数据挖掘技术在CRM系统中有哪些应用？

目前，关于数据挖掘技术和方法在CRM中的应用研究很多。不同行业、不同环境的企业的CRM应用差异很大，应用的具体数据挖掘技术和方法也会有所不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，这里很难涵盖所有的技术和方法。虽然不同的CRM应用的数据挖掘技术多而复杂，但CRM应用数据挖掘的目的主要在于以下四个方面:客户细分、获取新客户、提升客户价值、留住客户防止流失。数据挖掘在零售业CRM中主要应用在以下几个方面。一、CRM实施的前提——客户细分客户细分是根据客户的性别、收入、交易行为特征等属性，将客户细分为具有不同需求和交易习惯的群体。同一群体的客户在产品需求和交易心理上有相似之处，但不同群体之间有很大差异。客户群体的细分可以使企业在营销中制定正确的营销策略，通过向不同类型的客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，获得更大的利润。客户细分可以分类或聚类。比如可以将客户分为高价值客户和低价值客户，然后确定影响分类的因素，再提取具有相关属性的客户数据，选择合适的算法对数据进行处理，得到分类规则。用聚类的方法，我们之前不知道可以分成多少客户。在对数据进行聚类之后，我们对结果数据进行了分析，得出了相似性和相似性的结论。每一类客户都有相似的属性，但不同类别的客户有不同的属性，从而确定特定消费群体或个人的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断相应消费群体或个人的下一步消费行为。细分可以让用户从更高的层面查看整个数据库中的数据，也可以让企业针对不同的客户群体采取不同的营销策略，有效利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。二、获取新客户——客户反应分析在大多数商业领域，业务发展的主要指标包括获取新客户的能力。新客户的获取包括寻找不了解你产品的客户。他们可能是你产品的潜在消费者，也可能是以前接受过你的竞争对手的服务的顾客。企业在寻找新客户之前，要确定哪些客户是可能的潜在客户，哪些客户容易获得，哪些客户难以获得，从而最合理地利用企业有限的营销资源。因此，预测潜在客户对企业促销活动的反应是客户获取的前提。随着潜在客户数量的增加，如何提高营销推广活动的针对性和效果成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别潜在客户群体，提高客户营销活动的对应率，使企业心中有数，目标明确。根据企业给出的一系列客户数据和其他输入，数据挖掘工具可以建立“客户反应”预测模型，利用该模型可以计算出客户对某项营销活动的反应指标，企业可以根据这些指标找出那些对企业提供的服务感兴趣的客户，从而达到获取客户的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。三、提升客户价值——交叉销售交叉销售是指向现有客户销售新产品或服务的营销过程。它不仅是通过向现有客户扩大销售来增加利润的有效手段，也是提升企业形象、培养客户忠诚度、保证企业可持续发展的重要策略。公司与客户之间的业务关系是一种持续发展的关系。客户和公司建立了这种双向的业务关系之后，有很多方法可以优化这种关系，延长它的时间。在维持这段关系期间，增加相互接触，争取从每次相互接触中获得更多的利润。交叉销售就是这样一种工具，即向现有客户提供新产品和服务的过程。在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析最优的销售匹配方法。企业掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息，可能包含着这个客户决定他下一次购买行为的关键甚至决定性因素。通过相关性分析，数据挖掘可以帮助分析最佳、最合理的销售匹配。一般流程如下:首先对现有客户的购买行为和消费习惯的数据进行分析，然后利用数据挖掘的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模；其次，利用建立的预测模型对客户未来的消费行为进行预测分析，对每种销售方式进行评价；最后用建立的分析模型对新客户数据进行分析，决定哪种交叉销售方式最适合客户。有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析可以发现客户在关联中倾向于购买哪些商品；聚类分析可以发现对特定产品感兴趣的用户群体；神经网络、回归等方法可以预测客户购买这种新产品的可能性。相关性分析的结果可以用于交叉销售的两个方面:一方面，对于购买频率高的商品组合，找出购买了组合中大部分商品的顾客，将“缺失”的商品卖给他们；另一方面是为每个客户找出适用的相关法律，并向他们销售相应的产品系列。四。客户维系——客户流失分析随着企业间竞争的日益激烈，获取新客户的成本不断上升。对于大多数企业来说，获得一个新客户的成本大大超过了留住一个现有客户的成本，留住原有客户的工作越来越有价值，这已经成为大多数企业的知识。你留住一个客户的时间越长，你收回你花在这个客户身上的初始投资和收购费用的时间就越长，你从客户身上获得的利润就越多。然而，由于各种因素的不确定性，市场的不断增长，以及一些竞争对手的存在，许多客户正在不断地从你转向另一家服务提供商，以寻求更低的费用和其他服务提供商为新客户提供比你更多的额外优惠条件。我们把客户从一个服务商换到另一个服务商的行为称为客户转移。为了分析导致客户转移的主要因素，留住那些有流失倾向的客户，我们可以使用数据挖掘工具对流失的客户进行建模，找出导致其转移的模式，然后利用这些找出当前客户中可能流失的客户，使企业可以根据客户的需求采取相应的措施防止客户流失，进而达到维护原有客户的目的。为了解决客户流失的问题，我们首先需要知道什么样的客户被大量生产出来。如果损失的是劣质客户，企业是欢迎的；如果损失的是优质客户，企业会损失很大。优质客户的稳定期越长，企业与他们维持关系的成本越低，收益越大。所以要想维持优质客户，首先要识别优质客户。这可以通过以前的客户细分，分析客户的盈利能力，识别和预测客户的优势和劣势。当可以识别客户的优劣势时，首先根据流失客户数据，可以利用决策树和神经网络进行分析挖掘，找到流失客户的特征；然后对现有客户的消费行为进行分析，确定每一类客户流失的可能性，重点是找到那些风险转移可能性大、商业价值高的客户，在这些客户转移到同行业其他服务商之前，采取相应的商业活动措施留住这些有价值的客户。我们称这个过程为客户保留或客户保留。在选择数据挖掘工具的时候，如果你希望能够对客户进行细分，并且对客户流失的原因有一个清晰的认识，那么决策树工具是一个比较好的选择。虽然其他数据挖掘技术，如神经网络，也可以产生良好的预测模型，但这些模型很难理解。当这些模型用于预测和分析时，很难深入了解客户流失的原因，更不用说从中得到任何应对客户流失的线索。在这种情况下，也可以使用细分技术和聚类技术进行更深入的了解，但是用这些技术生成预测模型要复杂得多。一般来说，在客户维系中，分类回归决策树大多用于生成预测模型。综上所述，数据挖掘在CRM中的应用非常广泛，从某个角度可以说是CRM的灵魂。利用数据挖掘的相关技术，发现数据中存在的关系和规律，为管理者提供重要的决策参考，用于制定准确的市场策略。并且通过销售和服务部门与客户的沟通，努力最优地满足客户需求，提高客户忠诚度和满意度，提升客户价值，提高企业收益，实现企业与客户的“双赢”。正是这一点使得CRM大获成功。目前，关于数据挖掘技术和方法在CRM中的应用研究很多。不同行业、不同环境的企业的CRM应用差异很大，应用的具体数据挖掘技术和方法也会有所不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，这里很难涵盖所有的技术和方法。