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NO.9數(shù)據(jù)挖掘在CRM中扮演的角色為何？
2014-12-10
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CRM（Customer Relationship Management）是近來引起熱烈討論與高度關(guān)切的議題，尤其在直效行銷的崛起與網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展帶動下，跟不上CRM的腳步如同跟不上時代。事實(shí)上CRM并不算新發(fā)明，奧美直效行銷推動十?dāng)?shù)年的CO（Customer Ownership）就是現(xiàn)在大家談的CRM—客戶關(guān)系管理。

Data Mining應(yīng)用在CRM的主要方式可對應(yīng)在Gap Analysis之三個部分：

針對Acquisition Gap，可利用Customer Profiling找出客戶的一些共同的特征，希望能藉此深入了解客戶，藉由Cluster Analysis對客戶進(jìn)行分群后再透過Pattern Analysis預(yù)測哪些人可能成為我們的客戶，以幫助行銷人員找到正確的行銷對象，進(jìn)而降低成本，也提高行銷的成功率。

針對Sales Gap，可利用Basket Analysis幫助了解客戶的產(chǎn)品消費(fèi)模式，找出哪些產(chǎn)品客戶最容易一起購買，或是利用Sequence Discovery預(yù)測客戶在買了某一樣產(chǎn)品之后，在多久之內(nèi)會買另一樣產(chǎn)品等等。利用 Data Mining可以更有效的決定產(chǎn)品組合、產(chǎn)品推薦、進(jìn)貨量或庫存量，甚或是在店里要如何擺設(shè)貨品等，同時也可以用來評估促銷活動的成效。

針對Retention Gap，可以由原客戶后來卻轉(zhuǎn)成競爭對手的客戶群中，分析其特征，再根據(jù)分析結(jié)果到現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)中找出可能轉(zhuǎn)向的客戶，然后設(shè)計(jì)一些方法預(yù)防客戶流失；更有系統(tǒng)的做法是藉由Neural Network根據(jù)客戶的消費(fèi)行為與交易紀(jì)錄對客戶忠誠度進(jìn)行Scoring的排序，如此則可區(qū)隔流失率的等級進(jìn)而配合不同的策略。

CRM不是設(shè)一個（800）客服專線就算了，更不僅只是把一堆客戶基本數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)就夠，完整的CRM運(yùn)作機(jī)制在相關(guān)的硬軟件系統(tǒng)能健全的支持之前，有太多的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作與分析需要推動。企業(yè)透過Data Mining可以分別針對策略、目標(biāo)定位、操作效能與測量評估等四個切面之相關(guān)問題，有效率地從市場與顧客所搜集累積之大量數(shù)據(jù)中挖掘出對消費(fèi)者而言最關(guān)鍵、最重要的答案，并賴以建立真正由客戶需求點(diǎn)出發(fā)的客戶關(guān)系管理。

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