CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 中的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM 中的應(yīng)用
宋艷張炎欣
（湖南女子職業(yè)大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心，湖南長沙410004）
【摘要】客戶關(guān)系管理（CRM）是當(dāng)前企業(yè)管理的熱點(diǎn)問題，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則為有效進(jìn)行客戶信息的挖掘提供了重要的技
術(shù)支持。介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中的應(yīng)用，隨著理論的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必然會帶給CRM更加廣泛的應(yīng)用前景和市場
價值，提高企業(yè)競爭力。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；CRM
一、引言
21 世紀(jì)隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化不斷深入和市場競爭日益激
烈，企業(yè)再難以單靠產(chǎn)品質(zhì)量贏取競爭優(yōu)勢。現(xiàn)代企業(yè)已逐步
從以“產(chǎn)品為中心”的經(jīng)營管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐浴翱蛻魹橹行摹??？?
戶關(guān)系管理（CRM）越來越被各企業(yè)所重視和研究，但是在科技
高速發(fā)展的今天，面對雪崩式增長的龐大海量信息，企業(yè)通過
手工方式很難對客戶數(shù)據(jù)的分布找出規(guī)律，并進(jìn)行分析決策。
因此面對海量的數(shù)據(jù)，迫使人們不斷尋找新的工具，來對企業(yè)
的運(yùn)營規(guī)律進(jìn)行探索，為商業(yè)決策提供有價值的知識，使企業(yè)
獲得利潤。能滿足企業(yè)這一迫切需求的強(qiáng)有力的工具就是數(shù)據(jù)
挖掘。
二、CRM概述
客戶關(guān)系管理(CRM)是企業(yè)與其客戶的交流方式，它實(shí)施
于企業(yè)的市場營銷、銷售、服務(wù)與技術(shù)支持等與客戶有關(guān)的領(lǐng)
域。其核心思想是將企業(yè)的客戶（包括最終客戶、分銷商和合作
伙伴）作為最重要的企業(yè)資源，通過完善的客戶服務(wù)和深入的
客戶分析來滿足客戶的需求，保證實(shí)現(xiàn)客戶的終生價值。
CRM 的目標(biāo)：一方面通過提供更快速和周到的優(yōu)質(zhì)服務(wù)吸
引和保持更多的客戶；另一方面通過對業(yè)務(wù)流程的全面管理減
低企業(yè)的成本。設(shè)計完善的CRM 解決方案可以幫助企業(yè)在拓展
新收入來源的同時，改進(jìn)與現(xiàn)有客戶的交流方式。據(jù)國際CRM
論壇統(tǒng)計，國際上成功的CRM 實(shí)施，能給相應(yīng)的企業(yè)每年帶來
6%的市場份額增長，提高9%～0%的基本服務(wù)收費(fèi)，并超過服務(wù)
水平低的企業(yè)2 倍的發(fā)展速度。
CRM 的功能主要分為四大部分：
1．戶信息管理
整合記錄企業(yè)各部門、每個人所接觸的客戶資料進(jìn)行統(tǒng)一
管理，這包括對客戶類型的劃分、客戶基本信息、客戶聯(lián)系人信
息、企業(yè)銷售人員的跟蹤記錄、客戶狀態(tài)、合同信息等。
2．市場營銷管理
制訂市場推廣計劃，并對各種渠道（包括傳統(tǒng)營銷、電話營
銷、網(wǎng)上營銷）所接觸到得客戶進(jìn)行記錄、分類和辨識，提供對
潛在客戶的管理，并對各種市場活動的成效進(jìn)行評價。CRM 營銷
管理最重要的是實(shí)現(xiàn)一對一營銷，從“宏營銷”到“微營銷”的轉(zhuǎn)
變。
3．銷售管理
功能包括對銷售人員電話銷售、現(xiàn)場銷售、銷售傭金等管
理，支持現(xiàn)場銷售人員的移動通信設(shè)備或掌上電腦接入。進(jìn)一
步擴(kuò)展的功能還包括幫助企業(yè)建立網(wǎng)上商店、支持網(wǎng)上結(jié)算管
理及與物流軟件系統(tǒng)的接口。
4．服務(wù)管理與客戶關(guān)懷
功能包括產(chǎn)品安裝檔案、服務(wù)請求、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)、
服務(wù)收費(fèi)等管理信息，詳細(xì)記錄服務(wù)全程情況。支持現(xiàn)場服務(wù)
與自助服務(wù)，輔助實(shí)現(xiàn)對客戶關(guān)懷。
三、CRM中數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)過程
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨
機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的
但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖
掘是一種嶄新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)
庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)化、分析和模式化處理，從中
提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵知識，即從一個數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)相
關(guān)商業(yè)模式。它可以描述成:按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企
業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的商
業(yè)規(guī)律，并進(jìn)一步模式化的數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)挖掘工具能夠
對將來的趨勢和行為進(jìn)行預(yù)測，從而很好地支持人們的決策。
數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它集成了許多學(xué)科中成熟的工
具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、人工
智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，包括確定業(yè)務(wù)對象、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、
結(jié)果分析、知識的同化五個步驟。
1．確定業(yè)務(wù)對象
在知識發(fā)現(xiàn)之前，最先的同時也是最重要的要求就是了解
你的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。不同的問題會得到完全不同的結(jié)果，有
效的問題定義還應(yīng)該包含對知識發(fā)現(xiàn)項目所得到的結(jié)果進(jìn)行
衡量的標(biāo)準(zhǔn)，項目的預(yù)算和解釋。
2．?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)挖掘的處理對象是大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一般存儲在
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是長期積累的結(jié)果。但往往不適合直接在這些原
始數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘，需要作數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成
適合挖掘的形式。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的好壞將影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率和
準(zhǔn)確度以及最終模式的有效性：包括數(shù)據(jù)的選擇、數(shù)據(jù)的預(yù)處
理和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)的選擇是指搜索所有與業(yè)務(wù)對象有關(guān)的
內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)
據(jù)。數(shù)據(jù)的預(yù)處理指研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析作準(zhǔn)備，
并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型；數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
成一個分析模型，這個分析模型是針對挖掘算法建立的，建立
一個真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。
3．?dāng)?shù)據(jù)挖掘
對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。以根據(jù)需要挖掘的
側(cè)重點(diǎn)選擇不同的方法，常見得有：分類分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)
分析、序列模式分析、統(tǒng)計回歸和偏差分析等。例如關(guān)聯(lián)分析是
挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，它能發(fā)現(xiàn)客戶中形如“90%
的顧客在一次購買活動中購買商品A 的同時也購買了商品B”
之類的知識。序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序
列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)客戶中形如“在某段時間內(nèi)，顧客購買商品A，
接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A-B-C 出現(xiàn)的頻度較
高”之類的知識。
4．結(jié)果分析
解釋并評估結(jié)果，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖據(jù)得到的模式，有些可能是
不準(zhǔn)確的或不真實(shí)的，所以需要對所得模式進(jìn)行評估，確定有
效的、有用的模式，從而得到知識。評價可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)
驗，也可以直接用數(shù)據(jù)檢驗其準(zhǔn)確性。其使用的分析方法一般
應(yīng)作數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會用到可視化技術(shù)。
5．知識的同化
將分析所得到的知識集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中
去。
四、數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理應(yīng)用中的領(lǐng)域
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)管理客戶生命周期的各個階段，包
括爭取新的客戶，讓已有的客戶創(chuàng)造更多的利潤、保持住有價
值的客戶等等。它能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點(diǎn)，使企業(yè)能夠
為客戶提供有針對性的服務(wù)。
1．獲取潛在客戶信息
潛在客戶是企業(yè)利潤增長的源泉，獲取潛在客戶是企業(yè)不
斷成長的關(guān)鍵。獲取客戶的活動是面向目標(biāo)客戶市場的營銷活
動，目的是找到可能對公司的產(chǎn)品或服務(wù)有興趣的人。利用數(shù)
據(jù)挖掘揭示新用戶的行為習(xí)慣，生成預(yù)測模型，預(yù)測發(fā)現(xiàn)一些
在不同情況下有相似行為的用戶，進(jìn)行分析，篩選出可能的潛
在用戶，并據(jù)此有效增加服務(wù)推廣效應(yīng)，把潛在用戶和這些用
戶感興趣的資源和服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)合起來，為每一個用戶提供主
動化、個性化的服務(wù)，把潛在用戶轉(zhuǎn)化為正式用戶。
2．個性化的市場營銷
成功的市場營銷必須依賴于對客戶的了解，每一次營銷活
動都應(yīng)該具有針對性，進(jìn)行個性化營銷，這樣才能降低營銷成
本，提高用戶響應(yīng)率。企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析技術(shù)可以
對大量客戶信息進(jìn)行分析和處理，根據(jù)客戶的消費(fèi)心理、消費(fèi)
習(xí)慣、偏好程度、購買頻率、收入水平等因素提供差異化營銷策
略。亞馬遜網(wǎng)上書店（Amazon.com） 就是利用遍及全球的Internet
同時采用先進(jìn)的CRM 系統(tǒng)軟件來進(jìn)行“一對一營銷”的。
面對數(shù)以萬計的客戶，亞馬遜網(wǎng)上書店具有“驚人的記憶力”和
“高度的智力”，從而與客戶建立了廣泛的“一對一”的學(xué)習(xí)型關(guān)
系，這使得該書店的客戶保有率高達(dá)65%。
3．客戶群體分類分析
數(shù)據(jù)挖掘把大量的客戶分成不同的類，每個類里的客戶具
有相似的屬性。例如把所有客戶分成兩類：男性和女性。企業(yè)針
對不同類的客戶的特征提供針對性的產(chǎn)品和服務(wù)來提高客戶
的滿意度，從而達(dá)到企業(yè)利潤最大化。
4．交叉銷售和增量銷售
交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷
手段，目的是可以拓寬企業(yè)和客戶間的關(guān)系。增量銷售是促使
客戶將現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)升級的銷售活動，目的在于增強(qiáng)企業(yè)和
客戶的關(guān)系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎(chǔ)上的，客戶因
得到更多更好符合其需求的服務(wù)而獲益，公司也因銷售增長而
獲益。數(shù)據(jù)挖掘可以采用關(guān)聯(lián)性模型或預(yù)測性模型來預(yù)測什么
時間會發(fā)生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售有
意向，以達(dá)到交叉銷售和增量銷售的目的。例如在企業(yè)所掌握
的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能包含這個客
戶決定下一次購買行為的關(guān)鍵因素，數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式分
析可以幫助企業(yè)尋找影響客戶購買行為的因素。
5．客戶誠信度分析
數(shù)據(jù)挖掘中的差異性分析可用于發(fā)現(xiàn)客戶的欺詐行為，分
析客戶的誠信度，從而找出誠信較好的客戶。企業(yè)為留住老客
戶，防止客戶流失，就必須了解客戶的需求?？梢岳脭?shù)據(jù)挖掘
工具對大量的客戶資料進(jìn)行分析，建立數(shù)據(jù)模型，確定客戶的
交易習(xí)慣、交易額度和交易頻率，分析客戶對某個產(chǎn)品的忠誠
程度、持久性等，從而為他們提供個性化定制服務(wù)，以提高客戶
忠誠度。
6．客戶盈利能力分析和預(yù)測
對于一個企業(yè)而言，如果不知道客戶的價值,就很難做出
合適的市場策略。不同的客戶對于企業(yè)而言，其價值是不同的。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來分析和預(yù)測不同市場活動情況下客戶
盈利能力的變化，幫助企業(yè)制定合適的市場策略。
總之，對于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)挖掘可以用于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的
趨勢，揭示已知的事實(shí)，預(yù)測未知的結(jié)果，并幫助企業(yè)分析出完
成任務(wù)所需的關(guān)鍵因素，以達(dá)到增加收入、降低成本的目的，使
企業(yè)獲得更多的競爭優(yōu)勢。
五、小結(jié)
CRM 系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用已經(jīng)受到越來越多的企業(yè)的關(guān)注，
而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也為CRM 的實(shí)施提供了良好的基礎(chǔ)平臺和技
術(shù)支撐，隨著理論的進(jìn)一步發(fā)展和深化，必然會帶給CRM 更為
廣泛的應(yīng)用前景和市場價值，提高企業(yè)的競爭力。
參考文獻(xiàn)：
[1]Alex Berson,Stephen Smith,Kurt Thearling.