2023年数据挖掘在客户关系管理中的应1.doc

内蒙古科技大学客户关系管理结课论文 目录 第一章 数据挖掘在客户关系管理中的应用概述 3 第二章 数据挖掘概述 4 2.1数据挖掘定义 4 2.2数据挖掘的过程 4 2.2.1确定业务对象 4 2.2.2数据准备 4 2.2.3数据挖掘 4 2.2.4结果分析和评估 4 2.2.5知识的嵌入应用 4 2.3数据挖掘的技术 5 2.3.1 关联分析 5 2.3.2 序列分析 5 2.3.3分类分析 5 2.3.4聚类分析 5 2.3.5预测分析 5 2.3.6孤立点分析 5 第三章 客户关系管理概述 7 3.1客户关系管理的定义 7 3.2客户关系管理需要数据挖掘 7 第四章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 8 4.1客户盈利能力 8 4.2客户的保持和流失 8 4.3客户获得 8 4.4客户细分 9 4.5交叉营销 9 4.6客户欺诈风险分析 9 4.7市场策略分析 10 4.8客户忠诚度 10 结论 12 参考文献 13 第一章 数据挖掘在客户关系管理中的应用概述 客户关系管理越来越受到各种企业的重视，企业通过建立客户关系管理系统，可以帮助企业制定适宜的，有针对性的营销政策，改善与客户的关系，提高销售额，增强企业竞争力。但是，随着客户关系管理系统的应用深入，明显感觉到当前的客户关系管理系统面对巨大的企业数据存储，显得有点力不从心。因此，能够从海量数据中进行知识发现的数据技术应用到客户关系管理系统就成为必然。数据挖掘这一融合多种分析手段，从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了，它的出现为商业决策提供了有价值的知识，让企业获得了利润。在客户关系管理中，数据挖掘正在起着导向的作用。 第二章 数据挖掘概述 2.1数据挖掘定义 数据挖掘又叫数据库中的知识发现，是指从大量数据中抽取出新颖的，潜在的，有价值的模式或规律等知识的复杂过程，它是基于数理统计，人工智能，机器学习，神经网络，模式识别等技术的交叉学科。 2.2数据挖掘的过程 数据挖掘是一个高级的复杂处理过程，一搬可以分为5个步骤，即确定数据对象，数据准备，数据挖掘，结果的分析与评估和知识的嵌入与应用。 2.2.1确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘那么带有盲目性，是不会成功的。 2.2.2数据准备 数据准备在数据挖掘中具有重要地位。现在数据库德大量数据中，客观存在着不完整，不一致的，重复，含有噪声。因此需要进行数据准备。首先数据选择，数据清理，数据集成与数据变换，数据归约。 2.2.3数据挖掘 该步骤的作用就是利用各种算法挖掘出潜在的，有规律性的知识，该步骤是数据挖掘的核心。注意该步骤的名称与数据挖掘的区别。这里的数据挖掘只是数据挖掘任务的一个过程。 2.2.4结果分析和评估 该步骤就是根据一定的评估的标准从挖掘的结果中筛选出有价值的知识，然后利用可视化和知识表达技术，向用户提供所挖掘出的相关知识。数据挖掘的结果如果不进行评估，是不能够被使用的。评估可以采用经验的数据测试，并且要加上专业人员的判断。 2.2.5知识的嵌入应用 将分析所得到的知识嵌入到业务信息系统的组织结构中去，如个性化推荐中，将通过分析得到的用户访问行为形成知识，进行有效地个性化推荐。该过程也叫知识的集成或知识的同化。 2.3数据挖掘的技术 常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析、预测、孤立点分析等。事实上，解决一个已给的业务问题时，数据挖掘一般混合使用两种及两种以上的技术类别。 2.3.1 关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的、关联发生的事件。 2.3.2 序列分析 序列分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件，这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义，其依据除了统计上的概率之外，还要加上时间的约束。 2.3.3分类分析 分类分析通过分析具有类别的样本的特点，得到决定样本属于各种类别的规那么或方法，利用这些规那么和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度，其主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法以及 support vector machines 等。利用分类技术，可以根据顾客的消费水平和根本特征对顾客进行分类，找出对商家有较大利益奉献的重要客户的特征，通过对其进行个性化效劳，提高他们的忠诚度。 2.3.4聚类分析 聚类分析是根据物以类聚的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并对每一个这样的组进行描述的过程，其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 2.3.5预测分析 预测与分类类似，但预测是根据样本的特征估算某个连续类型的变量的取值的过程，而分类那么只是用于判别样本所属的离散类别而己。预测模型可以使用较为传统的统计回归技术，也可以使用新的分类技术，目前最通用的是决策树归纳技术。 2.3.6孤立点分析 数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致，这些数据对象称为孤立点。对这些数据的挖掘分析可以用于处理一些罕见事件，比方信用卡欺诈等。 第三章 客户关系管理概述 3.1客户关系管理的定义 客户关系管理，是一种以客户为中心的经营策略，它以信息技术为手段，通过对相关业务流程的重新设计及相关工作流程的重新组合可以完善的客户效劳和深入的客户分析来满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度，从而保证客户终生价值和企业利润增长“双赢〞策略的实现[1]。它是以客户为中心〔而不是以产品为中心)、以企业与外部的业务交流为主导〔而不是局限于企业内部的事务)、以企业的前端业务应用为主〔而不是以企业的后端业务处理为主)的管理模式。 3.2客户关系管理需要数据挖掘 当今社会，客户的价值已经越来越多地影响着企业的价值，客户关系管理〔CRM〕正是通过建立长期而系统的客户关系来提升单个客户价值的战略，其要旨在于帮助企业通过运用适合的技术以及合理的人力资源洞察客户的行为和他们的价值，以便企业能够迅速有效地对客户的需求进行回应。CRM的核心是“了解客户，倾听客户〞，CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度，降低客户流失〞，总之一切的最终目的都是为了提高收益。 在企业关注客户关系管理的同时，信息技术的飞速开展为客户关系管理〔CRM〕的高效实施提供了技术保证；通过数据挖掘技术对客户需求进行深入分析可以满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求。数据挖掘主要是找寻隐藏在数据中的信息，例如发现趋势、特征及相关性的过程，也就是从数据中开掘出信息或知识。 第四章 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 在企业管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术。数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的效劳。通过数据挖掘，可以发现使用某一业务的客户的特征，从而可以向那些也同样具有这些特征却没有使用该业务的客户进行有目的的推销；还可以找到流失的客户特征，在那些具体相似特征的客户还未流失之前，采用针对性的措施。目前，数据挖掘技术在CRM关系中的应用有以下几个方面。 4.1客户盈利能力 计算客户盈利能力有助于挖掘有价值客户，公司各个部门之间对客户盈利能力可能有不同理解。分析顾客的忠诚度，可以利用数据挖掘来挖掘忠诚度高的客户；可以通过数据挖掘技术可以有效计算客户盈利能力；还可以利用数据挖掘预测未来的客户盈利能力。利用数据挖掘技术来预测客户盈利能力需要的两个因素：〔1〕记录潜在客户行为特征和开展成为客户行为特征的历史数据；〔2〕计量客户盈利能力的标准。使用数据挖掘技术后可以增加客户盈利能力，增加客户盈利能力指客户在获得提升后，增加的盈利能力。如：客户得到某种优惠促销而增加局部开支去销售，那么增加局部的开支给公司带来的利润即增加的客户盈利能力。 4.2客户的保持和流失 企业的增长和开展壮大需要不断获得新的客户并维持老的客户。不管企业希望得到的是哪类客户，数据挖掘都能帮助识别出这些潜在的客户群，并提高市场活动的回应率，做到有的放矢。现在各个行业的竞争都越来越剧烈，企业获得新客户的本钱正在不断上升，因此建立客户流失预测模型，得出即将流失的客户，对他们采取有效措施进行挽留，从而有效减少客户流失就显得越来越重要，数据挖掘可以帮助发现打算离开的客户，以使企业采取适当的措施挽留这些客户。 4.3客户获得 在没有利用数据挖掘技术时，客户获取的传统方法就是选出一些感兴趣的人口调查其属性，获取这些人口的特征即可。但随着数据量的增大，传统的方法具有不可实现性。利用数据挖掘在扩展客户市场活动时，利用数据挖掘技术挖掘出潜在的客户名单，在客户名单上列出可能对某些产品感兴趣的客户信息，便可更方便的获取更多的客户。 4.4客户细分 客户市场细分，指的是将客户划分成互不相交的类别。客户作为企业珍贵的资源，每一次与客户接触既是了解客户的过程，也是客户体验企业的时机。因此，真正关心客户，为每位客户提供与客户需求一致的、个性化的效劳，才能让客户体会到企业的价值。近年来，一对一营销正在被众多的企业所青睐。一对一营销是指了解每一个客户，并同其建立起持久的关系。数据挖掘可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类里的客户具有相似的属性，而不同类里的客户的属性也不同。像聚类分析这样的数据挖掘技术，可以辅助企业进行客户细分。例如，化装品企业的客户分为：少儿、青年、中年和老年或者按性别分为男、女，通过数据挖掘可以了解其不同客户的爱好，通过提供有针对性的产品和效劳，来提高不同类客户对企业和产品的满意度[3]。 4.5交叉营销 交叉营销是指在向现有客户提供新的产品和效劳的营销过程。如那些购置了婴儿尿布的客户会对你的其他婴儿产品感兴趣。交叉营销的升级形式为：升级营销，指向客户提供与他们已购置的效劳相关的新效劳。数据挖掘技术在交叉营销中的应用首先表现为，分析现有客户的购置行为数据，进行交叉营销分析，具体数据挖掘过程包含三个独立步骤，即对个体行为进行建模；用预测模型对数据进行评分；对得分矩阵进行最优化处理。然后进行建模阶段，利用上述建模的方法。接下来就是评分阶段，对所建立的模型进行评定。最后一个阶段就是优化阶段，通常有四种方法：质朴的方法、平均效益方法、个人效益方法、有约束条件的优化方法。 4.6客户欺诈风险分析 在客户关系管理中，客户的信用分析和诈骗识别是非常重要的，因为一旦发生信用风险和欺诈行为，企业将面临管理活动的失败、市场份额的丧失和营销活动的失败，导致企业失去市场、顾客、竞争力和信誉。据统计资料说明，企业间的欺诈行为是非常普遍的，而且一旦发生，给企业带来的损失是巨大的。如何准确、及时、有效地预测到企业可能发生的欺诈风险是非常有意义的，数据挖掘技术能够很好地解决此问题。可以利用数据挖掘中的意外规那么的挖掘方法、神经网络方法和聚类方法，对客户数据仓库中的数据进行分析和处理，分析欺诈为什么会发生？哪些因素容易导致欺诈？欺诈风险主要来自于何处？如何预测到可能发生的欺诈？采取何种措施可以减少欺诈的发生？以便分析和评价欺诈风险的严重性和发生的可能性，准确、及时地对各种欺诈风险进行监视、评价、预警和管理，进而采取有效的回避和监督措施，在欺诈风险发生之前对其进行预警和控制。 4.7市场策略分析 利用数据挖掘技术可