数据挖掘在CRM中的应用论文
时间：2021-08-31摘要：对于CRM数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向CRM数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对CRM中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(CRM)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1CRM体系结构
客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。CRM是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。CRM具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2CRM中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从CRM的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的.最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：CRM中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中CRM的应用
(1)零售业CRM中的数据挖掘零售业CRM它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业CRM中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业CRM中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴 磊 单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
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