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數據挖掘在ＣＲＭ中的應用分析
［摘 要］ 客戶資源是企業最重要的戰略資源之一，企業必須對此高度重視。CRM是以客戶的資源價值管理為核心的管理軟件，廣大用戶越來越注重CRM的實用價值。在CRM中只有有效利用數據挖掘,才可以指導企業高層決策者制定最優的企業營銷策略,降低企業運營成本,增加利潤,加速企業的發展。 ［關鍵詞］ 數據挖掘；CRM；應用客戶資源是企業最重要的戰略資源之一。擁有客戶就意味著企業擁有了在市場中繼續生存的理由，而擁有并想辦法保留住客戶是企業獲得可持續發展的動力源。但是在傳統的企業結構中，要真正和客戶建立起持續、友好的個性化聯系并不容易。正是在這樣的情況下，美國Gartner GroupInc.于1999年首先提出客戶關系管理（Customer Relationship Management，CRM）理論。
一、CRM的基本內涵
CRM是一種以客戶為中心的經營策略，是利用信息技術對客戶資源進行集中管理，將經過分析及處理的客戶信息與所有與客戶有關的業務領域進行鏈接，使市場、銷售、客戶服務等各個部門可以共享客戶資源，使公司可以實時地跟蹤客戶的需求，提供產品及服務，提高客戶的滿意度及忠誠度，從而吸引更多的客戶，最終使公司的利潤最大化。
一般來講，可以從4個方面來討論CRM的價值。（1）提高效率。由于采用了新技術手段，業務處理流程的自動化程度提高了，特別是在市場、銷售、服務等關鍵業務處理上，實現了企業范圍內的信息共享，提高了員工的工作能力，并有效減少培訓需要，使企業內部能更高效地運轉；（2）拓展市場。通過新的業務模式擴大企業經營活動范圍，及時把握新市場機會，占領更多的市場份額，并不斷評估市場活動效果；（3）保留客戶。客戶可以選擇自己喜歡的方式與企業進行交流，方便地獲取信息，得到更好的服務，客戶的滿意度得到提高，可幫助企業保留更多的老客戶，并更好地吸引新客戶；（4）提高企業效益。改進市場、銷售、產品開發等工作脫節現象，加快銷售進程，通過良好的客戶服務和全新的市場活動獲得新的銷售機會，提高長期銷售量的增長；同時，具有針對性的客戶挖掘，節約了市場和銷售的成本，也減少了企業在戰略決策上產生失誤的可能性。
可以看出，CRM的核心是客戶的資源價值管理，因此CRM的實施必須要獲取大量的客戶的有用信息，并通過管理和分析大量的信息，從中找出對企業管理決策有價值的知識。這一切都需要有先進的技術和工具的支持，數據挖掘恰恰可以給予CRM良好的技術支持。
二、數據挖掘的主要方法
數據挖掘也被稱作KDD（Knowledge Discovery in Database），即數據庫中的知識發現，是一種決策支持過程，它主要基于AI（人工智能）、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略、減少風險、作出正確的決策。
CRM中的數據挖掘是指從大量的有關客戶的數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對企業決策有潛在價值的知識和規則。技術上，客戶關系管理系統采用嵌入數據挖掘系統的方式，可以自動地產生一些所需要的信息。更進一步的，還需要企業有統計學、決策科學、計算機科學方面的專業人才制定出相應的挖掘規則以進一步發揮出數據挖掘系統的優勢。
數據挖掘的主要方法包括關聯分析、時序模式、分類、聚類、偏差分析以及預測等，它們可以應用到以客戶為中心的企業決策分析及管理的不同領域和階段。
1. 關聯分析（Correlation）。其目的就是挖掘出隱藏在數據間的相互關系。例如，80%顧客同時會在購買某種A產品的同時購買B產品，這就是一條關聯規則。
2. 時序模式。通過時間序列搜索出重復發生概率較高的模式，這里強調時間序列的影響。例如，某段時間內，購買了A產品的人中，70%的人會買B產品。
3. 分類（Classification）。找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息。分類是數據挖掘中應用最多的任務。要為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，然后用這個分類規則對其他數據庫中的記錄進行分類。
4. 聚類（Clustering）。按一定規則將數據分為一系列有意義的子集。通俗地講，就是多元統計中研究所謂“物以類聚”現象的一種方法，其職能是對一批樣本或指標按它們在性質上的親疏程度來進行分類，采用不同的聚類方法，對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結果。
5. 偏差分析（Deviation）。從數據庫中找出異常數據。
6. 預測（Prediction）。利用歷史數據找出規律，建立模型，并用此模型預測未來數據的種類、特征等。
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