数据挖掘技术在CRM中的应用

河北软件职业技术学院 石彦芳 石建国 周檬

随着信息技术的飞速发展和全球一体化进程的加快，企业面临着越来越激烈的竞争，现代企业正在把关注重点从生产制造转向市场与客户。客户是企业的一项重要资产，许多企业发现自己的营销与服务能力的不足，随着企业规模的扩大，对用户的了解显得相对匮乏，客户的满意度在下降，造成用户丢失。企业的管理核心正从“在正确的时间，制造和销售客户需求的合适产品”向“在最佳的时间和地点，获得资源的最大增值和企业的最大效益”转移。获取新客户，保留老客户，在客户身上获得最大价值成为现代企业关注的焦点。

客户关系管理 (Customer Relationship Management，简称CRM)，它采用信息技术，使企业在市场营销、销售、服务等经营环节与客户进行及时地交流，从而实现客户资源有效利用的信息管理系统。其核心思想是企业的营销活动应以客户为中心展开，改善客户关系，提高客户满意度，降低企业经营成本，从而提高企业的市场竞争力。CRM 强调以客户为中心，以客户价值来判定市场需求，进而提高客户满意度，吸引保持更多的客户。

1 数据挖掘技术

数据挖掘是一门具有广泛应用的学科，又称知识发现，是指从大量的、不完全的、有噪声的数据中提取或挖掘有效的、潜在的、有价值的信息或知识的过程。数据挖掘的任务主要有预测、聚类和分类、关联分析、时序分析等。预测是指根据历史数据预测将来会发生什么；聚类和分类是指通过已知的属性对人或事物进行分类；关联分析指分析那些事物会同时发生，关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网；时序分析或时序模式的数据挖掘是指挖掘频繁出现的有序事件或子序列。数据挖掘的一些常用方法包括决策树方法、神经网络、遗传算法、规则归纳法和粗糙集等方法。

随着信息技术的发展，数据挖掘引起了信息产业界乃至整个社会的关注，因为存在可以广泛使用的大量的数据，并且数据中蕴含的大量有价值信息急需提取和利用数据挖掘有着广泛的应用，如市场分析、欺诈检测、顾客获取与保留等。

2 数据挖掘应用于CRM

2.1 客户价值分析

客户是企业的重要资源，客户在不同的时期会为企业带来不同的效益，现代企业对顾客的关注程度不断增加，图1描述了企业在顾客身上获得的价值的变化周期。为了获得最大的利润，企业关注于以下几个阶段：

开始阶段，要尽可能多的吸引有价值的客户，并非所有的客户都会给企业带来利益，对客户要有所选择。如图2，在这个阶段企业并不能从客户身上获取利益，相反企业需要投入人力物力来获得客户。依靠分析型CRM，企业能通过增加对顾客群体和价值的分析，来提高企业在客户身上获得的利益。特殊客户群体，特别是具有高价值的用户群体是企业在开始阶段的主要目标，有针对性的选择客户可以减少企业的市场开销。

中间阶段，目标是最大化每一个客户为企业带来的价值。借助CRM企业利用数据挖掘可以更好的对客户进行分类了解客户的消费模式，可以对顾客的购物记录进行分析，找出那些产品客户最容易一起购买，那些产品容易被那个群体所接受。通过这些信息可以为用户提供他们感兴趣的产品以及方便用户购买等，进而增加客户的价值。

最后阶段是客户保持阶段，在这个阶段企业要尽可能保留客户。CRM可以让企业知道顾客选择新的公司的时间和原因，这样企业就可以采取有效的行动来留住客户。保留老客户的费用要远小于获取新客户。

2.2 客户群体分类

将大的消费群体按照客户信息划分成不同的类，隶属于同一类的客户具有很大的相似性，隶属于不同类的客户相似性较小。其中用到的数据挖掘技术主要有聚类和分类：

聚类方法，对用户群体的划分并不一定存在十分明显的标志，在客户的类别未知的情况下使用聚类有可能的到意想不到的发现。聚类方法具有可伸缩性、有处理不同类型属性的能力、处理带噪声数据、可以发现任意形状的聚类、能处理位数较高的数据等优点。

分类方法中决策树的应用较多，决策树的每一个叶子节点代表一个客户群体，每个客户群体具有不同的特征属性，决策树要求数据具有完整性。决策树需要先建树，建立好分类器之后再对客户进行分类。

2.3 客户信用分析

客户信用分析是指通过调查、分析、预测等方法对客户的信用进行评估、预测。客户信用分析根据客户的信用度对客户进行划分，对具有不同信用的客户采取不同的销售策略，这样可以识别、避免一些欺骗行为，采取有效措施，降低企业投资风险；为信用度高的客户提供更多的优惠服务，可以吸引住顾客，创造更多价值。

3 数据挖掘在CRM中的应用过程

数据挖掘一般包括六部分：了解商业目标、认识数据、准备数据、进行建模、进行评估最好是数据挖掘的实施。如下图：

图5

4 结语

数据挖掘在许多领域都有成功应用，CRM系统中用到的最重要的技术就是数据挖掘。CRM的核心思想是以客户为中心，通过对客户信息的分析，加深对客户的了解提高客户的满意度，进而提高企业竞争力。CRM中用到的数据挖掘技术还比较少，处于初级阶段，随着对CRM的需求的不断提高，数据挖掘技术在CRM中的应用也会更加成熟。

[1]Jiawer Han ,Micheline Kamber,范明,孟小峰[译].数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社, 2007:3.

[2]江学锋,罗新星.基于数据挖掘技术的CRM系统的研究[J].深圳职业技术学院学报,2005,04.

[3]杨阐军.基于数据挖掘的CRM系统关键技术的研究及其应用[J].武汉理工大学,2005,3.

[4]王晓芳.CRM概念与顾客价值应用策略[J].商业研究,2009,2(566).

[5]何荣勤.CRM原理、设计、实践[M].电子工业出版社,2003:1.