数据挖掘在CRM中的应用研究

王洪艳，肖 寒

（大连财经学院，辽宁 大连 116622）

数据挖掘在CRM中的应用研究

王洪艳，肖 寒

（大连财经学院，辽宁 大连 116622）

数据挖掘在客户关系管理（CRM）中的应用是近年的热点话题。在海量的信息中挖掘具有潜在价值的信息，以辅助管理层的决策，是企业重点关注的问题。从数据挖掘的基本原理入手，通过分析客户关系管理中存在的问题，探讨了数据挖掘在客户关系管理中的具体应用。

数据挖掘；CRM；应用研究

随着市场经济的发展和企业之间的竞争日趋激烈，企业仅靠产品质量难于在竞争中胜出，因为客户需求越来越个性化。所以，企业营销模式逐渐从“以产品为中心”向“以客户需求为中心”发生转移，即市场营销从4P理论（Product、Price、Place、Promotion）逐渐演变为4C理论（Customer、Cost、Convention、Communication）。在此过程中以消费者为市场导向的客户关系管理系统（Customer Relationship Management）应运而生。简单地说，CRM就是以市场需求为向导，通过计算机网络技术的支撑，为客户提供优质的产品和服务，从而提升企业核心竞争力的一种营销手段。Cartner Group认为：“客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率”[1]。要实现CRM的运行必须要有数据挖掘技术，信息技术来作为支撑。

1 数据挖掘的相关原理

1.1 数据挖掘的定义

1995年，Unmam Fayand在加拿大蒙特利尔的第一届知识发现和数据挖掘国际会议上提出数据挖掘（Data Mining）概念。他认为数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的资料中提取隐含在其中的，人们实际不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程[2]。通过概念分析，可以知道数据挖掘出的知识并不是自然科学的最新发现，也不是推导出的数学公式，它是相对于某一个客观事物的描述。

1.2 数据挖掘的主要过程

CRM的实际运用中，数据挖掘主要包含三个阶段：资料准备、数据挖掘、结果评价，如图1所示。

图1 数据挖掘过程

1）数据准备。数据准备是整个数据挖掘中的基石，因为要处理的数据来自不同的数据源，有大量的重复和歧义的数据，这些数据对数据挖掘的过程有负面的影响，所以数据的准备在整个过程中占有极其重要的地位，严格来说资料准备中包含三个方面：

2）数据挖掘。在数据挖掘阶段，根据数据的特征和用户的需求来选择相恰当的算法工具对已经处理过的资料进行分析，得出需要的数据模式。

3）结果评价。对发现的数据模式进行描述，解释成对业务目的有决策性说明的信息，将数据对用户进行回馈，如果没有达到用户满意的效果，则再次循环上面步骤，挖掘出更有效，更有价值的知识。

2 CRM中存在的问题

2.1 CRM系统中存在的问题

1）数据量大。近年来随着大数据的兴起，海量的数据对CRM来说是一个巨大的考验。数据的处理方法、分类的模式中细微的差别等均会对最后的结果造成影响。

2）不同平台上的每个系统对数据的定义不同。从不同的系统中收集的数据都需要进行转换，而各个业务对数据的定义不一定相同，使得对数据的理解和使用可能存在偏差。

2.2 CRM实施过程中存在的问题

CRM在国内实施和运用较晚，大部分仅停留在试探性地建立数据模型，部分处于调研和可行性分析的阶段。实际投入使用的基本上为大型企业，中小型企业基本未投入使用。其问题如下：

1）企业观念陈旧，转变准备不足。CRM作为一种新型的营销模式，不应将它看成是一种工具。CRM目前运行失败的最主要的原因之一可能是企业没有统一、详细的规划，管理层没有高度重视和全力支持，企业员工更没有深入认识CRM，没有努力去尝试的态度和行为。

2）缺乏足够的资金支持。企业对国外大肆宣传和应用的CRM系统持怀疑态度，所以对CRM的资金投入不足，更有大幅度删减CRM运行费用的行为。

3）业务流程难以改换。由于CRM是从用户的需求，信息来对业务的流程进行改善，而在实施的过程当中需要不断地改变，这些改变带来的不适应会造成许多缺陷。

4）忽视CRM的核心思想。客户提出的要求和回馈的信息不能及时地传送给管理层，没有起到真正改善企业与客户关系的作用，忽视了CRM中以客户为中心的核心思想。

5）忽视CRM与企业文化相结合。CRM是一种营销方案，要发挥它的巨大用处，还需要根据企业实际情况进行调整。因为不同行业和不同企业具有不同的运行模式，所以CRM要与企业文化相辅相成，相互促进。

3 数据挖掘在CRM中的应用

数据是CRM系统的基础，是成功实施CRM的重要支撑。经过数据挖掘得到的数据不仅可以应用到以客户为中心的企业决策，还可以提升整个企业的管理。数据挖掘在企业中应用如下。

3.1 数据挖掘在客户细分中的应用

在业务流程转换中，CRM需要以资料的需求来不断地改善，而数据挖掘技术可以为CRM提供精准的资料。

1）利用数据挖掘技术，可以分析数据库中流失客户的信息，对其进行针对性地研究，分析客户的行为特征和属性以及流失的因素。将拥有这些特征的客户分为一类，对将会离开的客户和已经离开的客户进行有针对性的弥补措施，提出相应的补救方案，来挽回客户，重新获取客户信任。

2）将潜在客户分为一类，对客户的潜在需求做出预测和判断，开展针对性的营销活动和优惠策略，在竞争中占取优势。客户细分是确定产品和服务的基础。企业可以利用数据挖掘技术，对客户信息采用一定的算法把他们的行为与属性分为不同的群体，对客户群体分类，可以有效地对客户提供针对式服务，对业务流程进行精确地重组，以信息为支撑来改善CRM，减少繁琐无用的步骤，减少人力、财力的浪费。

3.2 数据挖掘在客户盈利能力分析中的应用

客户盈利能力指客户为企业提供的净利润的能力，每个客户的盈利能力是不同的。据研究表明，20%的客户会创造80%的利润。所以，企业应对客户的盈利能力进行分析。这样，可以知悉不同市场活动中客户盈利情况的变化，以此来帮助企业制定合理的市场策略，使企业利益最大化[1]。利用数据挖掘技术，先在客户的事务历史记录中发现他们的行为特征，用这些特征来估计客户盈利能力的高低，然后在利用数据挖掘工具对客户进行分类，对不同盈利能力的客户制定不同的优惠政策，避免在无盈利能力和低盈利能力的客户上花费大量的精力和财力。

3.3 数据挖掘在客户满意度分析中的应用

CRM应用中，企业经常忽视其核心价值。通过数据挖掘技术，可对客户的满意度进行分析。通过客户满意度的评价，企业能掌握客户对产品或服务的消费经验的总体情况。尽管客户满意度反映的是客户的主观感受，但能客观地说明客户的满意水平。通过对满意度的分析可以让企业了解客户的想法和需求，发现产品与服务中的不足，为企业改善产品、提升服务质量、建立企业与客户之间的良好关系打下基础，体现“以客户的需求”为中心的CRM核心价值。利用数据挖掘技术得到的信息和CRM数据库中关于客户购买、维修、回馈、建议、投诉等信息找出客户满意度低的原因并制定相应的措施，为企业创造更大的利润。

3.4 数据挖掘在交叉销售中的应用

CRM的使用，必须和企业文化相匹配。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同的市场活动情况下客户的购买行为，可以对客户实现交叉销售。交叉销售就是指向现有客户提供新的产品和服务的营销过程。交叉销售对企业来说，是可以在现有客户的基础上扩大销售、增加利润的一个有效手段，也是保证企业可持续发展的重要战略。在交叉销售当中，一方面企业可以利用数据挖掘的相关分析技术向客户推销在组合销售中未被购买的产品；另一方面，可以用数据挖掘的聚类分析，找出一类客户经常购买的产品，并向其他客户推荐这类客户中大部分客户经常购买的产品，从而在企业和客户之间实现双赢。对客户来说，可以得到更好的产品和服务；对企业来说，增长了销售额，赢得了客户的长期信任。

3.5 数据挖掘在客户预测中的应用

利用数据挖掘的分类技术，企业可以分析当前客户的购买习惯，对客户进行分类。通过建立分类算法模型，根据对象属性的过去观察值来估计该属性未来值。数据挖掘会在大量的数据库中寻找预测性信息，相比以往的手工分析预测问题，现在可以直接由资料来得出结论。不仅如此，数据挖掘还可以对市场的产品、促销的效果和销售的管道进行分类分析，帮助企业对市场未来的发展趋势，客户的消费习惯和购物模式有明确的了解[3]。同时还可以预测企业即将上市的产品的销售情况，根据不同区域不同产品的消费需求来调整市场营销策略。对企业的决策提供有力的支撑，更好地促进企业的发展。

3.6 数据挖掘在风险评估中的应用

风险评估是每个行业都会用到的。利用数据挖掘孤立点分析可以发现异常资料，这些异常的数据对分析客户的信用度极其有用。风险评估可以实现利润最大化、风险最小化；可以根据信用卡的恶性透支的异常行为进行分析，防止客户的欺诈行为；在金融方面可以分析客户偿还贷款的能力，从而减少企业不必要的损失，同时让企业对这些客户加强警觉，减少欺诈的发生。

4 结语

当今社会，经济和科技迅猛发展，CRM方兴未艾，数据挖掘在CRM中发挥了重要的作用，为企业的营销及管理做出了重要的贡献。随着CRM的日渐成熟和企业对数据挖掘技术的进一步运用，它必将拥有更为广阔的前景。

[1]段蕾．数据挖掘分类技术及其在CRM中的应用研究[D]．合肥：合肥工业大学．2008．

[2]李相林．金中会．刘丹．浅析客户关系管理中数据挖掘流程[J]．企业导报．2012(7)：277-278．

[3]王慧．数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究[J]．信息与电脑：理论版，2010(11)：118-119．

Application Research on Data Mining in CRM

WANG Hong-yan,XIAO Han
(Dalian University of Finance and Economics Dalian,Liaoning 116622,China)

Data mining in CRM has become a hot topic in recent years.Digging out the most efficient information effectively is the focus of enterprises'management.This paper analyzes the problems in CRM and conducts researches on the application of data mining,hoping to provide useful reference.

data mining;CRM;application;research

TP311.13；F274

A

1673-1891（2016）04-0089-03

10.16104/j.issn.1673-1891.2016.04.022

2016-09-27

王洪艳（1978—），女，副教授，研究方向：信息经济与数据挖掘。