數據挖掘技術在CRM系統中有哪些應用？

目前，關於數據挖掘技術和方法在CRM中的應用研究很多。不同行業、不同環境的企業的CRM應用差異很大，應用的具體數據挖掘技術和方法也會有所不同。數據挖掘技術和方法層出不窮，這裏很難涵蓋所有的技術和方法。雖然不同的CRM應用的數據挖掘技術多而復雜，但CRM應用數據挖掘的目的主要在於以下四個方面:客戶細分、獲取新客戶、提升客戶價值、留住客戶防止流失。數據挖掘在零售業CRM中主要應用在以下幾個方面。壹、CRM實施的前提——客戶細分客戶細分是根據客戶的性別、收入、交易行為特征等屬性，將客戶細分為具有不同需求和交易習慣的群體。同壹群體的客戶在產品需求和交易心理上有相似之處，但不同群體之間有很大差異。客戶群體的細分可以使企業在營銷中制定正確的營銷策略，通過向不同類型的客戶提供有針對性的產品和服務，提高客戶對企業和產品的滿意度，獲得更大的利潤。客戶細分可以分類或聚類。比如可以將客戶分為高價值客戶和低價值客戶，然後確定影響分類的因素，再提取具有相關屬性的客戶數據，選擇合適的算法對數據進行處理，得到分類規則。用聚類的方法，我們之前不知道可以分成多少客戶。在對數據進行聚類之後，我們對結果數據進行了分析，得出了相似性和相似性的結論。每壹類客戶都有相似的屬性，但不同類別的客戶有不同的屬性，從而確定特定消費群體或個人的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷相應消費群體或個人的下壹步消費行為。細分可以讓用戶從更高的層面查看整個數據庫中的數據，也可以讓企業針對不同的客戶群體采取不同的營銷策略，有效利用有限的資源。合理的客戶細分是實施客戶關系管理的基礎。二、獲取新客戶——客戶反應分析在大多數商業領域，業務發展的主要指標包括獲取新客戶的能力。新客戶的獲取包括尋找不了解妳產品的客戶。他們可能是妳產品的潛在消費者，也可能是以前接受過妳的競爭對手的服務的顧客。企業在尋找新客戶之前，要確定哪些客戶是可能的潛在客戶，哪些客戶容易獲得，哪些客戶難以獲得，從而最合理地利用企業有限的營銷資源。因此，預測潛在客戶對企業促銷活動的反應是客戶獲取的前提。隨著潛在客戶數量的增加，如何提高營銷推廣活動的針對性和效果成為獲取新客戶的關鍵問題。數據挖掘可以幫助企業識別潛在客戶群體，提高客戶營銷活動的對應率，使企業心中有數，目標明確。根據企業給出的壹系列客戶數據和其他輸入，數據挖掘工具可以建立“客戶反應”預測模型，利用該模型可以計算出客戶對某項營銷活動的反應指標，企業可以根據這些指標找出那些對企業提供的服務感興趣的客戶，從而達到獲取客戶的目的。數據挖掘技術中的關聯分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。三、提升客戶價值——交叉銷售交叉銷售是指向現有客戶銷售新產品或服務的營銷過程。它不僅是通過向現有客戶擴大銷售來增加利潤的有效手段，也是提升企業形象、培養客戶忠誠度、保證企業可持續發展的重要策略。公司與客戶之間的業務關系是壹種持續發展的關系。客戶和公司建立了這種雙向的業務關系之後，有很多方法可以優化這種關系，延長它的時間。在維持這段關系期間，增加相互接觸，爭取從每次相互接觸中獲得更多的利潤。交叉銷售就是這樣壹種工具，即向現有客戶提供新產品和服務的過程。在交叉銷售活動中，數據挖掘可以幫助企業分析最優的銷售匹配方法。企業掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息，可能包含著這個客戶決定他下壹次購買行為的關鍵甚至決定性因素。通過相關性分析，數據挖掘可以幫助分析最佳、最合理的銷售匹配。壹般流程如下:首先對現有客戶的購買行為和消費習慣的數據進行分析，然後利用數據挖掘的壹些算法對不同銷售方式下的個體行為進行建模；其次，利用建立的預測模型對客戶未來的消費行為進行預測分析，對每種銷售方式進行評價；最後用建立的分析模型對新客戶數據進行分析，決定哪種交叉銷售方式最適合客戶。有幾種數據挖掘方法可以應用於交叉銷售。關聯規則分析可以發現客戶在關聯中傾向於購買哪些商品；聚類分析可以發現對特定產品感興趣的用戶群體；神經網絡、回歸等方法可以預測客戶購買這種新產品的可能性。相關性分析的結果可以用於交叉銷售的兩個方面:壹方面，對於購買頻率高的商品組合，找出購買了組合中大部分商品的顧客，將“缺失”的商品賣給他們；另壹方面是為每個客戶找出適用的相關法律，並向他們銷售相應的產品系列。四。客戶維系——客戶流失分析隨著企業間競爭的日益激烈，獲取新客戶的成本不斷上升。對於大多數企業來說，獲得壹個新客戶的成本大大超過了留住壹個現有客戶的成本，留住原有客戶的工作越來越有價值，這已經成為大多數企業的知識。妳留住壹個客戶的時間越長，妳收回妳花在這個客戶身上的初始投資和收購費用的時間就越長，妳從客戶身上獲得的利潤就越多。然而，由於各種因素的不確定性，市場的不斷增長，以及壹些競爭對手的存在，許多客戶正在不斷地從妳轉向另壹家服務提供商，以尋求更低的費用和其他服務提供商為新客戶提供比妳更多的額外優惠條件。我們把客戶從壹個服務商換到另壹個服務商的行為稱為客戶轉移。為了分析導致客戶轉移的主要因素，留住那些有流失傾向的客戶，我們可以使用數據挖掘工具對流失的客戶進行建模，找出導致其轉移的模式，然後利用這些找出當前客戶中可能流失的客戶，使企業可以根據客戶的需求采取相應的措施防止客戶流失，進而達到維護原有客戶的目的。為了解決客戶流失的問題，我們首先需要知道什麽樣的客戶被大量生產出來。如果損失的是劣質客戶，企業是歡迎的；如果損失的是優質客戶，企業會損失很大。優質客戶的穩定期越長，企業與他們維持關系的成本越低，收益越大。所以要想維持優質客戶，首先要識別優質客戶。這可以通過以前的客戶細分，分析客戶的盈利能力，識別和預測客戶的優勢和劣勢。當可以識別客戶的優劣勢時，首先根據流失客戶數據，可以利用決策樹和神經網絡進行分析挖掘，找到流失客戶的特征；然後對現有客戶的消費行為進行分析，確定每壹類客戶流失的可能性，重點是找到那些風險轉移可能性大、商業價值高的客戶，在這些客戶轉移到同行業其他服務商之前，采取相應的商業活動措施留住這些有價值的客戶。我們稱這個過程為客戶保留或客戶保留。在選擇數據挖掘工具的時候，如果妳希望能夠對客戶進行細分，並且對客戶流失的原因有壹個清晰的認識，那麽決策樹工具是壹個比較好的選擇。雖然其他數據挖掘技術，如神經網絡，也可以產生良好的預測模型，但這些模型很難理解。當用這些模型進行預測和分析時，很難對客戶流失的原因有深入的了解，更談不上得到任何應對客戶流失的線索。在這種情況下，也可以使用細分技術和聚類技術進行更深入的了解，但是用這些技術生成預測模型要復雜得多。壹般來說，在客戶維系中，分類回歸決策樹大多用於生成預測模型。綜上所述，數據挖掘在CRM中的應用非常廣泛，從某個角度可以說是CRM的靈魂。利用數據挖掘的相關技術，發現數據中存在的關系和規律，為管理者提供重要的決策參考，用於制定準確的市場策略。並且通過銷售和服務部門與客戶的溝通，努力最優地滿足客戶需求，提高客戶忠誠度和滿意度，提升客戶價值，提高企業收益，實現企業與客戶的“雙贏”。正是這壹點使得CRM大獲成功。目前，關於數據挖掘技術和方法在CRM中的應用研究很多。不同行業、不同環境的企業的CRM應用差異很大，應用的具體數據挖掘技術和方法也會有所不同。數據挖掘技術和方法層出不窮，這裏很難涵蓋所有的技術和方法。