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基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究通过阐述数据挖掘的概念、过程、目标,分析基于数据挖掘的CRM的特征,并探讨数据挖掘在客户关系管理系统中的应用。 本文关键字: 2 数据挖掘在客户关系管理中的应用研究 面临残酷的市场竞争,所有的企业都在不遗余力地研究客户,一方面在挖空心思争取新客户,另一面却不断失去老客户。面对这种状况,企业如何做到留住老客户又赢得新客户?数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术可以帮助企业管理客户生命周期的各个阶段,包括争取新的客户,让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等,能够帮助企业确定客户的特点,使企业能够为客户提供有针对性的服务。 2.1 从客户生命周期角度来看 在对CRM的广泛理解中,最简单的含义就是:管理所有与客户的交互行为。在实践中,需要在客户关系的各个阶段使用与客户相关的信息来预测与客户的交互行为。客户关系中客户生命周期包括三个阶段:获得客户、提升客户的价值、保持效益客户,实施数据挖掘可以在每一个阶段都能提高企业的收益。 (1)获得客户:对企业来说,效益的增长需要不断地获得新的客户,客户关系管理中运用数据挖掘技术能够辩识潜在的客户群体,将其发展自己企业新的客户,提高自己的市场份额。 (2)提升客户价值:①数据挖掘支持客户盈利能力分析,预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力;②支持客户购买行为模式分析,进行客户细分,从而提供更具针对性的个性化服务;③有效进行交叉营销,对已有的客户进行交叉销售,发展中间业务,更好的为客户服务,实现购买推荐和升级销售。 (3)保持客户:在竞争激烈的市场中,保持原有客户对所有企业来说就显得越来越重要,CRM系统通过数据挖掘技术,对客户历史交易行为进行分析,及时处理客户的需求或抱怨,针对易流失的客户,迅速采取相应的措施。 2.2 从行业角度来看 CRM中数据挖掘的应用针对不同的行业有着不同的深度和广度,特别是在与客户交流频繁、客户支持要求高的行业,如银行、证券、保险、电信、税务、零售、旅游、航空、医疗保健等。下面以电信行业CRM中数据挖掘为例来说明其具体应用。 目前,像中国电信、中国移动、中国联通等顶尖运营商都在积极研究CRM中数据挖掘技术的应用。在电信行业中引入了数据挖掘技术,可帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量,例如:①通过多维关联和序列模式分析推动电信服务的发展;②电信数据的多维分析,电信数据本身具有多维性,如呼叫时间、持续时间、呼叫者位置、被呼叫者位置、呼叫类型等,对此类数据的多维分析有助于识别和比较数据通信情况,系统负载、资源使用、用户组行为、利润等;③盗用模式分析和异常模式识别,盗用行为每年可以耗掉电信业数百万美元,通过多维分析、聚类分析和孤立点分析,可以发现许多这类模式;④电信数据分析中可视化工具的使用。 企业的管理与商机的成功需要了解客户的特点及需求,使用客户信息来满足客户需求的效果越好,就会获得越多的利润与收益,客户关系管理的产生,是市场竞争对客户资源重视、行业管理运营模式更新的结果。而在CRM中实施数据挖掘技术战略,通过对大量客户信息进行分析与处理,获得有助于企业营销决策的大量有价值的信息,使企业能及时、准确掌握客户需求及变化趋势,有效地对客户资源进行管理,并改善企业与客户之间的关系,改善客户服务的内容与方式,为企业保持自己市场份额优势,提高其核心竞争力提供了基础动力和全面保障。 3 结 论 CRM的功能很强大,但是并不意味着任何一个企业不经自己的研发和实践就可以用它来诊治企业中存在的一切问题。CRM是个管理系统,只是为企业提供一种科学管理的手段,需要用户的重视和认真的研究以及用户的体会和详实的实践。 由于CRM是一对一的产品,即要适合不同企业、不同客户群、不同管理体系的系统和方法,因此不同的企业要引入不同的系统,要有不同决策算法和不同数学模型。虽然CRM系统有很多相似甚至相同的功能模块,但每个企业要从自己实际出发,去发现这些系统中的哪些功能和模块对自己的企业有用,哪些功能和模块还需要补充和完善。 CRM是与企业的个性关系十分密切的系统,它必须通过与企业密切配合、研究、开发才会有好的应用成果。每一个CRM是为每一个类型的特定企业服务的,它的应用好坏不仅与提供软、硬件系统的设备商有关,还与企业中使用它的人的水平和研究、完善的能力密切相关。 责编:赵新娜 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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