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XTools CRM觀點(diǎn):淺談數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應(yīng)用

2016-11-08 11:36:23   作者:   來源:CTI論壇   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  一、CRM理論
  CRM是Customer Relationship Management的縮寫,即客戶關(guān)系管理。CRM是一種商業(yè)策略,目的是在企業(yè)和特定的客戶之間,保持一個(gè)長期的、提高企業(yè)的盈利和銷售收入的業(yè)務(wù)關(guān)系。
  1.CRM定義
  目前對(duì)CRM的定義,不同的研究機(jī)構(gòu)有著不同的表述。Swift認(rèn)為CRM是企業(yè)經(jīng)營方法,通過企業(yè)和客戶之間交流來了解并進(jìn)一步影響客戶行為,從而為企業(yè)贏得更多的新客戶,留住老客戶。Kincaid認(rèn)為,CRM是一種綜合使用了企業(yè)管理中的信息、企業(yè)運(yùn)營機(jī)制、信息技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)戰(zhàn)略。Parvatiyar and Sheth認(rèn)為CRM是一種綜合的策略和進(jìn)程,包括贏得新客戶,留住老客戶,以及與特定的客戶合作。這些CRM的定義強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)是,認(rèn)為CRM是為了獲得新客戶和留住老客戶而采取的商業(yè)流程,在商業(yè)智能的幫助下,使企業(yè)最大化的獲得客戶價(jià)值。
  2.CRM分類
  從體系結(jié)構(gòu)的觀點(diǎn)來看,CRM分為操作型CRM和分析型CRM。操作型CRM指的是業(yè)務(wù)流程(企業(yè)的市場(chǎng)、銷售、服務(wù)等)的自動(dòng)化,而分析型CRM指的是分析企業(yè)的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的各種數(shù)據(jù),從而了解客戶的消費(fèi)特點(diǎn)和預(yù)測(cè)客戶的行為,目的是為企業(yè)的經(jīng)營和決策提供科學(xué)依據(jù)。
  二、數(shù)據(jù)挖掘理論
  數(shù)據(jù)挖掘的定義:Turban,Aronson,Liang,和Sharda認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘是從巨大的數(shù)據(jù)庫中通過使用統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),識(shí)別和提取有用的信息并隨后獲得知識(shí)的過程。Lejeune,Ahmed,Berry和Linoff,Berson et al也提供了類似的定義,認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘是從巨大的數(shù)據(jù)庫中提取或探知隱藏的模式、信息的過程。
  三、CRM的維度和數(shù)據(jù)挖掘模型
  Swift,Parvatiyar and Sheth,Kracklauer認(rèn)為,CRM包含四個(gè)維度:客戶識(shí)別、客戶吸引、客戶保留和客戶開發(fā)。
  這四個(gè)維度可以被看作是一個(gè)客戶管理系統(tǒng)的封閉循環(huán)。數(shù)據(jù)挖掘能夠根據(jù)數(shù)據(jù)建立模型。每種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以生成一個(gè)或更多個(gè)以下類型的數(shù)據(jù)模型:關(guān)聯(lián)、分析、分類、聚類、預(yù)測(cè)、回歸、序列的發(fā)現(xiàn)和可視化。
  1.CRM維度
  (1)客戶識(shí)別。CRM開始于客戶識(shí)別,有些文章中也稱作客戶獲得。這個(gè)階段的目的就是找到最有可能成為企業(yè)的新客戶;對(duì)企業(yè)來說最有價(jià)值的是老客戶;本階段還要識(shí)別出那些即將流失的客戶并且研究如何挽回。
  (2)客戶吸引。本階段是客戶識(shí)別完成后的下一階段。發(fā)現(xiàn)了潛在客戶群后,企業(yè)可以采取相應(yīng)的營銷策略來吸引這些潛在客戶群。吸引客戶的一個(gè)有效方法就是直接營銷,直接營銷是企業(yè)向客戶直接進(jìn)行推銷,通過多種多樣的渠道刺激客戶直接下單。
  (3)客戶保留。CRM最關(guān)心的部分。企業(yè)為防止老客戶流失而運(yùn)用的一系列策略來提高客戶的滿意度?蛻魸M意度指的是客戶對(duì)企業(yè)的期望值與客戶本身所感知之間的比較,是企業(yè)能留住老客戶很重要的條件。企業(yè)保留老客戶的方法包括一對(duì)一營銷、客戶忠誠度項(xiàng)目和投訴管理。一對(duì)一營銷指通過分析、發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)特定客戶的行為,對(duì)客戶進(jìn)行的有針對(duì)性的個(gè)性化營銷活動(dòng);客戶忠誠度項(xiàng)目的目的是企業(yè)和客戶維持較長時(shí)間的業(yè)務(wù)聯(lián)系?蛻糁艺\度項(xiàng)目包括客戶流失的分析、信用評(píng)分、服務(wù)質(zhì)量和對(duì)忠誠度項(xiàng)目的滿意度。
  (4)客戶開發(fā)。包括交易強(qiáng)度,交易價(jià)值和個(gè)別客戶盈利能力持續(xù)的發(fā)展。客戶開發(fā)的要素包括客戶生命周期價(jià)值的分析,升級(jí)銷售/交叉銷售和市場(chǎng)購物籃分析?蛻羯芷趦r(jià)值指企業(yè)從客戶身上所獲得的總凈收益。升級(jí)銷售指在合適的時(shí)間,為合適的客戶提供合適的服務(wù)。交叉銷售指將各種資源(時(shí)間,金錢、構(gòu)想、活動(dòng)等)整合,從而降低成本,通過多渠道使企業(yè)接觸到更多的潛在客戶。市場(chǎng)購物籃分析的主要目的是通過分析客戶購買行為的數(shù)據(jù),挖掘出隱藏在客戶購買行為后面的規(guī)則,最大化客戶交易強(qiáng)度和價(jià)值。
  2.數(shù)據(jù)挖掘模型
  (1)關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)的目的就是找到所給記錄之間存在的某種規(guī)律。市場(chǎng)購物籃分析和交叉銷售都是關(guān)聯(lián)模型典型的例子。關(guān)聯(lián)模型的常用建模工具是統(tǒng)計(jì)和apriori算法。
  (2)分類。分類是數(shù)據(jù)挖掘中最常見的學(xué)習(xí)模型之一。分類是將數(shù)據(jù)庫中的記錄按照預(yù)先定義好的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類,從而建立一個(gè)模型來預(yù)測(cè)客戶的未來行為。常見的分類工具是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和if-then-else規(guī)則。
  (3)聚類。聚類的目的是將多樣化的人群分組成若干相同性質(zhì)的群里。聚類與分類是不同的,聚類在算法開始的時(shí)候是未知的,聚類的常用工具是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和判別分析。
  (4)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)用來估計(jì)記錄模式的將來價(jià)值。它涉及到建模和未來某一段時(shí)間內(nèi)模型的邏輯關(guān)系。預(yù)測(cè)模型的一個(gè)典型例子就是需求預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的常用工具是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生存分析。
  (5)回歸;貧w是一種統(tǒng)計(jì)估計(jì)技術(shù),目的是將每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象映像到真正有意義的預(yù)測(cè)價(jià)值。回歸包括曲線擬合、預(yù)測(cè)、建模的因果關(guān)系和測(cè)試的科學(xué)假設(shè)變量之間的關(guān)系。回歸的常用工具包括線性回歸和邏輯回歸。
  (6)序列發(fā)現(xiàn)。序列發(fā)現(xiàn)是關(guān)聯(lián)識(shí)別或超時(shí)模式。目的是模擬序列產(chǎn)生過程的狀態(tài),提取和報(bào)告偏差和超時(shí)趨勢(shì)。序列發(fā)現(xiàn)的常用工具是統(tǒng)計(jì)和集合理論。
  (7)可視化。可視化指數(shù)據(jù)顯示從而使用戶能查看復(fù)雜的模式。
  一般與其他的數(shù)據(jù)挖掘模型一起使用,可以更明白地了解已發(fā)現(xiàn)的模式或關(guān)系。可視化模型的典型例子是三維圖形。
  詳細(xì)的理論支持和數(shù)據(jù)模型,需要好用的工具來輔助實(shí)現(xiàn),在企業(yè)盈利水平提升的過程中離不開從低成本獲客到快速開發(fā)客戶以及有效維護(hù)老客戶的客戶生命周期管理,在眾多的CRM廠商中,XTools CRM的Plus首次提出的客戶生命周期理論跟目前管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘理論不謀而合。無論我們的業(yè)務(wù)人員在哪個(gè)環(huán)節(jié),都可以提供強(qiáng)大的工具支持,更多好用的功能,可以去www.xtools.cn注冊(cè)XTools CRM Plus體驗(yàn)!
 

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