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客户关系管理与数据挖掘技术综述的内容 摘要:客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘。 关键词:电子商务；客户关系管理；数据挖掘 SummarizationOfCRMAndDataMining YANYan,HUHengsheng,CHENYuexin （SchoolofComputerScience,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073）【Abstract】CRMisnotonlyaconceptofmanagement,butalsoanewmechanismofmanagement,usingtoimprovetherelationshipbetweentheorganizationandthecustomers,aswellasasoftwareandtechnologyofmanagement.DataMiningcanforecastthetrendandbehaviors,therebynicelysupportpeople#39;sdecision. AsuessfulCRMisduetothesuessofDataWarehousing,DataMining. 【Keywords】E-business;CRM(CustomerRelationshipManagement);DataMining 1、电子商务的驱动及客户关系管理的引入 Inter的迅速发展将整个世界经济带入了一个从未有过的高速增长期，随着网络技术的成熟，电子商务的概念已经逐渐深入人心,电子商务正飞速兴起，电子商务大潮正在全球范围内急速改变传统的商业模式。在线购物、B2B、B2C已经成为大家谈论的焦点。在未来的20年，电子商务的膨胀将形成指数型上升曲线。 电子商务系统提供了一种商家与客户进行交流的新方式，但电子商务带来的冲击是革命性的，对传统企业提出了严峻的挑战：要求企业管理者以全新的思维来看待未来的客户、未来的竞争对手、未来的技术工具，仅仅把现有的商业流程实现数据处理自动化并不意味着可以在新经济时代取得成功。电子商务要求的是与之相匹配的管理思维的更新和革命。这对已经建立起一定规模的传统企业来说并非易事。 传统企业管理的着眼点往往在后台，ERP系统帮助他们实现了这种内部商业流程的自动化，提高了生产效率。而对于前台，往往重视的不够，面对诸如：那种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、那些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等，大部分企业还只能依靠经验来推测。 现在网络上的竞争仅在鼠标的一点之间，如何才能在电子商务竞争中取胜？能够提供客户资源及相关数据分析的客户关系管理系统（CustomerRelationshipManagement，CRM）就成为焦点。作为专门管理企业前台的客户关系管理为企业提供了一个收集、分析和利用各种客户信息的系统，帮助企业充分利用其客户管理资源，也为企业在电子商务时代从容自如地面对客户提供了科学手段和方法。 大量的调查和行业分析家都明确了这样一个事实，即建立和维持客户关系是取得竞争优势的唯一且最重要的基础，这是网络化经济和电子商务对传统商业模式变革的直接结果。 2、客户关系管理的概念及特征 2.1、什么是客户关系管理(CRM)? 尽管客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM)目前还没有十分统一的定义，顾名思义，CRM指的是企业与其客户的交流方式，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户有关的领域。 客户关系管理（CRM）首先是一种管理理念，起源于西方的市场营销理论，产生和发展在美国。其核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。 客户关系管理（CRM）又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域，要求企业从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式转移，也就是说，企业关注的焦点应从内部运作转移到客户关系上来。 客户关系管理（CRM）也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。 CRM的目标是一方面通过提供更快速和周到的优质服务吸引和保持更多的客户；另一方面通过对业务流程的全面管理减低企业的成本。设计完善的CRM解决方案可以帮助企业在拓展新收入的同时，改进与现有客户的交流方式。据国际CRM论坛统计，国际上成功的CRM实施，能给相应的企业每年带来6%的市场份额增长；提高910%的基本服务收费；并超过服务水平低的企业2倍的发展速度。 2.2、为什么要实施CRM解决方案？ 今天，许多企业中的销售、市场营销和客户服务/支持部门都是作为独立的实体来工作的。由于部门界限的存在，这些不同的业务功能往往很难以协调一致的方式将注意力集中在客户身上。例如，如果一名销售人员盲目地打电话给客户并推销某产品，而他根本不知道客户正在为几个尚未解决的服务问题而恼火，那情况会怎样呢？但通过提供一个各业务部门共享的客户通讯和交流平台，情况就大不一样了，CRM解决方案将使这类问题不复存在。 2.3、CRM的特征 一对一营销 一对一营销就是企业根据客户的特殊需求来相应调整自己的经营行为。一对一营销要求企业与每一个客户建立一种学习型关系。所谓学习型关系是指，企业每一次与客户的交往都使企业对该客户增长一份了解，客户不断地提出需求，而企业按此需求不断地改善产品和服务，从而使企业不断提高令该客户满意的能力。 亚马逊网上书店（Amazon.）就是利用遍及全球的Inter同时采用先进的CRM系统软件来进行一对一营销的。面对数以万计的客户，亚马逊网上书店具有惊人的记忆力和高度的智力，从而与客户建立了广泛的一对一的学习型关系，这使得该书店的客户保有率高达65%。 高度集成的交流渠道 CRM将多种与客户交流的渠道，如面对面、电话接洽、Email、Fax或信函以及Web访问协调为一体，这样，企业就可以按客户的喜好使用适当的渠道与之进行交流。但无论通过哪种渠道，客户与企业的交流都必须是无缝的、连贯的，而且是有效率的。 统一共享的信息资源 CRM解决方案的全部数据应集中存储和管理，不同部门接触客户后的经验要能立即给其它部门分享，这样，当前的客户信息就可以实时地供所有面对客户的雇员使用，才不致产生客户由电话中询问A方案，但客户上网时企业却建议B方案。集中式的客户信息库还能保证在不同的业务部门和不同的应用软件功能模块之间的数据的连贯性。 商业智能化的数据分析和处理 面对浩如烟海的客户及企业营销、销售和服务信息，如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。CRM将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，通过充分挖掘客户的商业行为个性和规律，来不断寻找和拓展客户的赢利点和赢利空间；另一方面，智能化的数据分析和处理本身也是企业向客户学习的一种高效过程。随著CRM软件的成熟，将来的CRM软件不再只是帮助商业流程的自动化，而是能帮助管理者做决策的分析工具。 对基于Web的功能的支持 Web在企业内部和外部交流及交易方面日益广泛的使用，使得Web功能成为CRM解决方案中的关键因素。Web不仅对于电子商务渠道是不可缺少的，它在基础架构方面也是十分重要的。而CRM应用软件的用户，包括客户和雇员，都能随时随地访问企业的应用程序。这种访问应当通过通常不需要太多培训就能轻松使用的标准Web浏览器来实现 CRM使企业可以通过Web直接与客户进行销售和服务，企业还可利用Web的电子商务优势来进行自助服务、自助销售、潜在客户开发、时间登记、合同续订、服务请求以及电话反馈等。所有这些都在时间和空间上极大地扩展了传统的营销、销售和服务渠道，使企业能够面向全球提供每周7天、每天24小时（7X24）的访问，从而达到企业收益机遇的最大化。 CRM的以上特征并不是彼此孤立的，而是相互支持、高度融合的一个整体，共同组成了CRM的强大功能。 3、CRM的实施与数据挖掘技术 3.1、CRM解决方案的组成 CRM作为企业管理系统软件，通常由以下三部分组成： 网络化销售管理系统（SalesDistributorManagement,SDM） 该模块以市场和销售业务为主导，对销售的流程进行了详细的管理，是销售管理人员进行管理和销售业务员销售自动化的重要工具，实现了销售过程中对客户的集中管理和协同管理，销售管理人员可以随时对销售情况进行分析，具体功能包括客户接待管理、报价单处理、销售合同管理、回款单处理、综合查询功能、综合统计功能。目标是提高销售的有效性。 客户服务管理系统（CustomerServiceManagement,CSM） 该模块主要对企业的售后服务进行管理，加快售后服务的响应速度，提高客户满意度，对服务人员进行考核，加强对产品质量的监督。 客户服务系统最典型的代表就是呼叫中心环境，通常通过呼叫中心环境布署并且实现基于电话、Web的自助服务。它们使企业能够以更快的速度和更高的效率来满足其客户的独特需求。由于在多数情况下，客户忠实度和是否能从该客户身上赢利取决于企业能否提供优质的服务，因此，客户服务和支持对许多企业就变得十分关键。 企业决策信息系统（ExecutiveInformationSystem,EIS） 随着电子商务时代的到来，各行各业业务操作流程的自动化，企业内产生了数以几十或上百GB计的大量业务数据。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实的记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。 3.2、何谓数据挖掘？ 确切地说，数据挖掘(DataMining)，又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 从CRM软件所搜集的数据是最能帮助企业了解客户的，所谓的一对一行销也是注重在了解客户的需求，以便投其所好，以促成交易。数据是死的，但是如果能运用一些数学或统计模式，发现数据中存在的关系和规则，根据现有的数据预测未来的发展趋势，那么就可成为管理者的决策参考。 数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策，比如，经过对公司整个数据库系统的分析，数据挖掘工具可以回答诸如哪个客户对我们公司的邮件推销活动最有可能作出反应，为什么等类似的问题。有些数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题，因为它们能够快速地浏览整个数据库，找出一些专家们不易察觉的极有用的信息。因此可以说CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘及知识发现。 3.3、数据挖掘在CRM中的应用 比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。 关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B之类的知识。 序列模式分析 序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列ABC出现的频度较高之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。 分类分析 设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记)，该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。 聚类分析 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始，这个数据仓库里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应有相应的市场竞争对手的相关数据。数据挖掘可以直接跟踪数据和并辅助用户快速作出商业决策，并且用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。 4、CRM的发展现状与前景 4.1、CRM的发展现状 CRM管理理念及其价值被越来越多的企业所重视，自1997年开始，全球的CRM市场一直处于爆炸性的快速增长之中。国内CRM起步较晚，但却依然显示出强劲