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運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理
2016-09-24
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運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理

在當(dāng)今市場上,商業(yè)的成功離不開有效的客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)。客戶關(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競爭。客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷售成本、增加收人、尋找擴(kuò)展業(yè)務(wù)所需的新的市場和渠道、以及提高客戶的價值、滿意度、贏利性和忠實(shí)度。企業(yè)實(shí)施客戶關(guān)系管理,可以更低成本、更高效率地滿足客戶的需求,從而可以最大程度地提高客戶滿意度及忠誠度,挽回失去的客戶,保留現(xiàn)有的客戶,不斷發(fā)展新的客戶,發(fā)掘并牢牢地把握住能給企業(yè)帶來最大價值的客戶群。

客戶關(guān)系管理最基本的含義就是管理所有與客戶的相互作用。隨著客戶信息的絕對容量的急劇增大,企業(yè)與客戶的相互作用日益復(fù)雜,數(shù)據(jù)挖掘被推到了客戶關(guān)系管理的最前端。利用在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的智能化信息技術(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分析技術(shù),挖掘出潛在的有用信息,用于企業(yè)輔助決策。

有效的客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟

1. 定義商業(yè)問題(Define business problem)。每一個客戶關(guān)系管理應(yīng)用程序都有一個或多個商業(yè)目標(biāo),為此你需要建立恰當(dāng)?shù)哪P?。根?jù)特殊的目標(biāo),如“提高響應(yīng)率”或“提高每個響應(yīng)的價值”,需要建立完全不同的模型。問題的有效陳述包含了評測客戶關(guān)系管理程序結(jié)果的方法。

2. 建立行銷數(shù)據(jù)庫(Build marketing database)。需要建立一個行銷數(shù)據(jù)庫,因為操作性數(shù)據(jù)庫和共同的數(shù)據(jù)倉庫常常沒有提供所需格式的數(shù)據(jù)。此外,客戶關(guān)系管理應(yīng)用程序還可能影響系統(tǒng)快速、有效地執(zhí)行。在建立行銷數(shù)據(jù)庫的時候,需要對它進(jìn)行凈化— 如果想獲得良好的模型,必須有干凈的數(shù)據(jù)。需要的數(shù)據(jù)可能在不同的數(shù)據(jù)庫中,如客戶數(shù)據(jù)庫,產(chǎn)dAn數(shù)據(jù)庫以及事務(wù)處理數(shù)據(jù)庫。這意味需要集成和合并數(shù)據(jù)到單一的行銷數(shù)據(jù)庫中,并協(xié)調(diào)來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)在數(shù)值上的差異。

3. 探索數(shù)據(jù)(Explore data)。在建立良好的預(yù)測模型之前,必須理解所使用的數(shù)據(jù)??梢酝ㄟ^收集各種數(shù)據(jù)描述(如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等探索統(tǒng)計量)和注意數(shù)據(jù)分布來開始進(jìn)行數(shù)據(jù)探索??赡苄枰獮槎嘣獢?shù)據(jù)建立交叉表,并且,圖形化和可視化工具可以數(shù)據(jù)準(zhǔn)備提供重要幫助。

4. 為建模準(zhǔn)備數(shù)據(jù)(Prepare data for modeling)。這是建立模型之前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步中主要有四個主要部分:一是要為建立模型選擇變量,理想情況是將你擁有的所有變量加入到數(shù)據(jù)挖掘工具中,找到那些最好的預(yù)示值,但在實(shí)際中,這是非常棘手的。其中一個原因是建立模型的時間隨著變量的增加而增加。另一個原因就是盲目性,包括無關(guān)緊要的數(shù)據(jù)列被加入,卻很少甚至不能提高預(yù)測能力。二是從原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建新的預(yù)示值,例如使用債務(wù)——收入比來預(yù)測信用風(fēng)險能夠比單獨(dú)使用債務(wù)和收人產(chǎn)生更準(zhǔn)確的結(jié)果,并且更容易理解。三是你需要從數(shù)據(jù)中選取一個子集或樣本來建立模型,使用所有的數(shù)據(jù)會花費(fèi)太長的時間或者需要購買更好的硬件,對大多數(shù)客戶關(guān)系管理問題來講,使用經(jīng)過恰當(dāng)?shù)碾S機(jī)挑選的子集并不會引起信息不足。建立模型的兩種選擇為:使用所有數(shù)據(jù)建立少數(shù)幾個模型,或者建立多個以數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)的模型,后者常常能幫助你建立更準(zhǔn)確有力的模型。四是,需要轉(zhuǎn)換變量,使之和選定用來建立模型的算法一致。

步驟2到4是組成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的核心。他們花費(fèi)的時間或努力比其他幾步加起來還多,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型建立之間可能反復(fù)進(jìn)行,因為你從模型中學(xué)到新的東西,而這又要你修改數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段無論如何也要占去全部數(shù)據(jù)挖掘過程的50%到90%的時間和努力。

5. 數(shù)據(jù)挖掘模型的建立(Build model)。模型建立是一個迭代的過程,需要研究可供選擇的模型,從中找出最能解決你的商業(yè)問題的一個。大多數(shù)客戶關(guān)系管理應(yīng)用程序都基于一種叫做監(jiān)督學(xué)習(xí)的協(xié)議。你開始使用客戶信息,而且期望的結(jié)果是已知的。例如,你有來自以前的郵件列表的歷史數(shù)據(jù),它與你現(xiàn)在使用的數(shù)據(jù)非常相似,或者,你可能不得不進(jìn)行郵寄測試來確定人們對一個提議的響應(yīng)如何。你將數(shù)據(jù)分為兩組,使用第一組來訓(xùn)練或評估模型,接著使用第二組數(shù)據(jù)來測試模型。當(dāng)訓(xùn)練和測試周期完成之后,模型也就建立起來了。

6. 評價模型(Evaluate model)。評價模型結(jié)果的方法中,最可能產(chǎn)生評價過高的指標(biāo)就是精確性。假設(shè)有一個提議僅僅有1%的人響應(yīng)。模型預(yù)測“沒有人會響應(yīng)”,這個預(yù)測99寫是正確的,但這個模型100%是無效的。另一個常使用的指標(biāo)是“提升多少”,用來衡量使用模型后的改進(jìn)有多大,但是它并沒有考慮成本和收入,所以最可取的評價指標(biāo)是收益或投資回收率。針對不同的目標(biāo),如提升最大利潤或最大投資回收率,你可以選取不同百分比的郵件列表來發(fā)出請求函。

7. 將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到客戶關(guān)系管理方案中(Deploy model and results)。在建立客戶關(guān)系管理應(yīng)用時,數(shù)據(jù)挖掘常常是整個產(chǎn)品中很小的但意義重大的一部分。例如:通過數(shù)據(jù)挖掘而得出的預(yù)測模式可以和各個領(lǐng)域的專家知識結(jié)合在一起,構(gòu)成一個可供不同類型的人使用的應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)挖掘實(shí)際建立在應(yīng)用程序中的方式由客戶交互作用的本質(zhì)所決定。與客戶的交互作用的兩種方式:客戶主動聯(lián)系你(inbound)或者你主動聯(lián)系他們(outbound)。部署的需求是完全不同的。后一種方式的特征由你的公司所決定,因為聯(lián)系活動是由公司發(fā)起,例如直接郵寄活動。結(jié)果,通過運(yùn)用模型到你的客戶數(shù)據(jù)庫,來選擇客戶進(jìn)行聯(lián)系。在inbound事務(wù)中,如電話定購、Internet訂購、客戶服務(wù)呼叫等,應(yīng)用程序必須實(shí)時響應(yīng)。因此數(shù)據(jù)挖掘是內(nèi)含在這種應(yīng)用程序中的并且積極地做出推薦動作。


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