CRM系統：分類算法在酒店CRM 中的應用
分類算法在酒店CRM 中的應用
萬曉燕 徐國慶
摘 要：在酒店管理系統中引入了CRM 客戶關系管理系統，并通過C4.5 分類算法對客戶的重要信息進行分析，從
而為潛在客戶的特征提供一個參考，以加強對潛在客戶獲取的決策力度。
關鍵詞：數據挖掘 C4.5 決策樹 分類
中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1006-7973（2007）01-0172-03
一、引言
在酒店行業，傳統的機算機管理系統主要包括前臺管理
系統和后臺管理系統兩大部分，基本涵益酒店主要業務部門，
實現了客戶服務和進行財務核算所需要的各個功能[2]。但傳
統的酒店管理系統基于財務管理為主線的設計理念，無法滿
足酒店全面信息化管理的需要，在營銷管理上也存在不足。
其客戶管理部分主要是對客戶資料的整理與統計，采用的工
具也主要是傳統的統計分析工具，注重的是對歷史數據的分
析總結，缺乏對未來情況的預測。這樣一方面沒有充分的利
用大量的客戶歷史數據，造成信息資源的浪費；另一方面由
于缺乏對客戶的充分認知，造成企業決策的盲目。
客戶關系管理CRM（Customer Relationship Management）
是一種新穎的管理機制，目的是為了改善企業與客戶之間的
關系，使企業在營銷、銷售、服務與支持各個方面形成一種
協調的關系[1]。CRM 始終以客戶為中心，建立、收集有關老
客戶、新客戶、潛在客戶的檔案，分析所有客戶信息，使企
業各部門都能共享，從中找出有價值的客戶，挖掘客戶的潛
力，開拓企業的市場，最終獲得更多客戶和取得最大得利潤。
把客戶關系管理（CRM）引入酒店管理系統是一個很好
的選擇。現代酒店計算機管理系統是一個具有CRM 管理機
制的系統。目前，我國在酒店客戶關系管理方面的研究工作
做得比較少，僅有少數幾家企業的產品在國內幾家高星級酒
店試用[2]。這里我們以酒店行業為應用背景，通過分析客戶的
基本數據、交易數據和行為模式，建立客戶獲取預測模型，
即挖掘潛在客戶。潛在客戶的培養和挖掘現在被認為是企業
獲得進一步成功的關鍵，資料顯示發展一個新客戶要比保留
一個老客戶多出5 倍的成本投入，因此識別那些能轉變成現
實客戶的潛在客戶對企業是很有幫助的，一則改進企業的營
銷策略，二則避兔企業獲取客戶時的盲目性，為企業節省不
少爭取新客戶所付出的無謂的費用。
客戶分析的基礎是數據分類，簡單的說就是根據客戶的
一系列屬性將客戶分類，從而得出各種類型的客戶入住酒店
的潛在可能性的高低。數據分類的方法有很多，如判定樹歸
納、貝葉斯分類和貝葉斯網絡、神經網絡、最臨近分類、基
于案例的推理、遺傳算法、粗造集和模糊邏輯技術等。在這
些分類中決策樹分類法較為直觀，易于理解，得到了較為廣
泛的應用。從最初的簡單的決策樹ID3、CART、FACT 等，
到最近幾年不斷出現的新算法如C4.5、CLOUDS、PUBLIC、
SLIQ、RAINFOREST、SPRINT、SCALPARC 等等，分類
算法在效率、可伸縮性、準確性等方面都有了很大的發展。
數據挖掘技術的發展，同時也為知識發現過程，為企業的決
策支持上提供了有利的工具。下面將介紹C4.5 決策樹分類算
法以及它在酒店CRM 中的應用。
二、C4.5 算法簡介
1.算法簡介
C4.5 算法是機器學習中廣為人知的算法，是ID3 算法的
改進，并繼承了ID3 的全部優點。在歸納學習中，它代表著
基于決策樹的方法，通過對一組訓練數據的學習，構造出決
策樹形式的知識表示，在決策樹的內部結點進行屬性值的比
較并根據不同的屬性值判斷從該結點向下的分支，在決策樹
葉結點得到結論。所以從根到葉結點的一條路徑就對應著一
條規則，整棵決策樹就對應著一組析取表達式規則。基于決
策樹學習算法的一個最大的優點就是它在學習過程中不需要
使用者了解很多背景知識。這樣只要訓練事例能夠用屬性—
—結論式的方式表達出來，就能使用該算法來進行學習。雖
然C4.5 算法存在一些不足，但由于它思想簡單，實現高效，
結果可靠，使其在歸納學習中的地位依舊十分顯著。
2.算法描述
〔步驟1〕t 代表訓練樣本的單個節點的開始。計算類的
頻率權值freq（ci，t），I＝〔1,NCLASS〕，NCLASS 就是類的
個數。
〔步驟2〕如果樣本都在同一個類Cj,則該節點生成樹葉，
并用該類標記。
〔步驟3〕如果T 包含屬于多個類的數據，就計算每個
屬性的信息增益。對于離散值的屬性，信息增益是相對于將
t 按不同屬性值分割的；對于連續值的屬性，信息增益是相對
于將t 分割成大于和小于等于某局部閾值的兩個子集。
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