CRM系統(tǒng)：零售業(yè)CRM中的數(shù)據挖掘技術
置信度: P(B| A) ,即在出現(xiàn)項集A 的事務集D
中,項集B 也同時出現(xiàn)的概率。
同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值
的規(guī)則稱為強規(guī)則。給定一個事務集D ,挖掘關聯(lián)
規(guī)則問題就是產生支持度和可信度分別大于用戶
給定的最小支持度和最小可信度的關聯(lián)規(guī)則,也就
是產生強規(guī)則的問題。
關聯(lián)分析就是利用關聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據挖掘的
技術,其目的在于挖掘隱藏在數(shù)據間的相互關系,
發(fā)現(xiàn)數(shù)據庫中形如“90 %的顧客在一次購買活動中
購買商品A 的同時購買商品B”之類的知識。
通過從銷售記錄中挖掘關聯(lián)信息,可以發(fā)現(xiàn)購
買某一品牌商品的顧客很可能購買其他一些商品。
這類信息可用于形成一定的購買推薦。購買推薦
通過宣傳可改進服務,幫助顧客選擇商品,增加銷
售額和減少積壓庫存。
②序列模式分析
序列模式分析和關聯(lián)分析相似,但側重點在于
分析數(shù)據間的前后序列關系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據庫中
形如“在某一段時間內,顧客購買商品A ,接著購買
商品B ,而后購買商品C ,即序列A →B →C 出現(xiàn)的
頻度較高”之類的知識,序列模式分析描述的問題
是:在給定交易序列數(shù)據庫中,每個序列是按照交
易時間排列的一組交易集,挖掘序列函數(shù)作用在這
個交易序列數(shù)據庫上,返回該數(shù)據庫中出現(xiàn)的高頻
序列。在進行序列模式分析時,同樣也需要由用戶
輸入最小置信度和最小支持度。
序列模式挖掘可用于分析顧客的消費或忠誠
的變化,據此對價格和商品的品種加以調整,以留
住老顧客,吸引新客戶,保證一定的顧客數(shù)量。
③分類分析
分類分析就是通過分析樣本客戶數(shù)據庫中的
數(shù)據,為每個類別作出準確的描述或建立分析模型
或挖掘出分類規(guī)則,然后用這個分類規(guī)則對其它客
戶的記錄進行分類。比如,信用卡公司根據顧客的
信用記錄,把持卡人分成不同等級,并把等級標記
賦與數(shù)據庫中的每個記錄。對于每一等級,找出它
們共同點,比如:“年收入在10 萬元以上,年齡在40
～50 歲之間的外企白領”總體上信用記錄最高。
有了這樣的挖掘結果,客戶服務部門就知道一個新
的客戶的潛在價值,在客戶服務投入上就心中有
底。
④聚類分析
這是分類的逆向方法。聚類把沒有分類的記
錄,在不知道應分成幾類的情況下,按照數(shù)據內在
的差異性大小,合理地劃分成幾類,并確定每個記
錄所屬類別。它采用的分類規(guī)剛是按統(tǒng)計學的聚
類分析方法決定的。比如,面對數(shù)據庫中“消費
額”、“購買頻率”、“收入水平”等多個評價指標,沒
有辦法按照一個指標去分類,就可以通過聚類按照
數(shù)據間的自然聯(lián)系把分散的記錄“聚”成幾“堆”,然
后再對每堆進行深入分析。
⑤0 - 1 規(guī)劃技術
主要用于各類推銷方法對客戶的適用度分析,
即針對不同的客戶群,從電郵、上門推銷、平面廣
告、網上推銷、柜臺銷售等方法中,選擇一種使商場
營銷的成功率最高、成本最低的方法,以提高企業(yè)
的服務水平。
⑥預測技術
主要用于對客戶未來行為的發(fā)現(xiàn),如客戶流失
分析中,用神經元網絡方法學習各種客戶流失前的
行為變化,進而預測(預警) 可能出現(xiàn)的有價值客戶
的流失;再如,市場預測問題,數(shù)據挖掘使用過去有
關促銷的數(shù)據來尋找未來投資中回報最大的用戶。
應用數(shù)據挖掘技術,較為理想的起點就是從一
個數(shù)據倉庫開始,這個數(shù)據倉庫里面應保存著所有
客戶的合同信息,并且還應有相應的市場競爭對手
的相關數(shù)據。數(shù)據挖掘可以直接跟蹤數(shù)據,并據此
輔助用戶快速進行商業(yè)決策,另外用戶還可以在更
新數(shù)據的時候不斷發(fā)現(xiàn)更好的行為模式,并將其運
用于未來的決策當中。
2. 3 典型應用
由于零售業(yè)CRM 主要涉及市場營銷、銷售與
客戶服務三個領域,下面就三方面來介紹數(shù)據挖掘
在CRM中的應用。
(1) 市場營銷隨著數(shù)據量的急劇增長,商家必
須借助于相應的數(shù)據挖掘工具,自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據中隱
藏的規(guī)律或模式,為決策提供支持。通過收集、加
工和處理涉及消費者消費行為的大量信息,確定特
定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和
消費需求,進而推斷出相應消費群體或個體下一步
的消費行為,并以此為基礎,對所識別出來的消費
群體進行特定內容的定向營銷,這樣會大大節(jié)省營
銷成本,提高營銷效果。
例如,當客戶用信用卡消費時,商家就可以在
信用卡結算過程中收集商業(yè)消費信息,記錄下客戶
進行消費的時間、地點、感興趣的商品或服務、愿意
接收的價格水平和支付能力等數(shù)據;然后將這些數(shù)
據進行組合,并應用計算機、并行處理、神經元網
絡、模型化算法等技術手段進行處理,從中得到商
家用于向特定消費群體或個體進行定向營銷的決
策信息。再如,卡夫(Kraft) 食品公司建立了一個擁
有3000 萬客戶資料的數(shù)據庫,數(shù)據庫是通過收集
對公司發(fā)出的優(yōu)惠券等其他促銷手段做出積極反
應的客戶和銷售記錄而建立起來的,卡夫公司通過
數(shù)據挖掘了解特定客戶的興趣和口味,并以此為基
礎向他們發(fā)送特定產品的優(yōu)惠券,并為他們推薦符
合客戶口味和健康狀況的卡夫產品食譜。
借助于對客戶行為的分析和挖掘,企業(yè)管理人
員可以更準確地制定市場策略和策劃市場活動,以
贏取更大的消費群體和利潤。
(2) 銷售銷售力量自動化(SFA) 是CRM 中成
長最快的部分。銷售人員與潛在客戶的互動行為、
將潛在客戶發(fā)展為真正客戶并保持其忠誠度是使
企業(yè)盈利的核心因素。在此環(huán)節(jié)中,數(shù)據挖掘可以
對多種市場活動的有效性進行實時跟蹤和分析。
在此過程中,數(shù)據挖掘不僅使銷售員能夠及時把握
銷售機遇,縮短銷售周期,極大地提高工作效率,同
時,企業(yè)管理人員也可以隨時掌握銷售各個環(huán)節(jié)的
詳細情況[4 ] 。
一個典型的案例就是購物籃分析。數(shù)據挖掘
人員通過對交易數(shù)據分析后,會發(fā)現(xiàn)這樣的一條關
聯(lián)規(guī)則“買啤酒的顧客十有八九也買尿布”。再經
進一步的調查發(fā)現(xiàn),原來是有孩子的父親在給自己
購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買
尿布。這樣一來,超市人員便可以及時調整物品的
擺放位置和結構,以方便客戶購買。另外,通過挖
掘分析,還可以發(fā)現(xiàn)客戶購買行為潛在的時序規(guī)
律,借助于這個,超市人員可以對客戶的購買行為
進行有效地預測,從而提高銷售能力。
(3) 客戶服務在客戶關系管理中,客戶服務是
最關鍵的內容,企業(yè)提供的客戶服務是能否保留滿
意的忠誠客戶的關鍵。如今客戶期望的服務已經
超出傳統(tǒng)的電話呼叫中心的范圍。隨著越來越多
的客戶進入互聯(lián)網通過瀏覽器來察看他們的定單
或提出詢問,數(shù)據挖掘就可以對客戶實現(xiàn)個性化的
自助服務。通過數(shù)據挖掘,企業(yè)就能夠處理客戶各
種類型的詢問,包括有關的產品、需要的信息、訂單
請求、訂單執(zhí)行情況,以及高質量的現(xiàn)場服務。
3 結論與展望
作為一個跨知識管理、業(yè)務運作和電子商務等
系統(tǒng)的融合概念,CRM 正以前所未有的速度發(fā)展,
并且擴大著用戶群體,在激烈的市場競爭中,基于
DM的CRM模式正在逐漸成為現(xiàn)代企業(yè)生存的根
本和制勝的關鍵。
現(xiàn)在,客戶越來越多地要求CRM 系統(tǒng)能夠進
行知識管理。從本質上講,在電子商務時代需要隨
時隨地根據客戶需要為他們提供組織知識。數(shù)據
挖掘技術將綜合客戶信息和其它相關信息,借助專
家系統(tǒng)、神經網絡和遺傳算法等技術,為企業(yè)迅速
提供商業(yè)問題的高質量解決方案,達到商業(yè)智能。
數(shù)據挖掘新技術的發(fā)展將可以使客戶更多更好地
訪問數(shù)據,并使更多的人能夠嘗試更多的技術。利
用數(shù)據挖掘技術,分析客戶的特征,探索企業(yè)和所
對應市場的運營規(guī)律性,不斷提高企業(yè)的經濟效益
是企業(yè)發(fā)展的必由之路。
參考文獻
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[4 ]朱愛群《, 客戶關系管理與數(shù)據挖掘》[M] . 中國財政經
濟出版社,2001
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