiàng)作為圖形元素輸出，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，如卷煙零售客戶本月與上一個(gè)月的銷售情況對比圖等。同時(shí)將卷煙零售客戶的相關(guān)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式來表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對卷煙零售客戶的銷售行為進(jìn)行更加直觀深入的觀察和分析。利用圖形更好地表達(dá)了數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系和發(fā)展的趨勢，從而掌握卷煙零售客戶潛在的經(jīng)營能力和水平，幫助公司了解卷煙零售客戶是否有發(fā)展?jié)摿ΑＡ硗猓€可根據(jù)卷煙零售客戶的地理環(huán)境、經(jīng)營品種、日均購煙人次、經(jīng)營結(jié)構(gòu)、消費(fèi)群體進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析后，再把由數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式和規(guī)則變成多種圖形，可以很好地起到揭示數(shù)據(jù)的狀況、內(nèi)在本質(zhì)及規(guī)律性的作用，從而有效發(fā)現(xiàn)并解決卷煙零售客戶經(jīng)營中存在的潛在問題，挖掘卷煙零售客戶的潛力，提升其經(jīng)營能力。

　　3 結(jié)束語

　　基于數(shù)據(jù)挖掘的煙草CRM可以將抽象的管理和服務(wù)理念數(shù)字化、直觀化，從而發(fā)掘潛在的有價(jià)值的信息，幫助企業(yè)尋找新客戶和新商機(jī)，制定更符合卷煙銷售市場的經(jīng)營策略，提高企業(yè)的競爭力。