数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究

２００６年第１Ｏ期　福　建　电脑　３７　数据挖掘技术在客户关系管ｔ￥（ＣＲＭ）中的应用研究　陈思．夏　阳　（中国矿业大学计算机科学与技术学院　江苏徐州２２１００８）　【摘要】：客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理　软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。ＣＲＭ的成功在于数据挖掘技术为他　提供了有力的技术保障。　【关键词】：客户关系管理；数据挖掘；　就被　以客户为中心已经成为各个企业的共识．而其实现的前提　现的知识　若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，关联分析　是从海量的客户信息中发现客户新的需求，必须对信息进行分　称为关联　关联可分为简单关联、时序关联、因果关联．　析．从中得到企业的决策支持信息。这就需要府用数据挖掘技　的目的是找出数据库中隐藏的关联网。聚类：数据库中的记录可划分为一系列有意义的子集，即聚　术。　类　聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析　ｌ＿客户关系管理的概念与特征　的先决条件　聚类技术主要包括传统的模式识别方法和分类学。　ｌ＿ｌ　ＣＲＭ的概念　概念描述：概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概　ＣＲＭ首先是一种管理理念．起源于西方的市场营销理论，　　产生和发展在美国。其核心思想是将企业的客户ｆ包括最终客　括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和尽可能大，进行聚类前并不知道将　户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客　组内的差别尽可能小。与分类模式不同，户服务和深入的客户分析来满足客户的需求。保证实现客户的　要划分成几个组和什么样的组．也不知道根据哪些数据项来定　终生价值。接常规算法，一家企业若保住５％的稳定顾客，那该　义组。一般来说，业务知识丰富的人应该可以理解这些组的含　义．如果产生的模式无法理解或不可用．则该模式可能是无意义　企业的利润至少会增加２５％。　ＣＲＭ也是一种管理软件和技术．他将最佳的商业实践与数　的。　自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找　据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其他信息技术　紧密结合在一起．为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提　预测性信息．以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速　直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数　供了一个业务自动化的解决方案　据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的　１．２　ＣＲＭ的特征　用户。　（１）个性化营销服务和客户服务。　个性化营销服务和客户服务是指企业针对不同客户的特败　３．ＣＲＭ中数据挖掘的实施过程　需求采取相应的．有针对性的营销策略和客户服务策略。客户关　系管理通过记录和分析企业每一次与客户交往的数据．了解客　户的需求和对企业产品和服务的要求或建议．并不断改进产品　题　这就需要对数据挖掘的目标有一个清晰明确的定义。此外还　和服务．从而使客户对企业的满意度逐渐提高　应该包含一个对数据挖掘得到的结果进行衡量的标准和理性的　（２）信息采集渠道的多样化和集成化。　解释。　客户关系管理基于的数据库或者数据仓库中的信息采集可　②数据清洗和预处理　数据清洗和预处理是建模前的数据准备工作．一方面保证　以通过多种渠道进行．既包括传统的面对面交谈、电话接洽、传　真和信件交流渠道，也包括使用Ｅ—ｍａｉｌ、呼叫中心和Ｗｅｂ访问　建模数据的正确性和有效性．另一方面通过对数据格式和内容　记忆等新兴的Ｅ—Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｆｉｏｎ　同时信息采集的各个渠道并不　的调整使数据更符合建模的需要　数据整理的主要工作包括对　是孤立的．而是互相联系在一起、集成化的　数据的转换和整合、抽样、随机化、缺失值处理等等。　③模型选择与建立　（３）客户信息的集中式管理和共享。　在模型建立之前，可以利用数据挖掘工具的相关性比较功　客户关系管理对全部客户信息采用数据库或者数据仓库集　找出每一个输入变量和挖掘目标的相荧性．删除相关性较小　中存储和管理．而其主要特点就是共享性。企业不同部门和不同　能．降低模型复杂度，有时还能使　人员与客户接触后产生的数据或经验可以立即存储到数据库或　的变量．从而可以缩短建模时间，模型更精确　现有的数据挖掘工具提供了决策树、神经网络、近　者数据仓库中．企业各部门人员可以实时共享。　邻学习、回归、关联、聚类、贝叶斯判别等多种建模方法。可以分　２．数据挖掘技术的概念及任务　数据挖掘（Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ，ＤＭ　１是用专门算法从数据中抽取　别使用其中的多种方法预建立多个模型，然后对这些模型进行　　模式ｆｐａｔｔｅｒｎｓ）。他是数据库研究中的一个很有应用价值的新领　优劣比较．从而挑选出最适合数据挖掘目标的建模方法。域．融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理　④模型的实施与监控　在模型应用过程中．应该时刻注意模型的实际效果，并以此　论和技术。数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖掘使用的　直至满意　在模型应用之后。还要不断监控其使　是基于发现的方法．运用模式匹配和其他算法决定数据之间的　为据不断修正．也不能放弃监控。　重要联系。需要说明的是这里所说的知识发现，其实质是有用即　用效果　即使在模型使用非常成功的情况下，很可能经过一段时间之后，模型就不　真理恩想的一种体现　他不是要发现放之四海而皆准的真理，也　因为事物在不断发展变化．　不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式．更不是什么　再起作用　人们的行为方式是会随着社会的发展而变化。因此，机器定理证明。所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约　随着时间推移要不断地对模型进行测试．有时甚至需要重新建　束条件．面向特定领域的．同时还要能够易于被用户理解。　立新的模型。　４．ＣＲＭ中数据挖掘技术的应用方向　数据挖掘技术一般用于完成如下的任务：　在目前激烈的竞争环境下．为了赢得生存与发展，企业必须　关联分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发　①问题定义　在开始数据挖掘之前最重要的工作就是了解数据和业务问　维普资讯 http://www.cqvip.com

３８　福　建　电脑　２００６年第１Ｏ期　以客户为中心，推进客户关系管理，提升服务内容、服务方式、服　品的质量、价值、服务、节约时间等。当他用本企业的产品感到满　务质量、经营管理以及服务意识．增加客户满意度和忠诚度．最　意以后．就会成为企业的忠诚顾客　通过对许多客户资料进行分　大限度地延长客户平均生命周期。数据挖掘正逐渐成为客户关　析表明，企业８０％的利润来自２０％的客户。因此．忠诚客户对企　系管理中最核心的部分。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势．　业所带来的利润是巨大的．数据挖掘技术可以通过对数据库中　揭示已知的事实，预测未知的结果．并帮助分析出完成任务所需　的大量数据进行分析。以确定消费者的购买习惯、购买数量和购　的关键囚素，以达到增加收人、降低成本的目的。具体地说，数据　买频率，分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性、变动情况等．　挖掘技术可以帮助企业符理客户生命周期的各个阶段．包括客　以确定忠诚客户，并为他们提供”一对一”的个性化服务．增强客　户扶得、客户分群、交叉销售、保持住有价值的客户和检测客户　户的忠诚度．最大限度地挖掘客户对企业的终生价值．为企业创　是否欺诈等。　造更大的利润　（１）争取客户　（４）客户欺诈行为预测　传统获得客户的途径一般包括各种广告、电话行销等。这种　总结归纳出以往客户的各种欺诈行为的内在规律．建立一　针对目标市场的营销活动是寻找感兴趣的人　而数据挖掘可以　套欺诈行为规则库。从而可以及时预警各种骗费、欠费，尽量减　对登陆企业网站、拨打免费电话、填写申请表的响应者进行挖　少企业损失　首先将多个数据库的信息集成起来．然后可以采用　掘，从而把市场活动重点锁定在以上某些人身上　数据挖掘还可　多种数据分析工具来找出异常模式。包括数据可视化工具．链接　以寻找出和高价值的客户类似的潜在客户　在采用了数据挖掘　分析工具，分类工具，聚类分析工具，孤立点分析工具。序列模式分　后，为客户提供的直邮广告的有效性和回应率会得到大幅度的　析工具等。这些工具都可以识别出一些重要的活动和模式，有助　提高　于聚焦可疑线索　（２）交叉销售　５．总结与展望　企业和客户之问的关系是经常变动的．一旦一个人或者一　ＣＲＭ管理理念及其价值被越来越多的企业所重视　自　个公司成为你的客户，你就要尽力使这种客户关系趋于完美。一　１９９７年开始．全球的ＣＲＭ市场一直处于爆炸性的快速增长之　般来说可以通过三种方法：最长时问地保持这种关系　最多次数　中。国内ＣＲＭ起步较晚，但却显示出强劲的发展势头，其显著　地和你的客户交易。最大数量地保证每次交易的利润　的价值提升能力已经得到业界的认同．即将进入发展的蓬勃期　因此我们就需要对我们已有的客户进行交叉销售　交叉销售足　并将形成新的追踪热潮。　在ＣＲＭ中有效利用数据挖掘，可　指企业向原有客户销售新的产品或服务的过程　交叉销售的好　以为企业高层决策者提供准确的客户分类、忠诚度、盈利能力、　处在于，对于原有客户．企业可以比较容易地得到关于这个客户　潜在用户等有用信息．指导他们制定最优的企业营销策略．降低　较为丰富的信息．大量的数据对于数据挖掘的准确性来说有很　企业运营成本．增加利润．加速企业的发展。　大帮助。在企业所掌握的客户信息．尤其是以前购买行为的信息　中．可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键因素　参考文献：　甚至是决定因素．这个时候数据挖掘就可以帮助企业寻找到这　１．Ｉｉａｗｅｉ　Ｈａｍ　ａｎｄ　Ｍｉｃｈｅｌｉｎｅ　Ｋａｍｂｅｒ．数据挖掘概念与技术ｆＭ】．北京：　机械工业出版社．２００１．８　些影响他购买行为的因索　（３）客户忠诚度分析　２．Ｏｌｉｖｉａ　Ｐａｒｒ　Ｒｕｄ著．朱扬剪。左子叶。等译．数据挖掘实践　１．北京：　机械工业出版社．２００３．９　客户关系管理需要培养和选择忠诚客户．使之与企业保持　ｃｈｏｌａｓ　Ｒ　Ｊｅｎｎｉｎｇｓ．Ｏｎ　ａｇｅｎｔ—ｂａｓｅｄ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕ】Ａｒｔｉｉｆｃｉａｌ　长期关系，但不是所有客户都愿意与企业保持联系．一些客户的　３．Ｎｉ购买决策只受价格、方便等网素的影响　也有一些顾客更关心商　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．２０００．１１７：２７７—２９６　・—－卜－—－卜　—卜－－＋＊＋－＋－＋－＋一＋・・－４－　＋－－４－－－－卜－＋－＋－＋－＋－—卜－－４－　－■一・＋・　（上接第３５页）　＜ｅｌｅｍｅｎｔ　ｉ＇ｔＲｎ￣＝　ＩＴ”）　＜ｅｌｅｍｅｎｔ　ｎａｍｅ＝　ｔｄ。’＞　＜ｄｅｍｅｎｔ　ｎＧｍｅ＝…ａ　）　＜ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｎｓｌａｅ＝”ｈｒｅＰ’ｐａｔｈ＝“ｌｉｎｋ”，＞　ｄｅｘｔ　ｐａｔｈ＝”ｔｉｔｌｅ”　＜／ｅｌｅｍｅｎｔ＞　／ｅｌ＜ｅｍｅｎｔ＞　＜ｅｌｅｍｅｎｔ　ｎａｍｅ＝…ｔｄ＞　＜ｔｅｘｔ　ｐａｔｈ＝　ｐｕｂＤａｔｅ”，）　／ｅｌ＜ｅｍｅｎｔ＞　＜，ｅｌｅｍｅｎｔ＞　＜ｅｌｅｍｅｎｔ［１ａｍｅ＝“ｔｒ’’＞　＜ｅｌｅｍｅｎｔ　ｎａｍｅ＝…ｔｄ）　ａｔ＜ｔｉｂｕｔｒｅ　１１８ｎｌｅ￣”ｅｏｌｓｐａｎ”ｖａｌｕｅ＝…２’，＞　单。　３．结束语　Ａ８ｖｎｃＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｏｒ类和ＸＭＬＤＯＣ类建立了ＲＩＡ的核心　ＡＰＩ，其他起辅助作用的基础ＡＰＩ，如资源加载工具、ＵＲＬ处理工　具等等都可以通过使用浏览器对象和ＥＣＭＡＳｃｆｉｐｔ实现。在这些　ＡＰＩ的实现中．跨浏览器特性仍然是首先要考虑的问题。另一方　面．ＲＩＡ开发框架的设计也务求摆脱过去ｗｅｂ客户端编程的非　标准化，以实现框架建立后的一劳永逸。在这方面ＪＳＶＭ是一个　不错的选择　以异步Ｈ１ｒｒＰ通信和ＸＭＬ为基础的ＲＩＡ基础类　库．为建立丰富ＵＩ和数据中心的ＲＩＡ应用提供了坚实的基础。　参考文献：　＜ｔｅｘｔ　ｐａｔｈ＝”ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”，＞　／ｅｌ＜ｅｍｅｎｔ＞　／ｅｌ＜ｅｍｅｎｔ＞　／ｆ＜ｏｒｅａｅｈ＞　／ｅｌ＜ｅｍｅｎｔ［ｉｓｔ＞　＜ｅｌ／ｅｍｅｎｔ＞　／ｔ＜ｅｍｐｌａｔｅ＞　图３　ｔｅｍｐｌａｔｅ．ｘｍｌ　模板文档是有自己的一套规范的，这里限于篇幅不再赘述　１．余强．张海盛．个性化Ｗｅｂ信息服务技术研究．计算机应用　研究２００４（０２）．　２．许建潮．侯锟．Ｗｅｂ信息的自主抽取方法．计算机工程与　应用．２００５年ｆ１４）．　３．王富强，王默玉．电脑与信息技术．２００５ｆ０１）．　４．朱前飞．高芒．ＸＭＬ解析技术研究．电脑开发与应用２００４　用ＸＭＬ文档表达转换逻辑．最大的优势在于转换程序可以”一　（１１）．　次编写到处执行”，模板文档的错误也可以在转换程序中发现５．Ｄａｖｉｄ　Ｆｌａｎａｇａｎ．Ｊａｖａａｃｒｉｐｔ权威指南．机械工业出版社．　．　而ＸＭＬ文档的调试和修改相对于程序的调试和修改来说更简　２０ｏ３．