第九章客户关系管理与数据挖掘
数据挖掘与客户关系管理
数据挖掘与客户关系管理随着企业数据的爆炸式增长，数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用变得越来越重要。
数据挖掘是从大规模数据集中提取出有价值信息的过程，而客户关系管理（CRM）旨在通过建立和维护与客户的个人化关系，提高企业的市场竞争力。
本文将探讨数据挖掘与客户关系管理之间的关系，以及数据挖掘在CRM中的应用。
一、数据挖掘在CRM中的意义数据挖掘技术为CRM提供了更精细、全面的客户分析服务。
通过对海量的内部和外部数据进行分析，企业能够更好地了解客户的消费习惯、偏好和需求，从而实施精准的营销策略。
数据挖掘技术可以从大规模数据集中发现隐藏的模式和关联规则，帮助企业预测客户行为和需求变化，为企业制定个性化的市场推广计划提供支持。
二、数据挖掘在CRM中的应用领域1.客户细分与分类数据挖掘技术可以对客户进行细分和分类，从而实现个性化的市场定位。
通过对客户的个人信息、购买历史和行为数据进行分析，可以将客户划分为不同的群体，并为每个群体制定相应的营销策略。
例如，对于喜欢折扣购物的客户，企业可以提供折扣券；对于喜欢高端产品的客户，企业可以提供独特的服务体验。
2.销售预测与交叉销售通过数据挖掘技术，企业可以预测客户的购买行为，并提前做好库存和供应链管理。
此外，数据挖掘还可以分析客户的购买历史和兴趣，为企业推荐适合的产品和服务，从而实现交叉销售和增加销售额。
3.客户满意度分析通过数据挖掘技术，企业可以分析客户的满意度和投诉情况，及时改进产品质量和售后服务，提高客户满意度。
通过对客户满意度的监控和预测，企业可以及时回应客户需求，建立良好的客户关系。
三、数据挖掘在CRM中的挑战与解决方案1.数据质量问题在实际应用中，企业面临着来自各个渠道的大量数据，而这些数据的质量往往参差不齐。
为了保证数据挖掘的准确性和效果，企业需要加强对数据的质量管控，清洗和标准化数据，排除异常值和噪声数据。
2.隐私和安全问题在进行数据挖掘分析时，涉及到客户的个人信息和隐私。
客户关系管理与数据挖掘
客户关系管理与数据挖掘1. 简介客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过有效运用技术和数据，建立并管理企业与客户之间的关系的方法。
数据挖掘（Data Mining）是一种通过分析大规模数据集，发现其中的模式和规律的方法。
在当今信息爆炸的时代，客户关系管理与数据挖掘的结合成为了企业获取竞争优势的重要手段。
本文将深入探讨客户关系管理与数据挖掘的关系，以及如何通过数据挖掘技术来实现更好的客户关系管理。
2. 客户关系管理客户关系管理是指企业通过有效管理与客户的互动，以获取、发展和保持良好的客户关系的一种战略和工具。
它不仅关注客户的购买行为，还重视与客户互动的各个阶段。
客户关系管理的目标是提供更好的客户体验，增加客户满意度，并最终提升企业的整体业绩。
客户关系管理通常包括以下几个关键环节:2.1 客户需求分析通过收集和分析客户数据，了解客户的需求和偏好。
这包括通过市场调研和数据分析等手段，对客户的消费行为、购买历史、兴趣爱好等进行深入了解，以预测客户未来的需求。
2.2 客户开发与维护通过与客户的沟通与互动，建立良好的客户关系。
这包括定期与客户进行交流，提供个性化的产品或服务，解决客户的问题和投诉等。
2.3 客户满意度评估通过客户满意度调查等方式，了解客户对企业产品或服务的满意程度。
根据客户的反馈，及时采取改进措施，提升客户的满意度。
2.4 客户关系维护建立客户档案和数据库，记录客户的基本信息和互动历史。
通过有效管理客户数据，实现客户关系的持续维护与改进。
3. 数据挖掘在客户关系管理中的应用数据挖掘技术可以帮助企业实现更好的客户关系管理。
通过对大规模客户数据的挖掘和分析，可以发现客户群体的特征和行为模式，为企业制定客户关系管理策略提供有力的支持。
以下是数据挖掘在客户关系管理中的几个典型应用场景:3.1 客户细分通过对客户数据进行聚类分析，将客户细分为不同的群体。
客户关系管理与数据挖掘
Ｃ 也是 一 种管 理 软件 和 技 术 ． 它将 最佳 的商 业实 践 与数 据 提 供 有 针 对 性 的服 务 。通 过 数 据挖 掘 ．可 以发现 购 买 某 一 商 品 的 Ｍ Ｒ 客 户 的 特 征 ．从 而可 以向 那些 也 同样 具 有这 些 特 征 却 没 有购 买 的 密结 合在 一 起 ．为 企业 的销 售 ．客 户服 务 和 决 策 支 持 等领 域 提 供 客 户 推 销这 个 商 品 ：若 找 到流 失 的客 户 的特 征 ．就 可 以在 那 些具 有 相 似 特 征 的 客 户 还 未 流 失 之 前 ．采 取 相 应 的 措 施 。
客 户 关 系 管 理
１ 客 户 关 系管 理 的定 义
客户 关系管理 （ ｕｔｍ ｒ ｅ ｔ ｎｈ ｎ ｇ ｍ ｎ ． Ｒ 首 先是 Ｃ ｓ ｅ Ｒ ｌ ｉ ｓ ｉ Ｍａａ ｅ ｅ ｔ Ｃ Ｍ） ｏ ａｏ ｐ
一
中的对 等 的 、不 明显 的 、不 可 预 知 的模 式 、趋 势 和 关 系 ． 为企 业
２． 数据 挖 掘 将 数据 加 工 成信 息 和 知 识
在 ＣＲ 中 ．数 据 仓 库 将海 量 复 杂 的客 户 行 为数 据 集 中起 来 ． Ｍ
种管 理 理念 ．其 核 心 思 想 是将 企 业 的 客 户 作 为重 要 的 资 源 ．通 提 供 决 策 的依 据 。
过 完善 的 客户 服 务 和 深入 的客 户 分 析 来 满足 客 户 的 需 求 ．保 证 实 现 客 户 的终 生 价 值 。
数 据 挖 掘 技 术 的作 用在 企 业 管 理 客户 生 命 周 期 的 各 个 阶段 都 会 有所 体现 。数 据 挖 掘 帮 助企 业 发 现 客 户 的特 点 ．从 而 可 为客 户
数据库的数据挖掘与客户关系管理
数据库的数据挖掘与客户关系管理在当今信息化时代，数据是企业和组织最重要的资产之一。
随着技术的不断进步，企业和组织可以通过数据库的数据挖掘技术来挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息，以帮助其有效管理和维护客户关系。
数据挖掘是一门通过使用各种分析技术来发现潜在模式、关联和规律的过程。
对于客户关系管理（CRM）来说，数据挖掘技术能够帮助企业识别和理解客户的需求、行为和偏好，从而优化销售和营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
首先，通过数据库的数据挖掘技术，企业可以识别出隐藏在大量客户数据中的重要模式和趋势。
例如，企业可以通过分析历史销售数据和客户购买记录，找出销售最好的产品和服务，了解客户的购买习惯和偏好，从而更加准确地推荐和推销产品。
此外，数据挖掘还可以发现和预测客户离群行为和流失风险，及时采取措施防止客户流失，增强客户关系。
其次，通过数据挖掘技术，企业可以进行客户细分和个性化营销。
不同的客户有不同的需求和偏好，在开展营销活动时，精确地将推荐和信息传送给目标客户群体是非常重要的。
通过数据挖掘技术，企业可以对客户进行分群，例如基于地理位置、年龄、性别、消费习惯等因素，将客户按照不同的标准进行分类，以便更好地理解他们的需求和偏好。
在这个基础上，企业可以个性化地定制产品和服务，并向不同的客户群体提供适合的促销活动和推荐，从而增加销售机会和客户满意度。
另外，数据挖掘技术还可以在客户关系管理中发挥重要作用，帮助企业建立更好的客户反馈和投诉管理系统。
通过分析客户的反馈和投诉数据，企业可以发现潜在的问题和不满，及时采取措施解决，并改进产品和服务。
此外，数据挖掘还可以识别出潜在的品牌大使和忠诚度较高的客户，进而针对这些客户开展特殊的奖励和促销活动，提升其忠诚度，推动口碑传播，从而增加企业的良好声誉和市场竞争力。
然而，数据挖掘技术也面临一些挑战和难题。
首先，如何选择合适的数据挖掘算法和工具，以及如何准备和清洗数据，对于数据挖掘的有效性和准确性有着重要影响。
数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理中的应用
1客户关系管理与数据挖掘
客户关系管理（CRM）系统是企业和客户建立良好关系的重要手段，可以帮助企业收集、分析和利用客户关系信息，改进企业客户服务，提高企业竞争力和销售利润。
客户关系管理与数据挖掘密不可分，数据挖掘可以挖掘客户行为数据和语义数据，为CRM管理系统提供准确的数据，更好地管理客户关系，为企业实现更大的经济利益。
2数据挖掘在客户关系管理中的应用
（1）客户关系管理系统维护以及更新用户数据。
借助数据挖掘技术，快速收集客户数据，帮助公司更新客户个人资料，包括他们的行为习惯和偏好。
借助这些数据，客户关系管理系统可以做出智能判断，提供客户更准确的相关服务。
（2）客户行为预测。
利用数据挖掘，可以通过分析客户的历史购买记录、行为和交易习惯等数据，来预测潜在客户的需求，从而帮助客服人员对客户的需求进行更有针对性的满足，建立起更强的客户忠诚度、增强客户忠诚度。
（3）营销分析与分群定位。
数据挖掘可以帮助企业分析客户群体，用大数据来推断客户偏好。
客户管理系统将按照预定的营销准则，选择合适的客户群体，推出相应的产品或服务。
3结论
数据挖掘是客户关系管理系统的重要组成部分，数据挖掘可以收集、维护和更新客户信息，预测客户行为，营销分析定位。
数据挖掘帮助整个企业客户服务管理更加有效，提高客户忠诚度，从而带来更大的经济效益。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
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。
数据挖掘技术与客户关系管理
数据挖掘技术与客户关系管理第一章数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从大量数据中提取有用信息的技术，它可以帮助企业从海量的数据中提取出有用的信息，这些信息可以用于做出决策。
数据挖掘技术包含了数据挖掘算法、模型构建、模型评估等技术。
数据挖掘算法是指从数据中提取规律和模式的方法，包括决策树算法、神经网络算法、聚类算法、关联规则算法等等。
模型构建是指从数据中构建出模型，用于预测未来的趋势和变化。
模型评估是指对模型进行评估，确定其准确度和可靠性。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括电子商务、金融、医疗、物流、政府等方面。
在客户关系管理中，数据挖掘技术也被广泛应用。
第二章客户关系管理概述客户关系管理是指通过对客户进行组织、管理和维护，以提高客户满意度、促进客户忠诚度和增加客户贡献度的一种管理理论和方法。
企业的生存和发展离不开客户，因此客户关系管理是企业生存和发展的重要手段。
客户关系管理包括客户挖掘、客户分类、客户建档、客户触点管理、客户分析等环节。
其中客户分析是实现客户关系管理的关键环节，可以通过数据挖掘技术来实现。
第三章数据挖掘技术在客户关系管理中的应用1.客户细分客户细分是指根据客户的个性化需求和购买行为将客户分成不同的群体，以便于企业对客户进行有效的管理。
企业可以通过数据挖掘技术来实现客户细分，包括聚类和分类算法。
聚类算法是将客户分成不同的群体，使得每个群体内的客户具有相似的特征。
分类算法是将客户分成不同的类别，每个类别对应着一种客户类型。
2.客户预测客户预测是指通过数据分析和建模来预测客户未来的购买行为和交易量。
企业可以通过数据挖掘技术来实现客户预测。
企业可以利用分类算法，将客户分成有购买意愿和没有购买意愿的两类，从而可以对各个群体进行不同的营销活动，提高销售收益。
3.客户价值分析客户价值分析是对客户进行评估和排序，以便于企业制定不同的营销策略。
客户价值分析包括客户生命周期价值（CLV）和客户贡献度（CC）。
客户关系管理与数据挖掘
中间件
数据仓库
活动管理
产品主数据
目录 / 分类管理
市场活动分析 和管理
分 析 型 CRM
操作型 CRM
对操作型CRM产生的数据的分析，一般需要用到一些数据管理和数据分析工具，如数据仓库、OLAP和数据挖掘等。 改进和优化操作流程，以增强客户的获得和保留
客户主数据
分析型客户关系管理的业务结构
客户行为
01
Contracted Service Customers
04
未在公司系统中登记的普通网络用户
02
例：思科（Cisco）公司的顾客分类服务
误解1、CRM只是一个系统、是一个应用软件或是一项技术
1
误解2、实施CRM就是满足百分之百的客户
2
误解3、 CRM只有助于销售
3
误解4、你只要买一套CRM软件包然后把它集成进你原有的系统中即可
偏差的检测
传统统计方法
决策树
神经网络
4.3.2 数据挖掘标准流程CRISP－DM
”
1
2
商业理解(Business Understanding)
找问题－确定商业目标 对现有资源的评估 确定问题是否能够通过数据挖掘来解决 确定数据挖掘的目标 制定数据挖掘计划
数据理解(Data Understanding)
01
02
03
04
05
06
07
08
09
关系营销的实施
关系营销的意义
4.2 客户关系管理CRM
4.2.1 CRM产生的背景 4.2.2 客户关系管理的内涵 4.2.3 CRM的作用 4.2.4 CRM系统架构 4.2.5 CRM的主要功能 4.2.6 CRM的实施
客户关系管理中的数据挖掘技术及应用
客户关系管理中的数据挖掘技术及应用客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种企业管理理念和策略，旨在通过研究和了解客户的需求、喜好以及行为，建立更紧密的关系，提高客户忠诚度和满意度，增加企业的销售额和盈利能力。
数据挖掘技术在CRM中扮演着重要的角色，帮助企业洞察客户行为、分析客户喜好、优化营销策略等，进而提升企业的服务水平和市场竞争力。
一、数据挖掘技术在CRM中的应用1.1 客户分类数据挖掘技术可以通过对客户的历史消费行为、生活习惯、兴趣爱好等进行挖掘，得到客户的分类信息，从而为企业提供相应的营销策略。
例如，将客户按照消费能力、消费偏好、消费频率等因素分层，然后根据每个层次的差异性，制定不同的营销方案，提高客户的忠诚度和满意度。
1.2 产品推荐根据数据挖掘技术对客户的消费行为、购买历史等数据进行分析，企业可以根据客户的兴趣偏好，搭配或者推荐相应的产品。
如亚马逊就将客户喜好归类为“人气”、“新品”、“评价”、“价格”等因素，根据不同的偏好在网站上展示不同的产品。
1.3 激励营销企业可以通过数据挖掘技术分析客户的历史消费行为和需求，给予相应的激励和优惠活动，以吸引客户再次购买。
例如，将预测消费频次和金额较高的客户，赠送一定的积分或优惠券，以促进其再次购买。
1.4 预测客户流失通过数据挖掘技术，企业可以得知哪些客户的忠诚度下降，有可能会流失，从而及时采取措施，保持他们的忠诚度。
例如，分析客户投诉、退货、购物车遗弃等行为，以及各种交易指标，找出流失风险高的客户，并给予相应的回馈和激励，维护客户关系，降低流失率。
二、数据挖掘技术在CRM中的实现2.1 数据集成CRM需要集成来自企业各个部门的数据，如销售部门、市场营销部门、客户服务部门等，以便综合分析客户信息。
因此，在CRM实施前，需要对企业各个部门的数据进行整理，建立一个统一的数据仓库。
2.2 数据清洗数据质量对于数据挖掘的结果影响很大，数据清洗是数据挖掘的重要步骤。
客户关系管理中的数据挖掘与分析
客户关系管理中的数据挖掘与分析随着互联网技术的不断进步和电子商务的蓬勃发展，客户关系管理已经成为企业重要的管理战略之一。
客户关系管理，简称CRM，是企业将所有和客户相关的信息聚集在一起，利用这些信息分析客户的需求、购买行为、喜好等特征，从而更好地了解客户，提供个性化的服务和产品，增加客户满意度和忠诚度，从而达到提高销售额和利润的目的。
在CRM中，客户数据的挖掘和分析是十分关键的一步。
本文将就客户关系管理中的数据挖掘与分析进行探讨。
1. 客户数据的采集在CRM的实施过程中，关键的一步是采集客户信息。
企业需要先了解客户的基本信息，比如姓名、性别、年龄、职业等，进而了解客户的购买行为，比如购买的产品、数量、金额、时间、地点等，以及客户的满意度、投诉记录、建议意见等。
一般而言，这些信息会通过企业自己的渠道来进行采集，比如官方网站、营销活动、客服中心、邮件等。
除此之外，企业也可以借助第三方数据提供商进行数据采集。
比如，在中国，数据挖掘领域的企业有京东万象、百度指数、支付宝数据中心等。
这些企业可以提供客户基本信息、消费行为、社交媒体数据、流量分析等各类数据，帮助企业更好地了解客户。
2. 客户数据的存储与处理客户数据的获取往往非常复杂，并且量大、类型多。
因此，企业需要建立一个数据仓库来存储这些数据，并对其进行分析和处理。
数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，目的是有效地集成、存储和管理组织中的所有数据。
在建立数据仓库之后，企业需要考虑如何分析和处理客户数据，以便更好地了解客户的需求、行为、偏好等特征。
数据挖掘技术在这一过程中起到了十分关键的作用。
3. 数据挖掘技术数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，它涉及到多个领域的技术，比如数据挖掘、统计分析、机器学习等。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以用于以下几个方面：(1) 客户细分客户细分是将客户分为不同的组，以便企业更好地了解客户的差异和需求，并采用不同的营销策略。
客户关系管理中的数据挖掘技术
客户关系管理中的数据挖掘技术一、客户关系管理简介客户关系管理(CRM)是企业与客户之间互动的管理过程。
随着经济的发展和市场竞争的激烈化，企业在发展过程中不忽略对客户进行细致入微及心理需求的满足，将使企业实现可持续发展，增加竞争力。
二、数据挖掘技术的概念数据挖掘技术(DM)是指在大规模的数据集中找寻潜在的、以前未知的、有效的、可理解的模式的过程。
数据挖掘的过程包括数据处理、数据库技术、机器学习方法和模式识别技术等多种技术，其目的是从数据中挖掘出有用的知识。
三、客户关系管理中数据挖掘的应用1.客户分类与细分CRM是基于客户的需求而定制的，而数据挖掘则可以通过对客户数据进行分类，帮助企业更好的了解不同客户的需求，并为他们提供更好的服务。
数据挖掘技术可以让企业快速将客户数据进行分类，进而为不同的客户提供专业的服务。
2.客户预测数据挖掘可以处理大量的历史客户交易数据，并通过机器学习算法，预测客户的未来需求。
此方法可以帮助企业及时调整产品策略和销售策略，满足客户需求，提高客户满意度，进而提升销售业绩。
3.客户感知分析企业可以通过数据挖掘对客户的感知进行全面分析，以了解客户对企业的认知度和情感态度。
此外，企业还可以通过分析讨论区的话题来发现客户需求和不满之处，进一步针对性地改善服务质量，提升客户满意度。
4.销售预测销售预测是企业提高销售业绩的重要手段之一，而数据挖掘则可以在客户的购买历史数据中寻找规律，对未来的销售情况进行预测。
在通过了解客户的购买偏好，企业可以优化产品策略和销售策略，提高销售业绩。
四、数据挖掘技术在客户关系管理中的优势1.准确性数据挖掘技术可以处理大量的交易数据，相比传统的手工分析方法，其结果准确性更高。
通过数据挖掘的技术，企业可以快速找到有效的模式和规律。
2.高效性数据挖掘能够高效地处理大量数据，并且可以根据企业需求自动筛选和分析客户数据。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以迅速找到具有购买潜力的客户，并立即着手处理销售事宜。
客户关系管理系统中的数据分析与挖掘
客户关系管理系统中的数据分析与挖掘在当今信息化的社会中，客户关系管理系统（Customer Relationship Management System，CRMS）已经成为许多企业不可或缺的重要工具。
在这些系统中，数据分析与挖掘的应用不仅有助于深入了解客户需求，优化公司运营，还能提供有效的市场预测和战略规划。
一、数据分析在客户关系管理系统中的意义客户关系管理系统每天都会收集和记录大量的客户数据，包括个人资料、交易历史、购买偏好等。
这些数据如果单纯地存储在数据库中并不会产生价值，只有通过数据分析与挖掘，才能发现潜在的趋势和模式，为企业决策提供支持。
1.1 客户行为分析通过对客户历史数据的分析，可以追踪和预测客户的行为模式。
例如，分析客户的购买频率、购买金额、购买时间等因素，可以识别出忠诚度较高的客户，从而提供定制化的服务和优惠，增强客户满意度。
同时，也可以识别出潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留。
1.2 市场预测与规划通过数据分析，企业可以对市场进行准确的预测与规划，帮助企业提前做好生产和销售准备。
例如，通过对历史数据和市场趋势的分析，可以预测某个产品的需求量和销售额，以确定合理的生产和库存策略。
同时，也可以识别市场的热点和趋势，为企业提供对策和决策依据。
1.3 客户细分与个性化营销客户关系管理系统中的数据可以帮助企业进行客户细分和个性化营销。
通过客户的个人资料、购买偏好、消费习惯等数据的分析，可以将客户划分为不同的细分市场，针对不同市场推出不同的产品和服务，并通过不同的营销渠道进行有效的宣传和推广，提高市场竞争力和销售额。
二、数据挖掘在客户关系管理系统中的应用数据挖掘是从大量未经组织的数据中自动提取有用信息和模式的过程。
在客户关系管理系统中，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的知识和规律，提供更为准确和深入的分析结果。
2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从大规模数据集中发现项目间的关系和依赖。
数据挖掘与客户关系管理(PPT 61页)
——分类：根据某种标准将数据库记录分类到许多预先定义好的类别
如：信用卡公司将客户记录分为好、中、差三类 分类可以产生规则：如果一个客户收入超过5000万元，年龄在45－55岁之间，居 住在某地区，那么他的信用等级为好。
——数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中 的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅 助商业决策的关键性数据。
数据挖掘的特点
——数据挖掘与传统分析方法的区别 数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征：
●经典方法
——统计
90 80 70 60 50 40 30 20 10
0 1季度
2季度
数据挖掘方法
统计可以通过对类似下列问题的回答获得模式 ○在我的数据库中存在什么模式 ○某个事件发生的可能性是什么 ○那些模式是重要的模式
3季度
4季度
统计的一个重要价
值就是它提供了对数据库 东部 的高层视图，这种视图提 西部 供了有用的信息，但不要 北部 求在细节上理解数据库的
30-39 网球 4－5.9 万
50-59 滑雪 8－9.9 万
20-29 高尔夫 2－3.9 万
30-39 钓鱼 4－5.9 万
40-49 高尔夫 6－7.9 万
数据挖掘方法
无指导的学习(Unsupervised Learning) 数据挖掘问题
属性
有指导 的学习
无指导 的学习
区分在线投资者和经纪人投资者的特征是什么 一个新客户未开设交易保证金帐户，如何确定
客户关系管理第九章 CRM中的数据仓库与数据挖掘
一、数据挖掘在证券行业中的应用
（三）风险防范 通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公
司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况， 起到风险预警的作用。
（四）经营状况分析 通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、
客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下 的最大收益经营方式。同时，通过对各营业部经营情况的横向比 较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况作 出分析，提出经营建议。
一、数据挖掘在证券行业中的应用
（一）客户分析 建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的
信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面 向主题的信息抽取。
1.对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈 利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进 服务，牢牢抓住最有价值的客户。
一、数据挖掘的基本定义
简单地说，数据挖掘是从大量的数据中，抽取 出潜在的，有价值的知识、模型或规则的过程。
数据挖掘的功能大体可分为以下几种： 1.分类 2.聚类 3.关联分析 4.概念描述 5.孤立点分析 6.演变分析
二、在CRM中应用数据挖掘
随着客户信息的日趋复杂，客户数据的大量积累，分 析大量复杂的客户数据，挖掘客户价值，发现客户行 为趋势，理解客户对企业的真正价值，用全生命周期 的观点来分析客户关系是企业成功的关键因素，这些 恰恰要依赖数据挖掘。
客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析
客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析客户关系管理(CRM)是一种通过对客户行为、满意度和需求做出反应来主动管理企业与客户之间的关系的商业策略和方式。
在CRM中，客户细分是非常重要的一部分。
客户细分可以帮助企业更好地了解和满足不同客户群体的需求。
为了更好地实现客户细分，数据挖掘分析技术成为了一种必不可少的工具。
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式和知识的过程。
在CRM中，数据挖掘可以帮助企业从客户行为数据中发现隐藏的规律和模式，通过客户细分的方式更好地了解客户特点和需求，从而提高客户满意度和忠诚度。
客户细分的数据挖掘分析主要包括以下几个步骤：1. 数据准备在对客户行为数据进行分析之前，需要先对数据进行清洗和处理。
包括消除数据中的异常值、缺失值和重复值等，将数据转化为可分析的格式。
同时，在进行客户细分之前，需要明确需要分析的客户行为数据类型。
常见的客户行为数据包括客户交易记录、客户搜索记录、客户购物车记录等。
不同类型的客户行为数据会产生不同的客户分群结果。
2. 特征提取客户行为数据中涉及到许多维度的信息。
在进行客户细分分析时，需要先从这些维度的信息中提取出重要的特征。
通常采用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、因子分析等。
在不同客户行为数据中，需要提取的特征也不同。
例如，在分析客户购物车记录时，需要提取的特征包括客户购物车中的商品数量、商品种类、购物车中商品的总价格等；在分析客户搜索记录时，需要提取的特征包括搜索关键字、搜索次数等。
3. 分群方法在特征提取之后，需要采用合适的分群方法对客户进行分群。
常见的分群方法包括层次聚类、K-means聚类等。
不同的分群方法会产生不同的客户分群结果，需要根据实际情况选择合适的分群方法。
4. 分析客户特征和行为在完成客户分群之后，需要对每个客户群体的特征和行为进行分析。
通过分析不同客户群体的行为特点和偏好，可以更好地了解客户需求和满意度。
同时，通过对客户群体行为的分析，可以制定更精准的市场营销策略。
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1、数据仓库的概念
数据仓库是面向主题的、集成 的、稳定的、不同时间的数据集合， 用以支持经营管理中的决策制定过 程。
2020/12/11
2、数据仓库的主要特点
（1）数据仓库是面向主题的 （2）数据仓库是集成的 （3）数据仓库的时间相关性 （4）数据仓库的数据是相对稳定的
（1）数据准备：
这个阶段可细分为三个子步骤： 1） 数据集成 将多文件或多数据库运行环境
中的数据进行合并处理，解决语意模糊性问题， 处理数据中的遗漏等。 2 ）数据选择 辨别出需要分析的数据集合， 缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。 3）数据预处理 克服目前数据挖掘工具的局限。
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2.对待客户的态度不同
客户关系管理一方面通过提供更快速和 周到的优质服务吸引和保持更多的客户，另 一方面通过对业务流程的全面管理减低企业 的成本。
3.与营销的关系不同
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9.1.3 电子商务环境下的客户关系管理 ----eCRM
1.网络时代客户价值判断 2.电子客户关系管理
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案例二、洗衣机和节能灯
假如上面的措施是有效的——它虽然增进了顾客和 企业的联系，可是并没有给企业带来直接的收益，那么 我们在用一次上面的方法，希望能够给海尔带来直接的 收益。
这一次，海尔要进入照明市场，它选用了一家 OEM厂家的产品再标上“海尔”品牌。然后，海尔告 诉它的用户：欢迎使用海尔牌节能灯，另外告诉大家一 个好消息，如果您买了本公司的洗衣机或者冰箱空调等 等任意一种3000元以的产品，您可以免费得到一件赠品， 如果您打算长期使用本公司的节能灯，您还可以得到 8.8折的优惠。好极了，我一直使用节能灯，可是在此 之前一直使用国外的产品，这下可好了，我正好是海尔 的老用户，总算可以用海尔的节能灯了，海尔的货，我 一向信得过，更何况这么优惠。
2 分割 是指把数据分散到各自的物理单元中去以便能 分别地、独立的处理，从而提高效率
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5、数据集市
通常建立和使用数据集市有： （1）企业经过详细规划，首先建立数据 仓库，而数据仓库中的 数据是经过各个业务 系统是重组数据。 （2）各个业务系统先建立各自独立的数 据集市，待条件成熟后再将各数据集市转化 成企业的数据仓库。
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（2）数据挖掘的知识形式
数据挖掘发现的知识通常用以下形式表 示： 1 概念 2 规则 3 规律 4 模式 5 约束 9 可视化
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3、数据挖掘的过程
数据挖掘由三个阶段组成： （1）数据准备 （2）数据挖掘操作 （3）结果表达和解释
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正当中国宝洁的洗衣粉在中国的销售渐入 佳境时，海尔在美国的事业正在艰难的开拓，海 尔的决策者们在考虑：美国的海尔和美国的宝洁 是否可以建立一种中国市场上海尔和宝洁的关系 呢，于是就有了两者在美国的继续合作。有了宝 洁这个美国的日化巨人的帮助，海尔在美国的负 责事业开拓的老总顿时感觉轻松了许多。最后， 海尔在美国取得了巨大的成功，回顾事业的发展， 海尔和宝洁都觉的这种关系为双方在世界各地的 市场开拓和市场份额的保持都起到了重要的作用， 终于，两个巨人的老总见面了，他们说：为我们 的“双赢”干杯！没错，就是“双赢”，长期的 稳定的关系就是建立在双赢得基础之上。
（1）根据发现的知识种类来分类 （2）根据挖掘的数据库分类 （3）根据使用的技术分类
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（1）根据发现的知识种类来分类
总结规则挖掘 特征规则挖掘 关联规则挖掘 分类规则挖掘 等等
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（2）根据挖掘的数据库分类
关系型 事务型 面向对象型 主动型 空间型 时间型
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案例三：海尔和宝洁 前面两个例子都是着眼于“消费者”这个狭
义的客户，实际上企业的客户关系远远不止这些， 让我们看一下洗衣机洗衣粉的例子。我们假设和 海尔建立联盟的是宝洁公司。在和海尔建立联盟 之前，宝洁为了争夺中国洗衣粉的市场份额可以 说是费尽心思，可是洗衣粉市场依然是强手林立， 品牌云集；在和海尔建立联盟之后，洗衣粉的销 售量奇迹一般节节攀升，这个消息传到了宝洁美 国总部，“海尔”这个名字给宝洁的董事们留下 了深刻的印象。
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2.CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理 机制
它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持 等与客户相关的领域，要求企业从"以产品为中心"的模 式向"以客户为中心"的模式转移，也就是说，企业关注 的焦点应从内部运作转移到客户关系上来。
3.CRM是一种应用软件系统 它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对
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9.3.1数据挖掘技术
1.数据挖掘的含义 2.数据挖掘的目的 3 数据挖掘的过程 4 数据挖掘的分类
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数据挖掘含义
数据挖掘是从大型数据库的 数据中提取人们感兴趣的知识， 这些知识是隐含的、事先未知的、 潜在有用的信息，提取的知识表 示为概念、规则、规律、模式等 形式。
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（3）根据使用的技术分 类
常用的数据挖掘技术包括： 1 人工神经网络 2 决策树 3 遗传算法 4 最近邻技术 5 规则归纳 9 可视化
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9.3.2 数据仓库
1 数据仓库的概念 2 数据仓库的主要特点 3 数据仓库的组织结构 4 数据仓库的两个重要概念 5 数据集合 9 利用数据仓库实现决策支持的技术
第九章
客户关系管理与数据挖掘
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本章内容
9.1 客户关系管理理念 9.2 客户关系管理的内容 9.3 客户关系管理手段
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9.1 客户关系管理理念
9.1.1 9.1.2 9.1.3
客户关系管理的含义 客户关系管理与客户服务的区别 电子商务环境下的客户关系管理 -----eCRM
1.主动性不同
前者是企业主动的为客户提供价值。后者是 “客户请求，企业提供服务” 。
案例一：洗衣机和洗衣粉
由于企业不断的努力，现在的产品的质量已经 非常完善，比如海尔的洗衣机实现了“零投诉”。 因此虽然企业做出“终生保修”、“微笑服务”、 “电话等待不超过20秒”、“服务请求一天以内响 应”等等承诺，可是如果产品不出问题用户并不会 主动联系企业，用户平时很难感受到和海尔关系的 存在，可以说企业在服务上的良苦用心并没有为客 户带来方便，企业为增进客户关系所做的投资和努 力并没有得到应有的回报。
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9.2.2 客户关系类型
基本型 被动型 负责型 能动型 伙伴型
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9.2.3 客户关系管理的业绩考核
1、新增客户的绝对数量或相对比率 2、流失客户的绝对数量或相对比率 3、升级客户的绝对数量或相对比率 4、客户平均赢利能力
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9.2.6 呼叫中心
1、呼叫中心的构成： 智能网卡、自动呼叫分配、交互式
语音应答、计算机电话综合应用是呼叫 中心的核心。
按照企业运用呼叫中心的方法不同， 可以分为两种不同类型，即：自营性呼 叫中心和外包型呼叫中心。
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9.3 客户关系管理手段
9.3.1 数据挖掘技术 9.3.2 数据仓库
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数据挖掘的目的
（1）数据，知识与信息的关系 数据是由原始事实组成的。如：采购量、库 存量等信息是按特定方式组织在一起的事实 的集合，即具有了超出这些事实本身之外的 额外价值。 这个转换过程是这样的： 数据——>转换过程（通过选择，组织数据 并应用知识）——>信息 知识是人类认识的成果或结晶，包括经 验知识和理论知识
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在这种情况下，如果海尔和某个洗衣粉 制造商结为联盟，那么海尔可以告诉顾客他 （她）：凡是海尔的全自动洗衣机用户可以 8.8折购买某种品牌的专为自动洗衣机研制的 洗衣粉。这样，海尔洗衣机用户就因为不断 购买洗衣粉而感受到和海尔的关系的存在并 从这种关系中获得的收益。而且，由于海尔 在洗衣机市场具有举足轻重的地位，我想洗 衣粉生产厂商是非常愿意和海尔建立这种关 系的。
9.2 客户关系管理的内容
9.2.1 客户关系管理的核心 9.2.2 客户关系类型 9.2.3 客户关系管理的业绩考核 9.2.4 客户保持管理 9.2.5 内部客户管理 9.2.9 呼叫中心
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9.2.1 客户关系管理的核心
客户关系管理实质上是一种“关 系营销”。与以往只注重吸引新顾 客、达成一次性交易的“交易营销” 相比，“关系营销”更注重保留客 户，建立长期稳定的关系。
（2）数据挖掘操作
1 ）选择合适的工具 2 ）挖掘知识的操作 3 ）证实发现的知识
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（3）结果表达和解释
根据最终用户的决策目的对提取 的信息进行分析，把最有价值的信 息区分出来，并且通过决策支持工 具提交给决策者。
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4、数据挖掘的分类
可以从不同的角度对数据挖掘技术 进行分类
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9、利用数据仓库实现决策支持的技术
（1）联机分析处理 1） MOLAP 它以多维数据库为核心，以
多维的方式存储和显示数据。 2 ）ROLAP它以关系数据库为核心，以
关系型方式来存储和显示多维数据。
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（2）数据挖掘
数据挖掘技术是对数据仓库进行访 问和分析的一种重要工具，数据挖掘不 一定非要在数据仓库基础上进行，但重 组过的数据仓库数据能更有效地支持数 据挖掘。
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3、数据库的组织结构
数据仓库是在关系型数据库的基础上发 展形成的，但又不同于数据库系统的组织结 构形式。