客户关系管理的主要技术
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路漫漫其悠远
生活中的呼叫中心
❖以上例子只是我们在日常生活使用呼叫中 心很少的一部分，很多拥有呼叫中心的部 门或者机构常自称为客服服务、销售、预 定、求助、以及账务中心等等，而不是呼 叫中心。
❖通过日常生活的接触，我们容易知道呼叫 中心不仅仅是电话，他们还有其他的联系 方式，像短信、传真、电子订单、视频等
值的知识、模型或规则的过程，汇集了统计学、人工智能 、数据库等学科的内容，是一门新兴的交叉学科。
路漫漫其悠远
数据挖掘主要采用以下几种方法进行知识发现： （1）关联分析：寻找数据项之间感兴趣的关联关系。例如 ：我们可以通过对交易数据的分析可能得出“86%买‘啤 酒’的人同时也买‘尿布’”这样一条“啤酒”和“尿布 ”之间的关联规则。 （2）演变分析：描述时间序列数据随时间变化的数据的规 律或趋势，并对其建模。包括时间序列趋势分析、周期模 式匹配等。例如：通过对交易数据的演变分析，可能会得 到"89%情况股票X上涨一周左右后，股票Y会上涨"这样一 条序列知识。
路漫漫其悠远
（3）聚类分析：根据最大化类内的相似性、最小化类 间的相似性的原则将数据对象聚类或分组，所形成的 每个簇（聚类）可以看作一个数据对象类，用显式或 隐式的方法描述它们。也就是我们常说的物以类聚人 以群分。
（4）分类分析：找出描述并区分数据类的模型（可以 是显式或隐式），以便能够使用模型预测给定数据所 属的数据类。例如：信用卡公司可以将持卡人的信誉 度分类为：良好、普通和较差三类。分类分析通过对 这些数据类的分析给出一个信誉等级的显式模型："信 誉良好的持卡人是年收入在30000元到50000元之间， 年龄在30至45岁之间，居住面积达90M2 左右的人"。 这样对于一个新的持卡人，就可以根据他的特征预测 其信誉度。
路漫漫其悠远
生活中的呼叫中心
❖ 比如你拿手机拨打10010，接电话的小姑娘使用的 就是呼叫中心；你给银行打电话，查自己工资卡 里的钱，播放语音的就是呼叫中心；如果你在使 用宽带网络上网时，发生网络中断，于是你拨通 了10060热线，客服人员详细了解了具体情况，并 告诉他将于五分钟内解决问题；如果你想订一张 飞机票，那么你打个电话给票务公司，一个友好 的、礼貌的声音会告诉你订票情况，并帮你查询 ，告诉你价格。原来每个人都是曾经跟呼叫中心 打过交道，只不过他们并不知道什么是呼叫中心 或者不知道他就是呼叫中心。
路漫漫其悠远
❖ 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数 据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是 一个有用的知识？是否有利用价值？
❖ 于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖 掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示 了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模 式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买 婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一 些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱 她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后 又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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（5）异常分析：一个数据集中往往包含一些特别 的数据，其行为和模式与一般的数据不同，这些 数据称为"异常"。对"异常"数据的分析称为"异常 分析"。它在欺诈甄别、网络入侵检测等领域有着 广泛的应用。
路漫漫其悠远
数据挖掘的实施步骤： 主要有数据准备、规律寻找、规律表示和结果评价四 个步骤。 数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖 掘的数据； 规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来； 规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式（如可视 化）将找出的规律表示出来； 但在具体实施数据挖掘应用时，还要有一个步骤就 是结果评价。这是因为数据算法寻找出来的是数据的 规律，其中有些是人们感兴趣的有用的，还有一些可 能是不感兴趣的没有用的。这就要对寻找出的规律进 行评估。例如："跟尿布一起购买最多的商品是啤酒" 这样一条规律是否有用呢？这就需要市场调查和评估 工程师根据实际情况做出评估判断。这是一个人工步 骤，还难以自动化。
路漫漫其悠远
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
什么是呼叫中心
❖呼叫中心（Call Center）是基于电话、传真机、 计算机等通信、办公设备于一体的交互式增值业 务系统
❖ 用户可以通过电话接入、传真接入、MODEM拨号接 入和访问 Internet网站等多种方式进入系统，在 系统自动导航或人工座席帮助下访问系统的数据 库，获取各种咨询服务信息或完成响应的事务处 理
路漫漫其悠远
数据挖掘是CRM的前提和基础，CRM是数据 挖掘的延续和创新，通过将两者进行有效的组 合，不断促进企业单个客户价值的提升和客户 规模的扩大，有效地推动企业价值和实力的不 断攀升。
路漫漫其悠远
二、呼叫中心 随着互联网的发展，信息交流技术
越来越多，CRM系统需要支持多种交流 方式。以便促使提高客户沟通效率、 缩短交易周期，提升企业的赢利能力 。
❖ 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就 在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是 尿布与啤酒的销售量双双增长。
路漫漫其悠远
❖ 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据 挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能 发现数据内在这一有价值的规律的。
❖ 那么数据挖掘是什么样的技术呢？ 数据挖掘——从大量的数据中，抽取出潜在的、有价
客户关系管理的主要技 术
路漫漫其悠远
2020/3/26
我们先来看一个数据挖掘的故事， "尿布与啤 酒"的故事是关于数据挖掘最经典和流传最广的 故事。
总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零 售连锁企业沃尔玛（Wal Mart）拥有世界上最 大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在 其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物 行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购 买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其 各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易 数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具 对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现 是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！"
生活中的呼叫中心
❖以上例子只是我们在日常生活使用呼叫中 心很少的一部分，很多拥有呼叫中心的部 门或者机构常自称为客服服务、销售、预 定、求助、以及账务中心等等，而不是呼 叫中心。
❖通过日常生活的接触，我们容易知道呼叫 中心不仅仅是电话，他们还有其他的联系 方式，像短信、传真、电子订单、视频等
值的知识、模型或规则的过程，汇集了统计学、人工智能 、数据库等学科的内容，是一门新兴的交叉学科。
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数据挖掘主要采用以下几种方法进行知识发现： （1）关联分析：寻找数据项之间感兴趣的关联关系。例如 ：我们可以通过对交易数据的分析可能得出“86%买‘啤 酒’的人同时也买‘尿布’”这样一条“啤酒”和“尿布 ”之间的关联规则。 （2）演变分析：描述时间序列数据随时间变化的数据的规 律或趋势，并对其建模。包括时间序列趋势分析、周期模 式匹配等。例如：通过对交易数据的演变分析，可能会得 到"89%情况股票X上涨一周左右后，股票Y会上涨"这样一 条序列知识。
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（3）聚类分析：根据最大化类内的相似性、最小化类 间的相似性的原则将数据对象聚类或分组，所形成的 每个簇（聚类）可以看作一个数据对象类，用显式或 隐式的方法描述它们。也就是我们常说的物以类聚人 以群分。
（4）分类分析：找出描述并区分数据类的模型（可以 是显式或隐式），以便能够使用模型预测给定数据所 属的数据类。例如：信用卡公司可以将持卡人的信誉 度分类为：良好、普通和较差三类。分类分析通过对 这些数据类的分析给出一个信誉等级的显式模型："信 誉良好的持卡人是年收入在30000元到50000元之间， 年龄在30至45岁之间，居住面积达90M2 左右的人"。 这样对于一个新的持卡人，就可以根据他的特征预测 其信誉度。
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生活中的呼叫中心
❖ 比如你拿手机拨打10010，接电话的小姑娘使用的 就是呼叫中心；你给银行打电话，查自己工资卡 里的钱，播放语音的就是呼叫中心；如果你在使 用宽带网络上网时，发生网络中断，于是你拨通 了10060热线，客服人员详细了解了具体情况，并 告诉他将于五分钟内解决问题；如果你想订一张 飞机票，那么你打个电话给票务公司，一个友好 的、礼貌的声音会告诉你订票情况，并帮你查询 ，告诉你价格。原来每个人都是曾经跟呼叫中心 打过交道，只不过他们并不知道什么是呼叫中心 或者不知道他就是呼叫中心。
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❖ 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数 据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是 一个有用的知识？是否有利用价值？
❖ 于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖 掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示 了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模 式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买 婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一 些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱 她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后 又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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（5）异常分析：一个数据集中往往包含一些特别 的数据，其行为和模式与一般的数据不同，这些 数据称为"异常"。对"异常"数据的分析称为"异常 分析"。它在欺诈甄别、网络入侵检测等领域有着 广泛的应用。
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数据挖掘的实施步骤： 主要有数据准备、规律寻找、规律表示和结果评价四 个步骤。 数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖 掘的数据； 规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来； 规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式（如可视 化）将找出的规律表示出来； 但在具体实施数据挖掘应用时，还要有一个步骤就 是结果评价。这是因为数据算法寻找出来的是数据的 规律，其中有些是人们感兴趣的有用的，还有一些可 能是不感兴趣的没有用的。这就要对寻找出的规律进 行评估。例如："跟尿布一起购买最多的商品是啤酒" 这样一条规律是否有用呢？这就需要市场调查和评估 工程师根据实际情况做出评估判断。这是一个人工步 骤，还难以自动化。
路漫漫其悠远
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
什么是呼叫中心
❖呼叫中心（Call Center）是基于电话、传真机、 计算机等通信、办公设备于一体的交互式增值业 务系统
❖ 用户可以通过电话接入、传真接入、MODEM拨号接 入和访问 Internet网站等多种方式进入系统，在 系统自动导航或人工座席帮助下访问系统的数据 库，获取各种咨询服务信息或完成响应的事务处 理
路漫漫其悠远
数据挖掘是CRM的前提和基础，CRM是数据 挖掘的延续和创新，通过将两者进行有效的组 合，不断促进企业单个客户价值的提升和客户 规模的扩大，有效地推动企业价值和实力的不 断攀升。
路漫漫其悠远
二、呼叫中心 随着互联网的发展，信息交流技术
越来越多，CRM系统需要支持多种交流 方式。以便促使提高客户沟通效率、 缩短交易周期，提升企业的赢利能力 。
❖ 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就 在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是 尿布与啤酒的销售量双双增长。
路漫漫其悠远
❖ 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据 挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能 发现数据内在这一有价值的规律的。
❖ 那么数据挖掘是什么样的技术呢？ 数据挖掘——从大量的数据中，抽取出潜在的、有价
客户关系管理的主要技 术
路漫漫其悠远
2020/3/26
我们先来看一个数据挖掘的故事， "尿布与啤 酒"的故事是关于数据挖掘最经典和流传最广的 故事。
总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零 售连锁企业沃尔玛（Wal Mart）拥有世界上最 大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在 其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物 行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购 买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其 各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易 数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具 对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现 是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！"