數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的核心作用

劉會(huì)霞 2002/02/28

　　面臨殘酷的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，所有的企業(yè)都在不遺余力地爭(zhēng)取新客戶。然而，現(xiàn)有老客戶也蘊(yùn)涵著巨大的商機(jī)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大部分企業(yè)每年有20~50%的客戶都是變動(dòng)的，而這一數(shù)字在技術(shù)型公司更甚。一方面在挖空心思爭(zhēng)取新客戶，另一面卻不斷失去老客戶。要改變這種狀況，留住老客戶贏得新客戶，企業(yè)必須充分挖掘現(xiàn)有客戶潛力。通過(guò)對(duì)客戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)老客戶，發(fā)掘新的目標(biāo)客戶，這也是很多成功企業(yè)上馬CRM的原因。因而一套完善的CRM系統(tǒng)，在建設(shè)前期就應(yīng)該認(rèn)真考慮對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的需求。

　　需求與技術(shù)催生數(shù)據(jù)挖掘

　　比較常見(jiàn)的分類(lèi)，CRM被分為分析型、運(yùn)營(yíng)型、協(xié)作型，但無(wú)論哪一種，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶活靈活現(xiàn)地了解都是最終目標(biāo)，因而數(shù)據(jù)挖掘處于CRM系統(tǒng)的核心地位。

　　數(shù)據(jù)挖掘是提取有用信息的“數(shù)據(jù)產(chǎn)生”過(guò)程，是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則，并能夠根據(jù)已有的信息對(duì)未發(fā)生行為做出結(jié)果預(yù)測(cè)，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策、市場(chǎng)策劃提供依據(jù)。

　　數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生從企業(yè)需求方面講，CRM上馬后，運(yùn)營(yíng)特性最先顯露出來(lái)，公司日常所有的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)都可以流程化和自動(dòng)化地管理起來(lái)，隨后客戶信息的日趨復(fù)雜，客戶數(shù)據(jù)大量積累，僅限于營(yíng)銷(xiāo)流程的管理已經(jīng)難以滿足企業(yè)進(jìn)一步的需要，企業(yè)家期待CRM扮演更重要的角色，分析大量復(fù)雜的客戶數(shù)據(jù)，挖掘客戶價(jià)值。CRM數(shù)據(jù)應(yīng)該適應(yīng)多種分析的需求：
客戶特征多維分析：挖掘客戶個(gè)性需求，客戶屬性描述要包括地址、年齡、性別、收入、職業(yè)、教育程度等多個(gè)字段，可以進(jìn)行多維的組合型分析，并快速給出符合條件的客戶名單和數(shù)量。

　　客戶行為分析：結(jié)合客戶信息對(duì)某一客戶群的消費(fèi)行為進(jìn)行分析。針對(duì)不同的消費(fèi)行為及其變化，制定個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略，并從中篩選出“黃金客戶”。
　　客戶關(guān)注點(diǎn)分析：客戶接觸與客戶服務(wù)的分析。
　　客戶忠誠(chéng)度分析：對(duì)客戶持久性、牢固性及穩(wěn)定性分析。
　　銷(xiāo)售分析與銷(xiāo)售預(yù)期：包括按產(chǎn)品、促銷(xiāo)效果、銷(xiāo)售渠道、銷(xiāo)售方式等進(jìn)行的分析。同時(shí)，分析不同客戶對(duì)企業(yè)效益的不同影響，分析客戶行為對(duì)企業(yè)收益的影響，使企業(yè)與客戶的關(guān)系及企業(yè)利潤(rùn)得到最優(yōu)化。
　　參數(shù)調(diào)整：為了提高分析結(jié)果的靈活度，擴(kuò)大其適用范圍，企業(yè)需要對(duì)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。例如，價(jià)格的變化對(duì)收入會(huì)有什么樣的影響？客戶的消費(fèi)點(diǎn)臨近什么值開(kāi)始成為“正利潤(rùn)”客戶？企業(yè)需要通過(guò)對(duì)收集到的各種信息進(jìn)行整理和分析，利用科學(xué)的方法，做出各種決策。

　　此外信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生做出了很大貢獻(xiàn)。IDC的調(diào)研報(bào)告中，2003年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將達(dá)到200億美元的市場(chǎng)規(guī)模，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種面向決策主題、由多數(shù)據(jù)源集成、擁有當(dāng)前及歷史終結(jié)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。它是一個(gè)中央存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以幫助企業(yè)員工回答來(lái)自客戶的業(yè)務(wù)問(wèn)題。

　　在CRM中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將海量復(fù)雜的客戶行為數(shù)據(jù)集中起來(lái)，建立一個(gè)整合的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型，在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、抽象化、規(guī)范化分類(lèi)、分析，為企業(yè)管理層提供及時(shí)的決策信息，為企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)提供有效的反饋數(shù)據(jù)�，F(xiàn)在，NCR、IBM、Oracle等等廠商都在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域有所建樹(shù)，一些預(yù)見(jiàn)性的模型和解決方案已經(jīng)被建立起來(lái)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已不僅僅是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而成為對(duì)客戶資料進(jìn)行分析，挖掘客戶潛力的基石。

　　客戶分析的三階段

　　客戶分析過(guò)程包括以下三階段：客戶行為分析、重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)和效能評(píng)估。首先，將客戶行為數(shù)據(jù)（反饋）和效能評(píng)估的結(jié)果集中起來(lái)進(jìn)行客戶行為分析，通過(guò)對(duì)重點(diǎn)客戶的挖掘，為制定市場(chǎng)策略提供依據(jù)；其次，把對(duì)客戶行為的分析結(jié)果以報(bào)表形式傳遞給市場(chǎng)專(zhuān)家，市場(chǎng)專(zhuān)家利用這些分析結(jié)果，制定準(zhǔn)確、有效的市場(chǎng)策略；最后，以客戶所提供的市場(chǎng)反饋為基礎(chǔ)，再一次進(jìn)行效能評(píng)估，為改進(jìn)服務(wù)和CRM本身提供依據(jù)。

　　1、客戶行為分析

　　包括行為分組、客戶理解和客戶組之間的交叉分析三個(gè)步驟。行為分組是關(guān)鍵，行為分組的分析結(jié)果使后兩個(gè)步驟更加容易。

　　行為分組：根據(jù)客戶行為的不同劃分為不同的群體，各個(gè)群體有著明顯的行為特征。通過(guò)分組，可以更好地理解客戶，發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。分析過(guò)程中把一次市場(chǎng)活動(dòng)后得到的客戶反饋叫做“反應(yīng)行為模式”，和手工銷(xiāo)售體系中采用的“二元客戶反應(yīng)模式”不同，CRM采用的“分類(lèi)反應(yīng)行為模式”，允許定義多種反應(yīng)行為。定義反應(yīng)行為的方法取決于企業(yè)所從事的商業(yè)領(lǐng)域。比如企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)是服裝銷(xiāo)售，一種反應(yīng)行為可以定義為“從產(chǎn)品目錄中選購(gòu)了女式服裝”，也可定義為“從產(chǎn)品目錄中選購(gòu)了男式服裝”。這些行為模式的定義可以根據(jù)需要非常具體（如，購(gòu)買(mǎi)了一件紅色的男式馬球牌襯衫）。

　　客戶理解：其目標(biāo)是將客戶在行為上的共性與已知資料結(jié)合起來(lái)，對(duì)客戶進(jìn)行具體分析：哪些客戶具有這樣的購(gòu)買(mǎi)行為？客戶分布地區(qū)？此類(lèi)客戶給企業(yè)帶來(lái)多少利潤(rùn)？忠誠(chéng)如何？客戶擁有企業(yè)的哪些產(chǎn)品？客戶購(gòu)買(mǎi)高峰期？完成了這些客戶理解，將為企業(yè)在確定市場(chǎng)活動(dòng)的時(shí)間、地點(diǎn)、對(duì)象等方面提供確鑿的依據(jù)。

　　組間交叉分析：客戶組間交叉分析對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)也很重要，許多客戶同屬于兩個(gè)不同的行為分組，且這兩分組對(duì)企業(yè)的影響相差很大。在企業(yè)有“購(gòu)買(mǎi)新款商品”和“購(gòu)買(mǎi)50元以下商品”這兩個(gè)行為分組。企業(yè)會(huì)認(rèn)為第一個(gè)分組對(duì)企業(yè)的收益影響大，因?yàn)橄Ｍㄟ^(guò)新款商品來(lái)擴(kuò)大市場(chǎng)，而第二分組對(duì)企業(yè)的收益影響小。此時(shí)，如果客戶同屬兩組，我們就需要充分分析客戶發(fā)生這種現(xiàn)象的原因。組間交叉分析為我們提供了解決方案，企業(yè)可以了解：哪些客戶能夠從一個(gè)行為分組躍進(jìn)到另一個(gè)行為分組中；行為分組之間的主要差別；客戶從一個(gè)對(duì)企業(yè)價(jià)值較小的組上升到對(duì)企業(yè)有較大價(jià)值的組的條件是什么？這些分析可以幫助企業(yè)準(zhǔn)確地制定市場(chǎng)策略，獲得更多的利潤(rùn)。

　　2、重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)

　　CRM理論經(jīng)典的2/8原則，即80%利潤(rùn)來(lái)自20%客戶，重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)主要應(yīng)考慮以下方面：潛在客戶（有價(jià)值的新客戶）；交叉銷(xiāo)售（交叉銷(xiāo)售指企業(yè)向老客戶提供新產(chǎn)品、新服務(wù)的營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程）；增量銷(xiāo)售（更多地使用同一種產(chǎn)品或服務(wù)）；客戶保持（保持客戶的忠誠(chéng)度）。

　　假設(shè)你是一個(gè)銀行的市場(chǎng)經(jīng)理，想向現(xiàn)有的客戶推銷(xiāo)房屋抵押貸款和信用金卡這兩個(gè)新產(chǎn)品以進(jìn)行交叉銷(xiāo)售。CRM進(jìn)行交叉銷(xiāo)售時(shí)，需要進(jìn)行三個(gè)步驟：

　　數(shù)據(jù)收集：從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中收集與客戶有關(guān)的所有信息。包括客戶個(gè)人信息（年齡、收入）、交易記錄（最近的收支情況、消費(fèi)次數(shù)和信用等級(jí)）……
　　進(jìn)行建模：用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法（如統(tǒng)計(jì)回歸、邏輯回歸、決策數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，產(chǎn)生一些數(shù)學(xué)公式，用來(lái)對(duì)客戶將來(lái)的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分：評(píng)分過(guò)程就是計(jì)算數(shù)學(xué)模型的結(jié)果。
　　3、效能評(píng)估
根據(jù)客戶行為分析，企業(yè)可以更準(zhǔn)確地制定市場(chǎng)策略和策劃市場(chǎng)活動(dòng)。然而，這些市場(chǎng)活動(dòng)能否達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)是改進(jìn)市場(chǎng)策略和評(píng)價(jià)客戶行為分組性能的重要指標(biāo)。因此，CRM必須對(duì)行為分析和市場(chǎng)策略進(jìn)行評(píng)估。這些效能評(píng)估都是以客戶所提供的市場(chǎng)反饋為基礎(chǔ)的。針對(duì)每個(gè)市場(chǎng)目標(biāo)設(shè)計(jì)一系列評(píng)估模板，從而使企業(yè)能夠及時(shí)跟蹤市場(chǎng)的變化。同時(shí)在這些報(bào)告中，給出一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)度量市場(chǎng)活動(dòng)的效率，這些報(bào)告應(yīng)該按月份更新，并根據(jù)市場(chǎng)活動(dòng)而改變。在一定的時(shí)間范圍內(nèi)（3～6個(gè)月）給出行為分組的報(bào)告。

　　精確鎖定目標(biāo)客戶

　　某集團(tuán)應(yīng)用SAS的數(shù)據(jù)挖掘方法（SEMMA）、工具（SAS/EM）及采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)分析和決策客戶對(duì)是否愿意購(gòu)買(mǎi)某一個(gè)產(chǎn)品的調(diào)查表的響應(yīng)。在SAS/EM的窗口下，只需Drag-and-Drop即可迅速地實(shí)現(xiàn)該項(xiàng)目的挖掘過(guò)程的搭建，包括創(chuàng)建數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)取樣、數(shù)據(jù)分割、變量轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)探索及預(yù)處理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、模型評(píng)估和決策及展示等。
當(dāng)企業(yè)不進(jìn)行任何建模分析時(shí)，盲目將調(diào)查表發(fā)出，其響應(yīng)率約為23.9%。這樣既浪費(fèi)了人力、財(cái)力和時(shí)間，又不便于對(duì)調(diào)查者進(jìn)行分析，我們并不知道具有什么特征的客戶喜歡這個(gè)產(chǎn)品并將調(diào)查表提交。

　　但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集的分布特征自動(dòng)的發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并以權(quán)值表示之。這些權(quán)值實(shí)際上表征并隱藏著客戶的特征，如年齡在30-45歲之間的大多數(shù)客戶喜歡該產(chǎn)品并樂(lè)意將調(diào)查表提交。結(jié)果表明：如果企業(yè)將調(diào)查表減少為原來(lái)的30%，并按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值隱含的規(guī)則散發(fā)調(diào)查表，其響應(yīng)率可望達(dá)到33%；如果企業(yè)將調(diào)查表減少為原來(lái)的10%，并按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值隱含的規(guī)則散發(fā)調(diào)查表，其響應(yīng)率可望達(dá)到51%。

　　這樣，既節(jié)約了成本，又對(duì)客戶的特征進(jìn)行了分析，為企業(yè)的決策提供了支持，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)某一商品的客戶特征，從而可以向同樣具有這些特征卻沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)的客戶推銷(xiāo)這個(gè)商品；若找到流失的客戶特征，就可以在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對(duì)性的措施。

硅谷動(dòng)力 2002/02/28