基于数据挖掘的客户关系管理智能体系结构研究

汪蓓

摘 要：通过对客户关系管理中数据挖掘的分析、客户关系管理核心的研究，以及对目前客户关系管理体系结构的讨论，笔者主要研究了基于数据挖掘的客户关系管理体系结构，阐述了在客户关系管理中的核心理念，即“以客户为中心”，体现了在客户关系管理中数据挖掘的重要性，对企业在使用客户关系管理中有很大的指导作用，同时为将来更深入的研究基于数据挖掘的客户关系管理做好准备。

关键词：数据挖掘；客户关系管理；体系结构

一、引言

随着国家经济不断地发展，在我国市场中的竞争越来越激烈，各企业的管理模式逐渐改变，由以往的“以产品为中心”转为“以客户为中心”，在企业对客户关系管理中，“以客户为中心”成为其核心理念。目前，对客户关系的管理在各大企业中被广泛使用，对其的研究发展也较迅速，但是对客户关系管理使用的失败率相对较高，主要原因在于人们对客户关系管理的了解不足且存在一定误区，且当前的客户关系管理体系结构没有系统化，不够完善。根据客户关系管理的特点引入数据挖掘的技术对实现目标有更好的帮助，笔者根据客户关系管理的数据挖掘以及核心理念对基于数据挖掘的客户关系管理进行研究分析，改变了人们对客户关系管理中核心理念的观念，帮助人们对其更好地理解认识，明确在客户关系管理中数据挖掘的重要性，提高企业在应用客户关系管理的水平以及成功率。

二、客户关系管理的定义以及核心理念

（一）客户关系管理的定义

在当今市场竞争越来越激烈的情况下，企业与客户之间的关系不仅仅是通过通话方式就能维持的，一些微小的细节都会影响企业客户去留的选择，怎样的留住已有客户以及开拓新客户能决定一所企业的成功与否，这对任何企业在企业发展中都是极其重要的。客户关系管理的概念早在1997年由Gartner Group提出来的，客户关系管理是一种对管理的理念，然而并没有一种具体的观点，目前在企业中普遍认为，其是企业与客户之间进行有意义沟通交流，在理解客户的同时影响客户，最终实现客户的获得、保留、忠诚、利益的一种反复过程，能改良客户与企业关系的一种管理体制。在企业中能应用到市场营销、人员销售、后期服务等方面。

（二）客户关系管理的核心理念

客户关系管理的核心理念是“以客户为中心”，从以往的“以产品为中心”改变至此，改良企业与客户之间的关系，提高客户对企业的满意程度，能拥有很多“回头客”，进而使企业在市场中具有较大的竞争力。

但是以客户为中心并不是简单的所有客户都是中心，著名的“二八法则”中表示企业80%的利润是由20%的客户产生的，说明并不是所有的客户都一样的重要，更准确的来说是以价值客户为中心，企业的市场营销、人员销售、后期服务应当围绕价值客户进行。

客户关系管理是企业为提高自身利益以及发展空间的一种管理体系，很多人对“以客户为中心”会产生误解，认为企业是为客户免费提供服务的，因考虑到客户的利益，企业如果只看自身的利益，这样很难获得新客户、留住老客户，由此看出，客户关系管理的核心理念“以客户为中心”强调的是企业与客户之间的双赢合作，并且企业在使用客户关系管理时要注重长期的发展，这样企业的经济发展才能稳定、持续。

三、客户关系管理中数据挖掘的重要性

数据挖掘是指在大量的数据库中以数据为核心，使用不同的分析方式工具，获取有效、最新、可信且使人们容易了解的知识的一种分析处理过程。

由信息技术与当代管理理念结合的客户关系管理，在实际使用中必须要有现代信息技术的支持，其中最主要的就是数据挖掘，在客户关系管理中要想加强对数据的分析管理，就必须用到科学先进的数据分析工具。有了数据分析，企业的市场营销、人员销售、后期服务才能变得更系统科学，从而使客户关系管理发挥出应有的实际效果以及独特优势。因此，优秀有效的数据分析工具是客户关系管理中不可或缺的。

从大型的数据库中找到并提取有价值、有实际用处的信息就是数据挖掘，在实际应用中存在相当大的价值，能帮助企业更好地了解业务的形式，对预测未知的结果有很好的帮助，对企业发展有促进作用。数据挖掘能进行联机分析处理、联机事务处理以及统计分析的功能，可以自动的搜索模型，对数据自动进行分析，较人工分析能更深入、更全面、更完善。可以看出数据挖掘在客户关系管理中有巨大作用，能使用到开拓新客户、保持现有客户量等客户关系管理的其他方面。

（一）对当前客户关系管理體系结构的分析

根据众多学者、研究人员的论述中，可以将现今企业所使用的客户关系管理分为三类，第一，将客户关系管理进行操作、分析、协作分类，会将客户关系管理原有的概念混淆，使人们对客户关系管理存在错误的理解，认为有数据挖掘的客户关系管理就是分析类，没有明确的表现出客户关系管理中数据挖掘的重要性，且当前的客户关系管理结果体系结构中客户接触方面完全与其他方面独立，不能准确地体现出客户关系管理中“以客户为中心”的核心思想。第二，根据客户关系管理中的市场营销、销售管理、技术管理、后期服务，分为相应的几部分，这种方式虽然从表面看对客户关系管理的处理很灵活变通，但是会造成企业对真正的客户关系管理认识不足，流于表面，且这种通过组合的方式对客户关系管理的整体性会造成破坏，不能真正有效的发挥出客户关系管理的作用。第三，忽略客户关系管理中其他所有的特性，完全从技术对客户关系管理进行构建，这种方式存在的问题很多，没有实质性的效果，由于过于注重技术方面，对其他方面完全不考虑，因此将不能体现出“以客户为中心”的核心理念。

根据上述对当前客户关系管理的研究分析，表明了当前的客户关系管理主要缺失了“以客户为中心”的核心理念；没有考虑到客户关系管理的整体性；在客户关系管理中缺乏各方面的协调合作；没有了解数据处理与数据挖掘在客户关系管理中重要的作用。当前不完善、不健全的客户关系管理体系结构对客户关系管理更深层的研究以及在企业中的推广造成巨大的障碍，因此对客户关系管理正确的认知，对其研究及应用起到基本作用。endprint

（二）基于数据挖掘的客户关系管理智能体系结构

传统的客户关系管理体系结构一般都是三库架构，就是说由人机对话、模型库、数据库加上与之相对应的管理部件组成，将智能决策系统融入对数据库的人工智能部件。基于数据挖掘的客户关系管理智能体系结构相比较于传统的客户关系管理体系结构，改变了其在数据库中获取信息的方式，因此整个体系结构都有所改变。通过智能的获取分析数据的独特方式，就决定了客户关系管理智能体系结构更加的优于传统的体系结构。

客户关系管理智能体系结构由用户界面模块、数据库模块、模型库模块、数据分析模块、数据库接口解决问题模块以及系统背景知识输入模块组成，通过用户界面模块与用户进行对话，提出参数、确定目标，最后通过分析将结果传给决策者，其中数据模块将程序与数据库相连，在数据库中获取数据，生成相应的信息表格，数据分析模块从数据库中获取数据，系统背景知识模块对所获取的数据进行补充，解决问题模块根据数据对模型问题进行解决，做出相应的解释，将结果存入模型库。

四、结语

20世纪80年代末90年代初，开始对数据挖掘进行研究，随着国际社会不断地发展，目前对数据挖掘的研究非常多。数据挖掘理论对众多的学者研究人员来说是一个全新的实际应用领域，数据挖掘能解决确定以及不确定性问题的能力以及独有的思想能与其他理论相融合，这种特性使数据挖掘在大部分领域中能收到关注及应用，其中在信息智能处理方面尤为突出。良好的融合性是数据挖掘能被研究以及应用到实际中的一个关键因素。

为了提高企业在市场上的竞争力，客户关系管理就相当重要，对信息技术的利用能对客户的销售、服务进行协调，改变管理方式，在对客户服务过程中，进行沟通交流，理解客户、影响客户，对客户实现获得、保留、忠诚、利益，这样的一种反复过程，改良客户与企业关系。对企业来说，客户为一种无形中的重要资产，为了能建立与公司长期的业务关系，对客户的关怀是必要的，从对客户的每一个接触点上来了解客户需求，拉近与客户之间的关系，使客户价值能持续，进而提高企业的盈利。

客户关系管理以“以客户为中心”为核心理念，对提高企业竞争力有重要作用，但是当前企业对客户关系管理的应用效果并不理想，主要原因是对企业客户关系管理的不了解以及当前客户关系管理存在一定的缺陷。基于数据挖掘的客户关系管理智能体系结构对企业来说能在对客户关系管理的客户分类中提供科学有效的方式，该方法对客户数据的获取更加完整，具有更小的不确定因素，相对于传统的客户关系管理体系结构，基于数据挖掘的客户关系管理智能体系结构的效率更高，且因有智能决策系统，这种体系结构在其他领域也能有广泛的应用，在社会中有很好的发展前景。

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