数据挖掘技术在CRM中的应用对策研究

周建军

（九江职业大学，江西 九江 332000）

数据挖掘技术在CRM中的应用对策研究

周建军

（九江职业大学，江西 九江 332000）

文章就数据技术在CRM中的应用展开讨论，认为数据挖掘技术可以用于客户识别、获取新客户、提升客户的固有价值和保持客户4个方面，旨在通过有益的探索和讨论，为推动数据挖掘技术在客户关系管理方面的广泛应用作出贡献。

数据挖掘；CRM；应用对策

1 数据挖掘技术与CRM的概念界定

1.1 数据挖掘技术

所谓的数据挖掘技术，就是利用计算机软件，由专业的技术人员对公司已掌握的大量模糊数据当中，提取有用的信息的过程。数据挖掘技术一般可以分为描述和预测两种。对于描述性挖掘来说，其主要任务是刻画数据库当中的一般特征，并为数据所描述的发展情况做出有依据的预测。数据挖掘技术的应用能够为决策和判断提供有力的科学的参考。

1.2 CRM

CRM指的是Customer Relationship Management，即客户关系管理。CRM是基于现代商业模式建立基础之上，对于客户进行开发、维护的全过程。客户关系管理的最终目的是为了给企业的决策者提供全方位的管理视角，让企业通过掌握更多的用户相关信息，从而具备更多地与客户交流的资源和信息，以实现收益最大化。有学者认为，客户关系管理的梳理过程，是平衡公司与客户之间价值关系的过程。这个过程中所追求的目标在于双方价值的最大化实现。应该认识到，现代商业社会发展到先进阶段，针对用户来开展工作已经是商业世界中的共识了。围绕客户关系的建立，使用恰如其分的方式和方法是必由之路，有赖于新兴技术的发展和应用，当前围绕客户关系的建立和处理的问题上，简便的方法越来越多，选择好正确的路径，循着正确的方法来操作，就一定能获得更好的发展。

2 数据挖掘技术在CRM中的应用策略

在客户关系管理过程当中引入数据挖掘技术，能够帮助公司掌握更多潜在的客户信息，同时也能从大量杂乱无章的现象中挖掘出对于公司利益实现有价值的内容，对于公司的精细化管理和提高公司的运营效率，都具有十分重要的意义和价值。但是应该认识到，数据挖掘技术在客户管理过程当中的应用，需要遵循一些策略，应用于特定的领域，才能够实现收益最大化，具体如下：

2.1 用于客户识别

所谓客户识别，指的是通过相关技术手段，根据之前获取的用户资料，预先获得用户的购买特征，并针对这些特征，制定用户关系管理策略。在识别用户的问题上，一定要基于大量的消费经验和交易记录来进行宏观的考量，为了达成这一目标，需要掌握大量的有效数据。在客户识别的问题上，一定要基于客户本身的消费习惯和以往的消费数量，对于客户今后的消费预期作出准确的判断，然后再依据这些判断，进行类似于广告投放和定点推销等行为，以此来帮助提升业绩。

具体而言，数据挖掘技术可以在以下两个方面为客户关系管理提供助力，第一是对于客户市场风格和客户盈利能力分析；第二是利用相关技术建立客户的利润回报预期模型。而这两者恰恰是在市场营销过程当中客户关系管理工作中最重要的两点，这两个要素的规范化运营也能够直接作用于交易结果，直接对公司的盈利情况产生影响。应该认识到，在众多的经营对象中，相对准确地识别出具有购买潜力的对象能够最大限度地减少企业的运营成本，帮助企业更快更好地获得经营回报。而这种经营方式转变对管理理念改革的途径，也能在更大程度上帮助区域内商业管理运营形式的革新。

在进行数据挖掘的过程当中，要依据数据挖掘的理论和现实的情况，对于客户的实际购买行为作出准确的判断和细分。这里所提到的细分，与传统营销理论当中对客户细分跟理论有很重大的区别。在传统的营销理论当中，对客户群体进行细分，最终的目的是为了选择目标市场，而在这里，进行用户识别是在基于已有目标市场的前提之下，选择对于企业的营销工作有意义和价值的客户来进行定点营销，这一点需要明确。

2.2 用于获取新客户

基于客户识别的结果，数据挖掘技术还可以在客户关系管理中为获取新客户作出贡献。所谓的获取新客户，指的是说服那些潜在的人群来使用公司的产品或购买公司的服务。为此，需要对目标客户的消费习惯进行细致地分析和精到的掌握，并依据这些消费习惯作出有针对性的营销策略。这里的营销策略，不应该是一成不变的，要不断根据前方营销团队的反馈情况，对于客户已有的人格模型画像进行不断修正，适时调整营销策略的细则，已达到满足客户真正的需求，进而帮助增加业绩的目的，同时，这种方法也能最大限度帮助企业赢得市场先机，取得市场竞争的主动权。

进入21世纪以来，世界经济一体化使各国之间相互联系和依赖逐渐加强。作为世界重要通用语言的英语，在国与国之间、在不同领域、不同行业的交流，发挥越来越重要的作用。特定领域和行业间的交流必然涉及较多的专业词汇，英语教学由通用英语（EGP）向专门用途英语（ESP）转变是必然趋势。自2007年鄂州职业大学在机械学院开设机械专业英语课程至今已有七年时间，现在该课程已经成为该院各专业每届必开的一门专业选修课。

可以利用数据挖掘软件，对于营销一线所反映的用户调查数据进行模式化的分析，建立起用户行为反应的预测模型，对于客户未来的消费行为进行有数据依据的预测。同时在同一个产品或服务的考量上，可以建立多个维度，以适应不同类型客户的考量，对于不同营销策略的反应，并将反应分为3个维度，分别以-1，1和0来表示，-1指的是目标客户对于公司的营销手段和方法完全抵触、完全不认同，对于这一部分的客户，假如需要继续发展，则要从根本上调整当前的营销策略；1类客户反馈，指的是他们对于公司的营销反应是正向的，完全或者基本认同的，对于这样的客户就应该继续施加同等类型的营销方式，以期打动他们来购买公司的产品和服务；而0类客户，指的是对于公司的营销模式以及产品，既无正向态度也没有否定的意见，是完全无感的状态，理论上这一部分的用户是属于可争取的一类人，因此要着重对这一类型的用户进行重点开拓和挖掘，在实践当中不断的修正和调整已有的营销方式。

2.3 提升客户的固有价值

企业的价值要通过客户来体现，因此需要让既有的客户为企业创造更大的价值，让客户的潜力得到最充分地挖掘，为了达成以上的目标，可以从以下3方面入手：一是长时间保持合作关系，二是进行多次交易，三是最大限度地保持利润。3个目标的完成是一个一以贯之的过程，其实现的前提是基于数据挖掘技术，对于客户的需求和个人喜好进行全方位的掌握，为有价值的客户提供更好的产品和服务。

数据挖掘技术对这项工作所能做出的贡献在于，基于商品和用户之间的需求隶属关系，做出最佳的销售匹配，为相关销售工作做出最合理的匹配计划，为正式的销售计划的制作和提出，提供有力的数据参考。数据挖掘技术能够使公司全方位地了解目标客户的财政情况和固定需求，方便为这些客户制定有针对性的营销方案，节约营销成本，以实现公司利益的最大化。

在这里，进行客户关系维护的对象是那些已经或正在进行相关合作的客户。为了达到持续保持合作关系的目标，应该考虑对这些有实力、同时具有较高合作意向的客户进行VIP式的一对一服务。让他们从心理感受到公司对客户的重视，加深这些客户对于公司产品和服务的认同感，以情感联系的方式来留住客户。由于VIP式的一对一服务需要较高的人力成本和资源成本，因此在对于用户的细分和选择上就需要使用数据挖掘技术，对目标人群作出最精当的分析、并作出最佳的选择。

2.4 保持客户

保持客户是针对那些有可能流失的客户进行关系维护的过程。随着当前营销成本和运营成本的增加，开拓新的市场和新的客户往往面临着更大的财政压力，在这样的情况之下，对于已有客户进行更好地维护，是实现经济利润可持续增长的重要手段。

数据挖掘技术在保持客户方面，应该从以下方面入手：首先要基于大量的数据分析，甄选出有价值的客户；第二，基于现有客户的消费数据，筛选出有可能流失的客户的名单；第三是对那些已经流失的客户，分析他们流失的原因，从制度管理等方面作出一定的调整和改革建议。以上三者对于公司业绩的持续保持具有十分重要的意义和价值，应该被放置在同等重要的位置上加以考量。在进行目标客户的数据挖掘过程当中，还应该将客户的个人征信数据进行收集和考量，以断绝资金风险，最大限度地保证企业的利益。

3 结语

随着市场竞争日益激烈，在客户关系管理方面应该引入更加精细化的制度和方法。在这项工作中，对客户群体进行细分的同时，还要利用数据挖掘技术，对于客户接下来的购买行为进行准确的预估和判断，以支持市场营销计划的制定。企业的经营者应该重视这方面的工作，用先进的技术经验和方法支持用户管理，从人力财力和技术上予以支持，以达到提升企业业绩的目的。

[1]林雯，段小斌，谢晓兰.数据挖掘技术在中小型制造企业CRM中的应用[J].计算机技术与发展，2007（11）：54-56.

[2]海波，仲秋雁.基于数据挖掘的客户关系管理体系结构研究[J].大连理工大学学报，2014（2）：42-46.

[3] ALEX B，STEPHEN S，KERT T. Building data mi-ning applications for CRM[M]. America：McGraw Hill Company, 2010.

Application of data mining technology in CRM

Zhou Jianjun
（Jiujiang Vocational University, Jiujiang 332000, China）

This paper discusses the application of CRM technology in data, and believes that data mining technology can be used to identify customers, acquire new customers, enhance the intrinsic value of customers and keep the customer 4 aspects, aiming at making contributions to the wide application of data mining technology in the customer relationship management, and to promote the application of data mining technology.

data mining; CRM; application strategy

周建军（1976— ），男，湖北黄梅，硕士，讲师；研究方向：计算机软件与理论。