3 客户关系管理与讲义数据挖掘
银行业客户关系管理中的数据挖掘技术探析
关键词 ： 银行 业 数据挖掘 客 户关 系管理 实证研 究 中图分类号 ： Ｐ Ｔ３ 文 献标识码 ： Ａ
文 章编号 ：６４ ０ ８ （０ ８Ｉ （） ２ ５ ０ １７ － ９Ｘ ２ ０ ）２ａ一０５ — １
１数据挖掘技术概述
Ｑ§ Ｑ： ｅ ｃｈｎＯ Ｏｇｙ ｎｎｏ Ｉ Ｉ ｖａｔｏｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
银行业客户关系管理中的数据挖掘技术探析
孙磊 （ 中国工 商银行 新疆分行信息科技部 新疆乌鲁木齐 ８００ ） ３ ０ ０ 摘 要 ： 国银行 业之 问的竞 争已 由原来 的资 源竞争 变成以客 户为 中心的竞 争 ，客 户关 系管理 是 获得 企业 竞争 力的有 力保 障 。数据 挖 我 掘技术 发现新 的客 户知识 ，是客 户关 系管理中的常 用的技术 。本 文借助 于客 户关 系和数据 挖掘理论 ，对数 据挖掘技 术 中客 户关 系管理
供 广泛 的产 品服务 ， 而且 可以使得 客户对于银 典 型 的预 测 问题 ， 以 考 虑 使 用 预 测模 型 。 所 行 更为 有利润 。 下面利 用 Ａ银行 收集 到的 已 Ｃｅ ｎ ｉｅ ｌ ｍｅ ｔ 提供 的预 测模型有 Ｎｅ ｒ ｌ Ｎ ｔ ｎ ｕ ａ ｅ、 有的客 户的信息构 建数据挖掘 模型 ， 来预测最 Ｃ ．、 Ｃ Ｔ ｅ 、ｌｇｓｉ等 模 型 ， ５０ ８ ｒｅ ｏ ｉ ｃ ｔ 本文 选择 有 可能使用 某种新投 资业务 的客 户 ， 只有那些 Ｃ ．ｋ策树模型 ， ｌ ｎｉｅ８ｏ ５０ 以Ｃｅ ｔ ．９的 ｃ ． ｍｅ ｎ ５ 将 使用 新投 资业 务 的高可 信度 的客 户才会 得 ０ 决策 树模 型 为例 应用 于分 析 中 。 到 有 关于 该 业务 的产 品宣 传 。 以 下是建立 模型 的过程 ： Ａ银行客 户的信 息数据如 下 ： 字符型 ， Ｉ Ｄ（ （） 掘 目标 定义 。只有那些 将使用新 投 １ 挖 客 户编 号 ）Ｎ ｍｅ字符 型 ， 户 姓名 ）Ｉ ，ａ （ 客 ，Ｄ— 资业 务． 可信 度的 客户 才会得 到有 关于该 啕高 ｃｒ（ ａｄ 字符型 ， 身份证 编号 ）Ａ ｅ 值型 ， ， ｇ（ 数 客户 业 务 的产 品宣 传 。 年龄 ）Ｓ ｘ逻辑 型 ， 户性 别）Ａ ｄ ｅｓ字符 ，ｅ （ 客 ， ｄ ｒｓ（ （） 可用数据 库 中选 取训练 数据和检验 ２从 型 ， 庭住址）Ｐ ｏ ｅ字符型 ， 家 ，ｈ ｎ （ 联系 电话 ） ｎ 数据 。 ，－ Ｉ ｃ ｍｅ 值型 ， ｏ （ 数 客户 月收 入）Ｍａｒ ｄ逻辑 型 ， ， ｒｉ （ ｅ （） ３指定输 入 、输 出属性 。 是否 已婚）Ｃ ｉ ｒｎ数值 型 ， 女个数 ）Ｃ ｒ ， ｈｌ ｅ （ ｄ 子 ， ａ （） ４建立数据挖掘 模型。 Ｃｅ ｎｈｅ ， 在 ｌ ｍｅｔｌ中 （ 逻辑型 ， 是否有 车）ｓｙ ａ（ ， — ｃ字符 型 ， ａ 储蓄 账 数据 挖掘 过程 总是 用流 来描述 。 流是 节点 的 户编号 ）Ｃ ｓ — ａ（ 型 ， ， ａｈ ｃ字符 现金账 户编号 ） ， 集合 ， 它代表 了数 据从源节 点到处理节 点再 到
数据挖掘及其在客户关系管理中的应用
（ ｎ ｎＹ ｎ ｚ ｏ ｏ ａｉｎ ｌ ｎ ｅ ｈ ｉａ Ｃｏｌｇ ， ｏ ｇ ｈ ｕ ４ ５ ０ ｈｎ ） Ｈｕ ａ ｏ ｇ ｈ ｕＶ ｃ ｔ ａ ｄＴ ｃ ｎｃｌ ｌ ｅ Ｙ ｎ ｚ ｏ ， ２ ０ ０Ｃ ｉａ ｏ ａ ｅ
Ａｂｓｒ ｃ ： ｓｏ ｒｒ ｓ ｕｒｅｈ ｓｂ ｃ ｍ ｅｔ ｅｍｏ ｔ ｍｐ ｔｎｔ ｔａ ｅ ｉ ｅ ｏ ｒ ｅ ． ｓｎｅ ｓ ｓａｓ ｐ ｎ ｔｏ ｏ ｅ ｏ ｔａ ｔ Ｃｕ ｔ ｍｅ ｅ ｏ ｃ ａ ｅ ｏ ｈ ｓ ｉ ｏｒａ ｒ ｔｇｃｒ ｓ ｕ ｃ ｓ Ｂｕ ｉ ｓｅ ｌｏｓ ｅ ｄ ａｌ ｆ ｓ ｏ ｍ ｎ ｙｆ ｒ
ｔ ａ ａ ｅ ｃ ｔ ｍ ｅ ａ ａ ｕ ｏ ｗｉ ｈｅｅ ｉｔｎｃ ｆｔ ｅ ｓ ｓｅ ’ ｍ ａ ｓｖ ａ ａ ｉ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｔ ｎ ｗｌｄ ｅ ｕ ｄ ｈ ｏ ｍ ｎ ｇ ｕｓｏ ｒｄ ｔ，ｂ ｔｈ ｗ ｌ ｔ ｘ ｓｅ ｅ ｏ ｈ ｙ ｔｍ Ｓ ｌ ｓ ｉｅｄ ｔ ｓ ｏ ｖ ｒｅ ｏ ｋ ｏ ｅ ｇ ，ｇ ｉ ｅｔ ｅ
ｐｏ ｔ ａ ｄｓ ｅｄｕ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆ ｎｅｐ ｉ ｓａ ｄｄ ｔ ｎｎ ｃ ｎ ｌｇ ｓ ｔ ｅ ｅｎ ｅ ｓ ｆｈ ｎｅｐ ｉ ． ｒｆ ｓ ｎ ｐ ｅ ｐｔ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔｒｒｓ ， ｎ ａａｍｉｉｇｔ ｈ ｏｏ ｙｊ ｔｏｍｅ ｔｈ ｅｄ ｅ ｔｒ ｒ ｅ ｉ ｈ ｏ ｏｅ ｅ ｅ ｕ ｔ ｏｔ ｅ ｓ
ｅ ｔ ｒ ｒｓ ｓｔ ｅ ｅｏ ｉｈ・ｅ ｅ ｏｉｙ ｍａ ｅ ｓｏ ｔｍａ ｎ ｅ ｐ ｉｅｍ ａ ￣ ｔ ｇ ｓｒ ｔｇ ｅ ，ｒ ｄ ｃ ｐｅ ａｉｇ ｃ ｓｓ ｉ ｃ ｅ ｓ ｎ ｅ ｐ ｉｅ ｏ ｄ ｖ ｌ ｐ ｈｇ ｌｖ ｌｐ ｌ ｋ ｒ ｐ ｉ ｌ ｔｒ ｒｓ ｒ ｉ ｔａｅ ｉｓ ｅ ｕ ｅ ｏ ｒ ｔ ｏ ｔ， ｎ ｒａ ｅ ｃ ｅ ｎ ｎ
(ppt版)资料挖掘在客户关系管理中的应用
第二十四页，共三十六页。
客户(kè hù)金字塔理论〔pyramid model〕
第二十五页，共三十六页。
客户生命周期价值(jiàzhí)理论
更加有认效知的认知 收入
销更更售加加商多多品的的或销销服售售务额额
更长客的户客关户系关结系束
MO更R多E P的R利O润FIT 甚至更多利润 利利利润润润
第三页，共三十六页。
为什么要进行(jìnxíng)客户关系管理
• 客户关系管理的提出是伴随(bàn suí)着产品极大丰富、买方市场形成而产生的— —从“客户得到的就是他们所想要的〞到“客户得到他们所想要的〞的演变 • CRM的核心是“了解他们，倾听他们〞 • CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度 ，降低客户流失〞
第三十六页，共三十六页。
第二页，共三十六页。
议程(yìchéng)
• 客户关系管理
✓为什么要进行客户关系管理
✓客户关系管理的内容
• 数据挖掘在客户关系管理中的应用 ✓什么是数据挖掘 ✓数据挖掘的典型应用
• SPSS Clementine针对(zhēnduì)CRM的数据挖掘解决方案 ✓SPSS数据挖掘方案简介 ✓Clementine中的CRM数据挖掘模板
收入(shōurù)大于5万元/年
是
否
是否房主
是
否
有无储蓄(chǔxù)帐户
是
ห้องสมุดไป่ตู้
否
批准
不批准
第十二页，共三十六页。
批准
数据挖掘的典型(diǎnxíng)结果——电信
• 问题描述(miáo shù)：根据客户信息，预测客户流失可能性
• 结果描述:(神经网络〕
客户关系管理中数据挖掘的应用
ｔ ｅ ｖ ｕ ｎ ｈ ｐ ｌ ｄ ｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ｐｉ ａ ｇ ｆＤＭ ｎ Ｃ ｌ ｅ ｉ ＲＭ ， ｃａ ｉ ｉｇ ｃ ｓｏ ｒｌｓ ｏ ｒｃ ｕ ｔ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆｔ ｅ ＤＭ． ｌｒ ｙｎ ｕ ｔ ｍｅ ｓｔ ｅ ｏ ｎ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｏ ｈ ｆ ｏ ｔ
现 业 务发 展 趋 势 ，揭 示 已知 事 实 ，预 测未 知结 果 ，并
帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，从而使企
业 增 加 收入 、降低 成 本 ，处 于 更有 利 的竞 争 地位 。 三 、Ｃ Ｍ 中数 据挖 掘 的 应用 范 畴 Ｒ 数 据挖 掘通 过 对客 户 信息 的 自动筛 选 ，从 大 量相 关 客 户数 据 中挖 掘 出 隐含 的 、未 知 的 、对 企 业 决 策 有
息技术为手段 ，对工作流程进行重组 ，整合发挥企业
资 源 优势 ，赋予 企业 更 完 善 的客 户交 流 能 力 ，最 大化
客 户 收益 率 。
一
、
数 据挖 掘 技 术
创造更多利润 、保持住有价值 的客户等 ；它能对客户 需求做深入分析 ，满足企业对个体细分市场的客户关
系管理需求 ，帮助企业确定客户特点 ，使企业通过为 客户 提 供有 针 对性 服 务 而增 加 商 机 。
Ｔｈｅ Ａｐｐｌ ａｔｏ ｏ ｉ ｉ ｎ ｆＤａｔ ｉ ｎ ｎ ｓ ｏ ｅ ｌ ｔｏ ｈｉ ａ ｇ ｍｅ ｔ ｃ ａ Ｍ ｎｉ ｇ ｉ Ｃｕ ｔ ｍ ｒ Ｒｅａ ｉ ｎｓ ｐ Ｍ ｎａ ｅ ｎ
Ｇ Ｏ Ｆ ｎ ， Ｉ ｕｌ Ｕ ｅｇ Ｑ Ｎ Ｈ ｉｎ ｉ
（ ｃｏｌｆＩ ｏｍａｉ Ｂ ｉｎ ｕｉ ｎｖ￣ｔ ， ｅｉｇ １ １４ Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ ｎ ｒ ｔ ｎ， ｅｉｇ Ｗ ｚ Ｕ ｉ ｉ Ｂ ｉｎ ０ １９，ｈｎ ） ｆ ｏ ｊ ｅ ｙ ｊ
客户管理关系与数据挖掘
客户管理关系与数据挖掘客户管理关系与数据挖掘是现代商业活动中不可分割的两个概念。
客户管理关系（Customer Relationship Management，CRM）指的是企业与客户之间建立和维持良好关系的一系列过程和策略。
而数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现隐藏模式和关联规则的过程。
在商业运营中，客户管理关系是至关重要的。
通过建立良好的客户关系，企业能够更好地理解并满足客户需求，从而增加客户忠诚度和利润。
客户管理关系的一项关键活动是客户分析。
通过收集和分析客户信息，企业可以了解客户的购买行为、兴趣偏好、生活方式等，从而更准确地预测客户需求并提供定制化的产品和服务。
而数据挖掘则可以为客户管理关系提供有力支持。
在大数据时代，企业积累了大量的客户数据，包括交易记录、社交媒体活动、电话和电子邮件沟通等。
这些数据蕴含着宝贵的信息，通过数据挖掘技术可以从中发现隐藏的模式和关联规则。
通过数据挖掘，企业可以发现客户群体中存在的细分市场，预测客户的购买行为，甚至找到影响客户忠诚度的关键因素。
客户管理关系与数据挖掘的结合可以带来许多好处。
首先，通过数据挖掘技术，企业可以更准确地了解客户需求，提供个性化的产品和服务。
这不仅能够提高客户满意度，还能够增加销售量和利润。
其次，通过数据挖掘技术，企业可以发现潜在的增长机会。
通过分析市场趋势和竞争对手行为，企业可以找到新的客户群体和市场细分，从而实现更广泛的市场覆盖。
最后，通过数据挖掘技术，企业可以预测客户流失的风险，并采取措施争取挽留。
这有助于减少客户流失带来的损失，并提高客户忠诚度。
然而，在实际应用中，客户管理关系与数据挖掘也存在一些挑战。
首先，数据的质量是关键。
如果数据存在错误或不完整，将会对数据挖掘的结果产生不良影响。
此外，企业还需要拥有恰当的数据挖掘技术和分析能力，以充分利用客户数据的潜力。
同时，保护客户隐私也是一个重要问题，企业需要遵守相关法规和道德准则，确保客户信息的安全和保密。
数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用研究
与分类模式不同 ， 进行聚类前并不知道将 户、 通过完善的客 组 内的差别尽可能小 。
户服 务 和 深 入 的 客 户 分 析 来 满 足 客 户 的 需 求 。 证 实 现 客 户 的 要 划 分 成几 个 组 和 什 么 样 的 组 ．也不 知 道 根 据 哪 些 数 据 项来 定 保 终 生 价值 。接 常 规算 法 ， 家 企 业若 保 住 ５ 的 稳定 顾 客 ， 该 义 组 。一般 来 说 ，业 务 知 识 丰 富 的人 应 该 可 以理 解 这 些 组 的含 一 ％ 那 义 ． 果产 生 的模 式无 法 理 解 或 不 可 用 ． 该 模 式 可 能 是 无 意义 如 则 企 业 的 利润 至 少 会增 加 ２ ％。 ５ Ｃ Ｍ 也 是 一 种 管理 软件 和 技 术． 将最 佳 的 商 业 实 践 与 数 的 。 Ｒ 他 自动预 测 趋 势 和 行 为 ： 据 挖掘 自动 在 大 型数 据库 中 寻 找 数 据挖 掘 、 数据 仓 库 、 对 一 营 销 、 售 自动 化 以及 其 他 信 息 技 术 一 销 紧密 结 合在 一 起 ． 企 业 的 销售 、 户 服 务 和决 策 支 持等 领域 提 预 测 性 信 息 ．以往 需 要 进 行 大 量 手工 分 析 的 问题 如 今 可 以迅 速 为 客 直 接 由数 据 本 身得 出结 论 。 个典 型 的例 子 是市 场 预 测 问 题 ， 一 数 供 了一 个 业务 自动 化 的 解 决方 案 据 挖 掘 使 用 过 去 有关 促 销 的 数 据 来 寻 找 未来 投 资 中 回报 最 大 的 １２ Ｃ ． ＲＭ 的 特 征
维普资讯
２０ ０ ６年第 １ Ｏ期
福 建 电
脑
３ ７
数据挖掘技术在客户关 系管ｔ Ｃ Ｍ） ￥（ Ｒ 中的应用研究
数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用
０ 引言
随 着Ｉ ｔｒｅ的 飞 速发 展 ， 网络 已经 成 了一 个 ｎｅｎ ｔ 全 球 性 的 巨 大 的信 息服 务 中心 ，大 量 信 息 在 给人
果预 测 ，为 企 业 经 营 决 策 、市 场 策 划 提 供 依 据 的
过程。
２ 数据挖掘在企 业客户关 系管理 中应 用 的必要性和作用
目前 一 个 企 业 是 否 有 竞 争 力 已 不 再 完 全取 决 于 它 的产 品和 生 产 运作 效 率 ，而 在 很 大 程 度上 取 决 于 它 是 否 建 立 和保 持 良好 的客 户 关 系 。过 去 由 于 技 术 的 限 制 ，企 业信 息 系统 的 开 放 性 不足 ， 因 此 全 方 位 了 解 顾 客 ，把 握 客 户 的 特 征 与 需求 只能 是 一 种理 想 。 而在 网络 科 技 的 快 速 发 展条 件 下 ，
郭 佳
Ｇ Ｕ０ ｉ Ｊａ
（ 金融学院，保定 ０ １ ５ ） 河北 ７ １ ０ 摘 要 ：数据挖掘技 术是从大量的 、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律性的 、人们事 先未知的 ，但 又是潜在 的有 用信息和 知识的非平 凡过程 。利用 数据挖掘技 术实施企业ＣＲ Ｍ系 统已经成为企业 管理中的热点 ，本文分析 了数据挖掘在企 业客户关系管理
科 。 根 据 挖 掘 任 务 ， 可 分 为 分 类 ／ 测 、数 据 总 预
结 、聚 类 、 关联 规 则 挖 掘 、序 列 模 式 发 现 、 依 赖
加 上 日益成 熟 的数 据 仓 库 和 数 据 挖掘 技 术 ，使 得 企 业 能 更有 效 地 掌 握 客 户 的 行 为及 需 求 。如 果 企
电信客户关系管理中的数据挖掘应用
Ｋｅ ｗｏｒ ｓ： ｕ ｔ ｍ ｒ Ｒ ｌ ｔ ｏ ａ ａ ｅ ｅ ｔ Ｄ ｔ ｉ ｉ ｇ Ａ ａ ｙ ｉ ｅ ａ ｃ ｙ Ｐ ｏ ｅ ｓ ｙ ｄ Ｃ ｓ ｏ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ Ｍ ｎ ｇ ｍ ｎ ； ａ ａ ｍ ｎ ｎ ； ｎ ｌ ｔ ｃ Ｈｉ ｒ ｒ ｈ ｒ ｃ ｓ
摘
要 ： 对面 向客 户关系管理 中客户信 息管理 和客户流失 的问题 ， 针 本文设计 出一个 基于层次分析 法的客 户满意度和 忠
诚度评估 的模型 衍４ 用此模型 ， 实现 较为准确 、 有效 的客户满意度 、 忠诚度 以及信用度评估 ； 为解决 电信客 户流 失 问题提供 系统
的理论、 术和 方法。 技 通过分析 电信客 户的特征 ， 结合市场营销 实践， 出如何在 电信客 户生命周 期的不同阶段进 行客户关怀 、 提 客户流失预警及挽 留， 并对客户关系管理在 电信市场营销 中的功 能进行 了设计。 关键 词 ： 户关系管理 ； 客 数据挖掘 ； 层次分析法
ａｎｄ ｄｅｔ ｎ ｎｔ ｎ ｈ ｄｉ ａｉ ｍｅ ｉ ｔ ｅ ｆｆｅ ｅｎｔ ｒ ｓｔ ｅｓ， ａ ｄｅ ｇｎ ｔ ｅ ａｇ ｎｄ ｓ ｅｓ ｈ ｆｕ ｔｉ ｎ ｎｃ ｏ ｏｆ ｕｓ ｍｅ ｒｅ ａｔｉ ｍａｎ ｅ ｎｔ ｎ ｅｌ ｏ － ｃ ｔｏ ｒ ｌ ｏｎ ａｇ ｍｅ ｉ ｔ ｅｃ ｍ－
营 成本 ； 因此， 要提高 电信运营企业 竞争 力 、 生产 中心为客 变 户 中心从而提高企业利润 ，创建和 实施 ＣＭ 系统是必 然的 Ｒ
趋势
进行 市场研 究 ， 括商 品市 场 占有 率预测 、 包 市场拓 展计划 仿 真； 进行 经营 策略研 究 ， 括经 营成本 与收入 分析 、 险控 包 风 制、 欺诈行为甄 别等。 数据挖掘 旨在从数据 库中提取 正确 的、 非平常 的、 未知 的 、 有潜在应 用价值 的并最终可 为用户 理解 的模 式。 的出现为 自动和智能地把海量的数据转化成有用 它
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例研究
数据挖掘在客户关系管理中的应用案例研究概述客户关系管理（CRM）是一种通过有效的管理和利用客户信息来增强企业与客户关系的战略性方法。
数据挖掘在CRM中扮演了重要的角色，帮助企业发现潜在的商机、提高客户满意度、实现营销目标。
本文将介绍几个数据挖掘在CRM中的应用案例，说明数据挖掘对客户关系管理的重要性。
案例一：客户细分和个性化推荐数据挖掘可以帮助企业将客户群体细分为不同的细分市场，从而更好地了解客户需求和偏好。
通过分析客户的购买历史、浏览行为和社交媒体活动等数据，企业可以将客户划分为不同的群体，并设计个性化的推荐策略。
例如，一家电子商务公司利用数据挖掘技术，将客户细分为几个不同的群体：高消费者、低消费者、新客户和频繁购买者。
通过分析这些群体的购买行为和偏好，企业可以发送个性化的推荐邮件或短信，提供相关的产品和优惠信息，从而增加客户的购买欲望和满意度。
案例二：客户流失预测和挽回客户流失是企业不愿看到的情况，因为失去现有客户比吸引新客户更加昂贵。
数据挖掘可以帮助企业预测客户可能的流失，并采取相应的挽回措施。
一家电信公司的案例研究表明，通过分析客户的通话记录、账单支付情况和投诉反馈等数据，可以建立流失预测模型。
企业可以利用这个模型提前发现流失风险较高的客户，并采取个性化的挽回策略，比如提供特别优惠、改善服务质量、加强客户关怀等，有效降低客户流失率。
案例三：市场营销效果评估数据挖掘在市场营销中的应用也是非常重要的。
通过分析市场活动、广告投放、促销活动等数据，企业可以评估不同的市场营销策略对销售业绩的影响，并调整策略以提高营销效果。
一家零售公司的案例研究表明，通过数据挖掘技术，可以分析客户的购买历史、促销响应和市场活动参与情况等数据，建立销售预测模型。
这个模型可以帮助企业评估不同的市场营销策略对销售额的影响，并提供决策支持。
比如，企业可以根据分析结果，确定哪些市场活动和促销策略对于不同客户群体更具吸引力，然后针对这些客户制定更有效的营销策略。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例综述
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例综述概述客户关系管理（CRM）是指企业通过建立和维护良好的客户关系，以实现企业目标的一种管理方式。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术被广泛用于客户关系管理中，帮助企业更好地了解客户需求，提升销售业绩。
本文将综述数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例，并分析其效果和挑战。
1. 销售预测销售预测是客户关系管理的核心任务之一，有助于企业调整销售策略并提前做好资源配置。
数据挖掘技术通过分析历史销售数据、客户行为和市场趋势等信息，可以准确预测未来的销售量和趋势。
例如，某电商平台通过对用户的购买记录、浏览行为和用户属性等进行数据挖掘，可以预测不同类别商品的销售情况，从而优化库存管理和推荐策略。
2. 客户分群客户分群是根据客户的特征和行为将客户划分为不同的群体，以便于企业更好地了解客户需求并制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术可以通过聚类分析、关联规则挖掘和决策树等方法，将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户和流失客户。
例如，某银行通过对客户的交易记录、贷款需求和信用评分等数据进行聚类分析，将客户分为高净值客户、年轻用户和小微企业主等群体，以便于制定相应的营销策略。
3. 个性化推荐个性化推荐是根据用户的兴趣和偏好，向其推荐最符合其需求的产品或服务。
数据挖掘技术可以通过分析用户的购买记录、点击行为和评分等信息，建立用户兴趣模型，并根据模型进行个性化推荐。
例如，某视频平台通过分析用户的观看历史、点赞行为和关注列表等数据，可以给用户推荐最感兴趣的电影或剧集，提升用户体验和留存率。
4. 潜在客户挖掘潜在客户是指那些对企业产品或服务感兴趣，但尚未购买的潜在消费者。
数据挖掘技术可以通过分析市场调研数据、网站访问日志和社交媒体数据等信息，挖掘潜在客户，为企业提供潜在销售机会。
例如，某保险公司通过对社交媒体上用户的言论和兴趣进行文本挖掘，挖掘出有购买意向的用户，并进行主动营销，提升销售量和市场份额。
浅析客户关系管理中数据挖掘流程
一
Ｓ ＭＡ在 说具体应该如何着手 。 ＥＭ １ Ｅ Ｍ 。（） 锄ｐ ｅ ．Ｓ Ｍ Ａ １ｓ １—— 数据 取样 。当进行数据挖掘时 ，
、
数 据挖 掘 的 流程
数据 挖掘就 是从大量 的 、 不完全 的、 噪声 的、 糊 的 、 有 模 随 首先要 从企业 大量数据 中取 出一个 与企 业要探 索 问题 相关 的 通过数据取样 ， 要把好数据的质量关 ， 一定 要保 机 的实 际应用 数据中 ， 取隐含在其 中的、 们事先不 知道 的、 样板数据子集 。 提 人 但又是潜 在的和有用的信息和知 识的过程， 它可 以按照企业 既 证取样数据 的代表 性、 真实性、 整性和有 效性 ， 完 这样才能通 过 定 的业务 目标 自动地 从数据库 中提取 出用 以辅 助企 业决策 的 此后 的分析研 究得 出反映本质 规律 性的结果 。根据具 体 的需 相关模式 。数据挖掘 的流程 图如下 ： 求 ， 以创建 训练集 、 可 测试集和效验集 。（） ｘ １ｒ 一 ２Ｅｐｏｅ 数据特
争能力的意义及数据挖掘技术流程 、 准化模 型。 标 【 关键词】 客户 关系管理 ； 数据挖掘 ； 流程 ； 型 模
研 为进一步 的分析做准备 。 并确定将要进 随着 市场 经济 的发展 ， 企业将 面临强 大的竞 争压 力 ， 企业 处理。 究数据 的质量 ， 的产品越来越趋 向于同质化 ， 仅仅 依靠产品本身很难 在 日趋激 行 的挖 掘 操 作 的类 型 。三 是 数 据 的 转 换 。将 数 据 转 换 成 一 个 分 烈的竞争 中取胜 ， 以愈来愈 多的先进企业将重 点从 以产 品为 析模型 ， 所 这个 分析模型是针 对挖 掘算法建立的 。建立 一个真正 中心 向 以客 户 为 中心 的 新型 商 业模 式 转移 ，客 户 关 系 管 理 适合挖掘算法 的分析 模型是数据挖掘成功 的关 键。 （） ３ 数据挖 （Ｒ ） ｃ Ｍ 也就应运而 生。客户关系管理 （ｕ ｔｍ ｒＲ ｌ ｔ ｏ ｓ ｉ Ｃ ｓｏ ｅ ｅ ａ ｉｎ ｈ ｐ