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數(shù)據挖掘占據CRM的核心

李蓓 2002/08/19

。。比較常見的分類形式中,CRM被分為分析型、運營型、協(xié)作型三種類型,無論哪一種,實現(xiàn)對客戶更為詳盡的了解是最終目標,于是對客戶的數(shù)據挖掘在CRM系統(tǒng)中的核心地位凸現(xiàn)出來。

。。數(shù)據挖掘是提取有用信息的“數(shù)據產生”過程,企業(yè)的CRM上馬后,運營特性最先顯露出來,公司日常所有的營銷業(yè)務都可以流程化和自動化地管理起來,隨著客戶信息的日趨復雜,客戶數(shù)據大量積累,僅限于營銷流程的管理已經難以滿足企業(yè)進一步的需要,企業(yè)家期待CRM扮演更重要的角色—分析大量復雜的客戶數(shù)據,挖掘客戶價值。數(shù)據挖掘技術在CRM中能夠起到的作用包括:客戶特征多維分析,挖掘客戶個性需求,客戶屬性描述要包括地址、年齡、性別、收入、職業(yè)、教育程度等多個字段,可以進行多維的組合型分析,并快速給出符合條件的客戶名單和數(shù)量;客戶行為分析,結合客戶信息對某一客戶群的消費行為進行分析。針對不同的消費行為及其變化,制定個性化營銷策略,并從中篩選出“黃金客戶”;客戶關注點分析,包括客戶接觸與客戶服務的分析;客戶忠誠度分析,包括對客戶持久性、牢固性及穩(wěn)定性分析;銷售分析與銷售預期,包括按產品、促銷效果、銷售渠道、銷售方式等進行的分析,同時,分析不同客戶對企業(yè)效益的不同影響,分析客戶行為對企業(yè)收益的影響,使企業(yè)與客戶的關系及企業(yè)利潤得到最優(yōu)化;參數(shù)調整,是為了提高分析結果的靈活度,擴大其適用范圍。例如,價格的變化對收入會有什么樣的影響?客戶的消費點臨近什么值開始成為“正利潤”客戶?企業(yè)需要通過對收集到的各種信息進行整理和分析,利用科學的方法,做出各種決策。

。。數(shù)據倉庫技術對數(shù)據挖掘在CRM中產生的核心作用提供了巨大的支持。數(shù)據倉庫是一種面向決策主題、由多數(shù)據源集成、擁有當前及歷史終結數(shù)據的數(shù)據庫系統(tǒng)。它是一個中央存儲系統(tǒng),可以幫助企業(yè)員工回答來自客戶的業(yè)務問題。在CRM中,數(shù)據倉庫將海量復雜的客戶行為數(shù)據集中起來,建立一個整合的、結構化的數(shù)據模型,在此基礎上對數(shù)據進行標準化、抽象化、規(guī)范化分類、分析,為企業(yè)管理層提供及時的決策信息,為企業(yè)業(yè)務部門提供有效的反饋數(shù)據。現(xiàn)在,以數(shù)據倉庫為基礎的數(shù)據挖掘已經成為對客戶資料進行分析,挖掘客戶潛力的基石。

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