基于數據挖掘技術的客戶關系管理
在以客戶為中心的競爭環境中，如何既是能夠擁有正確的信息，又能夠擁有分析信息的工具，這就是商業智能(Business Intelligence)。商業智能系統通過數據倉庫、數據挖掘和高級數據分析為企業提供全方位的客戶分析決策支持和客戶關系管理，其中最為關鍵的技術就是數據挖掘技術。數據挖掘技術是從大量數據中提取或挖掘知識，數據挖掘工具進行數據分析，可以發現重要的數據模式，為解決商務決策中“數據豐富，知識貧乏”作出了巨大的貢獻。從電話中心變成了聯絡中心(Contact center)或“互動中心”(Interaction center);市場營銷工具可以采用E-mail、IP語音、共享化瀏覽(shared browsing)、文字聊天和多種電子文字交流，以及客戶與企業的整體關系成為企業迫切需要解決的問題。CRM通過管理企業與客戶間的關系、優化供應鏈，減少銷售環節，降低銷售成本，挖掘潛在客戶，發現新市場和渠道，提高客戶價值、客戶滿意度、客戶利潤貢獻度和忠誠度，實現企業最終銷售管理、營銷管理、客戶服務與支持等方面的效果的提高。然而CRM失敗率(國外55%～75%)也很高，這是由于CRM的實施中會遇到高度集成，企業文化，設計技術如XML基于組件等，個性化服務與自動化矛盾，基礎網絡設施，可擴展性等問題。CRM起源于20世紀80年代中期，20世紀90年代得到企業廣泛重視，進入新世紀人們更加重視吸引和發現潛在的客戶和留住最有價值的客戶。統計表明，現代企業的銷售額是來自12%的重要客戶，而其余88%中的大部分客戶對企業是微利甚至是微利可圖，開發一個新客戶的成本是留住一個老客戶的5倍，而流失一個老客戶的損失，需要爭取到10個新客戶才能彌補，因而CRM成為企業研究和應用的熱點。如何成功的應用客戶關系系統呢?利用數據挖掘技術來分析客戶的數據，找出客戶的購買模式，不斷的滿足客戶的需求，把客戶當作企業最重要的資產進行管理，是成功的應用CRM搞好企業的經營管理工作關鍵技術。
一、基于數據挖掘技術的客戶行為分析與重點客戶發現
目前許多企業在為客戶的服務過程中積累了大量的數據，通過這些數據可以分析企業的發展歷程、競爭態勢、發展趨勢及客戶資源，這些資源是企業普遍關注的重要資源，而對客戶的分析是贏利競爭優勢的重要方法，從銷售自動化(SPA)中，提供了記錄和跟蹤在客戶的信息，提供了銷售人員與潛在客戶交流要點，以便有效地管理自己時間，安排與客戶交流和溝通。而在電子商務環境下，接觸客戶不僅是銷售人員，通過Internet把獲取客戶信息進一步擴展到企業所有部門，與之所有能與客戶接觸的所有人員，包括各種銷售渠道(直銷、網上購買、從零售處購買等)的人員。通過與客戶的各種“接觸點”(客戶支持中心、市場營銷活動、銷售代表的聯系等)對客戶360度的認識。美國艾克通過長期以來總結的經驗認為CRM應讓客戶更方便(convenient)、對客戶更親切(care)、個性化(personaliled)和立即反應(Real-time)，才能更好地維持客戶關系。凡成功地企業CRM一定是“以人為本，以客戶為中心”去分工，實現企業內部“一對一客戶觀念”的確認。企業內部與客戶相關的部門應該保持不同部門與客戶之間作業的連貫;實現各種管理信息與知識的共享，建立較為詳細的客戶聯系庫，共同遵守的互動規則(contact Rule)。利用客戶智能—通過分析來自營銷、銷售、服務和商務的信息，制定統一的關于客戶需求服務的規則，以增加客戶的滿意程度和減少客戶背離程度。數據挖掘成為識別好的客戶，完成市場劃分以及改進直銷活動效果的關鍵工具。
增加市場占有率有兩種常用方法：以客戶為基礎的產品促銷活動和交叉銷售，數據挖掘技術能夠實現哪些客戶最有可能購買新產品以及哪些產品能夠被一起購買，這樣銷售人員就能夠將更多的精力放在這些重點客戶上。Microsoft Commerce Server 2000是一個基于SQL Server 2000利用數據挖掘技術的快速實現商業智能的通用平臺，它通過擴展基于OLE DB技術模式對象與CRM集成。它可以針對注冊用戶進行數據分析了解不同消費群體的購物行為，對未注冊的用戶則根據用戶停留在該電子商務網站停留的時間、點過的連接、查詢過的商品等記錄分析出他們的行為模式;還可分析出廣告、打折活動等營銷方法的效果。
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二、基于數據挖掘技術的客戶關系管理系統的結構
1.數據挖掘技術
數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中的大量數據中挖掘有用知識的過程。典型的數據挖掘系統具有以下部分：數據庫、數據倉庫或其他信息庫，可以在數據上進行清理和集成。數據庫或數據倉庫服務器，根據用戶的數據挖掘請求，在服務器負責提取相關數據。知識庫，領域知識用于搜索、或評估結果模式的興趣度。數據挖掘引擎，用于特征化、關聯、分類、聚類分析、離群數據分析、演變和偏差分析，即特征化是指目標數據的一般特征或特性的匯總;關聯是指通過關聯分析發現關聯規則;分類是找出描述并區分數據類或概念的模型，以便使用模型預測類標記未知的對象類，常用的導出模式有：分類(IF-THEN)規則、判定樹、神經網絡;聚類是指分析數據對象而不考慮已知類標記，對象根據最大化類內的相似性和最小化類間的相似性的原則進行聚類或分組;離群數據分析用于分析固有數據變異性;演變分析描述行為隨時間變化的對象的規律或趨勢。模式評估，用于興趣度度量，將搜索聚焦在有趣的模式上。圖形用戶界面，用戶和挖掘系統交換與通信。數據挖掘任務一般可以分為兩類：描述和預測，即刻劃數據庫中的一般特性的描述性挖掘和在當前數據中進行推斷的預測挖掘。
2.客戶數據挖掘
通過數據挖掘達到識別客戶的購買行為，發現顧客購買模式和趨勢及改進服務的目的，同時通過數據挖掘技術可以設計更好的進行商品的配送和分銷策略提高客戶的滿意度，提高銷售率和市場占有率，減少商業成本。最主要的是能夠進行客戶個性分析，建立非常準確的客戶模型，較好的識別用戶的需求，如進行連帶銷售、提高銷售額、一對一促銷、產品吸引力、一攬子購買和客戶保持。
3.營銷管理與內部信息管理
營銷管理主要內容是營銷策略、計劃管理、市場規劃、競爭管理、產品管理，它是對直接市場營銷活動加以計劃、執行、監視和分析;內部信息管理主要是記功管理與各種人員的考核與激勵。
4.銷售管理
銷售記錄與統計、預測管理、報價管理、訂單管理、退貨管理是其主要內容，它是提高銷售過程的自動化和銷售效果。
5.知識管理
DM是獲取企業知識的重要工具，客戶關系管理系統中信息分析與共享是非常重要的。信息分析除了按照主題，抽取不同粒度的信息加入數據倉庫中外，對存儲在數據庫中各種數據的分析和基于數據挖掘的知識發現。只有共享信息和知識、即使業務員發生了變化，企業也不可能丟失了重要的資源—客戶信息，所以銷售信息是一類非常敏感的信息。智能代理系統能夠快速地獲取知識，特別是外部的知識。在WEB上搜索引擎是一種最為常見的信息檢索系統，利用ROBOT來遍歷WEB，將WEB上分布信息下載到本地文檔庫，對內容進行自動分析并建立索引，對用戶的請求找出匹配的文檔返給用戶;元搜索引擎是對用戶的請求進行預處理，向各個搜索引擎發送請求要求，待各返回結果進行整理向用戶返回組合和處理后的檢索結果，但這些不能根據用戶的興趣需求來定制檢索結果，而agent具有可適應性、主動性、協作性、移動性。KM能夠在市場全球化、組織扁平化、競爭激烈化的競爭中成功的營銷策略、途徑和技能，能使人們共享信息處理資源，包括數據庫、文檔、知識庫、專家意見、員工的經驗，提高企業的應變能力，從技術角度看有知識庫、智能代理、數據挖掘、文檔管理、搜索引擎、企業外、內部網等。KM是集體智慧的結晶、能提高應變能力，能增加團隊精神、能提升整體的協調統一，獲取、評價和修整然后共享企業的信息資源，這些資源包括數據庫、文檔、政策、程序、當前未成文的專家意見和個別員工的經驗;KM包括充分利用各種智力資本在激烈的社會競爭中取得成功的各種管理策略、途徑和技能。據美國生產率和質量監測報道，KM的首要目標就是要可行。六大會計/咨詢公司的案例驗證了用杠桿信息能確保其雇員在客戶面前保持其最佳姿態，在這些機構和其他機構中，往往將KM視為用以提高利潤的一系列工具和過程。
6.客戶支持管理
客戶的服務、合同、客戶關懷、移動現場服務和呼叫中心是其主要內容。一方面企業的服務網站通過知識共享解決客戶的服務與支持;另一方面Call Center(CC)在客戶支持管理中有較重要的作用。114、160等信息類的呼叫中心，信息服務類的800免費電話和客戶服務熱線，這些應用是CC早期表現形式，它是一種基于共用電話交換網(PSTN)呼叫中心。現代CC是一種基于CTI技術(通信網，計算機網集成技術。它利用通信網PSTN和Internet為基礎提供信息服務，支持電話、WEB、E-mail、Voip、Wap系統，需要交換機、自動呼叫分配器(ACD)自動語音應合系統，CTI系統涉及到呼叫管理系統、業務代表席和終端、數據庫、Internet技術和LAN網絡技術等主要技術。中小企業可用基于板卡的方案;大中型企業可用基于交換機方案如Dialogic CT Connect平臺中心件與高中低交換機接口、Web center對電子郵件、網上文本交談，回呼請求，網頁表單處理。跟蹤用戶在企業網站上的所有活動。
7.知識共享基礎設施
建立Internet時代的知識共享基礎設施是搞好客戶關系管理重要基礎。首先必須建立共享與共有知識的基礎體系結構，如企業共享知識的方法與工具，其次還需要如下條件：網絡基礎、公共電子商品導購平臺、各種信息交換的標準體系、企業級電子商務體系、安全認證體系、安全支付結算體系、協同作業體系、法律體系。企業建立CRM需要的三級網絡企業內聯網(Intranet)、企業外聯網(Extranet)、國際互聯網(Internet)。企業可分步實施。如建立電子商務環境下支持各辦事處、分公司等部門的集成銷售管理系統、辦公自動處理系統，有必要建立企業在Internet環境下，包括：適合實際情況的硬件平臺和網絡平臺(包括數據庫服務器、Web服務器、郵件服務器選擇方案);需要比較主機托管與自己設立Web服務器性能對比分析。
三、結 論
數據挖掘有助于識別顧客購買行為，發現顧客購買模式和趨勢，提高客戶服務質量，取得顧客的忠誠度和滿意程度，利用Data Mining建立客戶關系管理系統將極大地提升企業的競爭優勢，提高企業的營銷水平。本文的探討將有利于企業建立有效的客戶關系管理系統。
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