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數(shù)據(jù)挖掘占據(jù)CRM的核心

李蓓 2002/08/19

。。比較常見的分類形式中,CRM被分為分析型、運(yùn)營(yíng)型、協(xié)作型三種類型,無論哪一種,實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶更為詳盡的了解是最終目標(biāo),于是對(duì)客戶的數(shù)據(jù)挖掘在CRM系統(tǒng)中的核心地位凸現(xiàn)出來。

。。數(shù)據(jù)挖掘是提取有用信息的“數(shù)據(jù)產(chǎn)生”過程,企業(yè)的CRM上馬后,運(yùn)營(yíng)特性最先顯露出來,公司日常所有的營(yíng)銷業(yè)務(wù)都可以流程化和自動(dòng)化地管理起來,隨著客戶信息的日趨復(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。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM中能夠起到的作用包括: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)銷策略,并從中篩選出“黃金客戶”;客戶關(guān)注點(diǎn)分析,包括客戶接觸與客戶服務(wù)的分析;客戶忠誠(chéng)度分析,包括對(duì)客戶持久性、牢固性及穩(wěn)定性分析;銷售分析與銷售預(yù)期,包括按產(chǎn)品、促銷效果、銷售渠道、銷售方式等進(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,是為了提高分析結(jié)果的靈活度,擴(kuò)大其適用范圍。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)臨近什么值開始成為“正利潤(rùn)”客戶?企業(yè)需要通過對(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。

。。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在CRM中產(chǎn)生的核心作用提供了巨大的支持。數(shù)據(jù)倉庫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)員工回答來自客戶的業(yè)務(wù)問題。在CRM中,數(shù)據(jù)倉庫將海量復(fù)雜的客戶行為數(shù)據(jù)集中起來,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、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)部門提供有效的反饋數(shù)據(jù),F(xiàn)在,以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為對(duì)客戶資料進(jìn)行分析,挖掘客戶潛力的基石。

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