现代商贸工业 Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ２００９年第１期 论数据挖掘技术在客户 关系管理（ＣＲＭ）中的应用 王 芳 杨 奕 （湖南农业大学商学院，湖南长沙４１０１０８） 摘 要：ＣＲＭ是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的 新的管理理念。数据挖掘技术能很好的进行数据的分析、处理，发现有价值的客户信息。探讨了数据挖掘技术在客户关系 管理中的相关应用。 关键词：客户关系管理；数据挖掘；顾客价值 中图分类号：Ｆ７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—３１９８（２００９）０１—０３５０一Ｏ１ １ 引言 ３数据挖掘在客户关系管理中的应用 客户关系管理作为一种“以客户为中心”的先进的经营 数据挖掘对于ＣＲＭ应用具有巨大的基础辅助作用，它 管理理念，能够实现通过客户利益的最大满足促进企业利 可以应用于获取新客户、保持优质客户和提升客户价值等 润极大增长的经营目标。为顾客提供高质量的服务，不断 ＣＲＭ的各个方面。也正是有了数据挖掘的支持，才使 提高客户的满意度和忠诚度，已经成为新形势下企业管理 ＣＲＭ的理念和目标得以实现，满足了现代电子商务时代的 的一项重要工作。因此，有学者指出，我们已经进入了客户 需求和挑战。数据挖掘在客户关系管理中主要应用于以下 关系时代。客户关系管理的核心是客户价值管理，其目的 方面： 不断提高客户的满意度和忠诚度从而达到获取企业竞争优 （１）客户细分（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）。 势。 客户细分是指将一个消费群体划分成一个个细分群的 ２数据挖掘技术简介 过程，同属于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同 数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ，简称ＤＭ）是从大型数据库或 细分群的消费者被视为差异十分明显。 数据仓库中发现并提取隐藏在其中的有用信息的一种新技 采用数据挖掘方法的客户细分，属于数据驱动的客户 术，是数据库研究中的一个很有应用价值的领域。它可以 细分（ｄａｔａ ｄｒｉｖｅｎ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）。客户细分需要进行客户特 从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规 征分析，即用数据来描述或给出客户或潜在客户特征的分 则，有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未 析过程。 知的结果。 （２）客户获取（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）。 数据挖掘的方法主要有：（１）概念／类描述。概念描述 在ＣＲＭ中，业务发展的主要指标里包括新客户的获取 以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据 能力。数据挖掘技术可以用于对潜在客户群进行筛选，并 价值的一般特性，一般应用于ＣＲＭ中的描述式数据挖掘。 把得出的潜在客户名单和这些客户感兴趣的优惠措施系统 （２）关联分析。关联分析发现关联规则，广泛用于购物蓝、 地结合起来，以增加市场推广活动产生的反馈率。为了有 商务管理和决策分析，是商业分析中应用最为广泛的一种 效实施客户获取策略，需要对客户反应行为模式进行分析。 数据挖掘方法和模式。（３）分类和预测分析。分类和预测 （３）客户保持（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｒｅｔｅｎｔｉＯｎ）。 是ＣＲＭ中数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重 随着行业中的竞争愈来愈激烈，获得一个新客户的开 要数据类的模型或预测未来的数据趋势。（４）聚类分析。 支愈来愈大，而保持客户比获取新客户节约成本，所以保持 属于无指导学习。对象根据最大化类内的相似性、最小化 原有客户的工作也愈来愈有价值。如何使用数据挖掘来对 类内的相似性的原则进行聚类或分组。（５）孤立点分析。 不同的旨在保留客户的活动中进行建模将对整个客户保持 对于欺诈探测、定制市场及其它ＣＲＭ任务是非常有用的。 工作起着重要的作用。客户流失或客户转移是许多行业都 （６）演变分析。用于ＣＲＭ中的趋势分析、相似性搜索、与时 会出现的问题。 间有关的序列模式挖掘和周期模式挖掘。（７）复杂类型的 改进保留客户的一种途径就是在客户真正流失之前采 数据挖掘。是数据挖掘技术的当前一个重要的研究领域， 取行动，这也就是流失模型价值所在。流失模型能预测账 极大提升了ＣＲＭ数据分析能力的深度和广度，主要包括： 号在被激活后减少或停止使用一种产品或服务的行为。由 多媒体数据挖掘、文本挖掘和Ｗｅｂ挖掘等。 于客户流失对公司利润有重大的影响，很多公司都把流失 基金项目：２００７湖南省教育厅项目‘‘我国企业反伦理行为探析”（项目编号：２７（３７６）之子课题“我国企业诚信现状分析及对策 研究”资助）。 现代商贸工业 Ｎｏ．１，２００９ Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ２００９年第１期 物资微机化管理在 ＭＩＳ系统平台上的运用探讨 江 浩 （陕西安康水力发电厂，陕西安康７２５０００） 摘要：电力企业要建立现代企业制度，实行企业的规范化运作、商业化运营、法制化管理，保证生产运营和工程建设 的物资需要，必须把企业的物资管理提高到一个崭新的水平，以适应物资管理精细化、系统化的需要。结合物资管理工作 实际，探讨进一步加强电力企业物资系统化管理和物资微机化管理的运用、前景及优势。 关键词：物资管理；系统；流程；微机化管理 中图分类号：Ｆ２５ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—３１９８（２００９）０１—０３５１－０２ ｌ 系统概论 本，节约工程投资，提高工作效率，树立公司良好的整体形 陕西安康水力发电厂物资微机化管理软件系统是按照 象。系统基本分为三大部分：物资需求查询及提报系统、物 电厂物资信息管理的实际需求，利用先进的ＭＩＳ系统操作 资信息编辑系统、物资信息管理处理系统。 平台，涵盖物资使用人员、物资计划员、物资采购人员、仓库 ２物资需求查询及提报系统 管理人员、物资管理人员、财务人员、职能部门、决策管理人 （１）支持多套帐管理 管理主业、多经等多套帐业务， 员等各对象的使用要求，特别是计划性、流程审批、项目资 支持主业与多经间物资调拨等业务； 金控制、预算、决算、特殊统计等要求，将物资应用架构在整 （２）管理流程化。从预算资金计划、需求计划、采购计 个企业网络上。通过建立物资信息管理系统进一步适应物 划、物资入库、物资领用等均具有较强的流程控制； 资管理信息化的需求，规范物资管理，降低物资公司运作成 （３）物资资金计划性，使物资在项目上的使用资金控制 模型作为客户忠诚度计划的主要关注点。 客户的典型消费行为帮助公司减少损失。如果客户的消费 （４）交叉营销（ｃｍｓｓ—ｓｅｌｌｉｎｇ）。 习惯变化极大，则风险处理就采取措施停止或监控直到这 公司与客户之间的商业关系是一种持续的不断发展的 种情况可评估为止。 关系。在客户与公司建立起这样双向的商业关系后，可以 ４结语 有很多种方法来优化这种关系：①延长这种关系的时间：② 客户关系管理是企业保持市场竞争力的重要手段和必 在维持这样的关系期间增加互相的接触；③在每一次互相 不可少的重要环节。数据挖掘作为一种先进的数据分析方 接触中获得更多的利润。公司和客户都可以从中获益，从 法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。数据挖 而达到双赢的结果。 掘技术的引入高质量地实现了客户关系管理的目标，充分 使用数据挖掘技术进行交叉营销的分析一般是从分析 发挥了客户关系管理的作用。基于数据挖掘的客户关系管 现有客户的购买行为数据开始。首先要得到关于现有客户 理（ｃＲＭ）可以最大限度地了解客户需求，提高顾客满意度， 消费习惯的数据。其实，大部分多项产品的交叉营销研究 从而攫取市场分额和提升盈利能力，提升企业竞争优势。 与单项销售所需的分析并无太大区别。多项产品的交叉营 销可以看作是单向产品销售的叠加，其中的关键在于要对 参考文献 所有的客户提供最合适的产品和服务。这样客户所接受的 ［１］罗纳德．Ｓ．吏威福特．客户关系管理——加速利润和优势提升 这些服务才能同时给卖方和买方带来最大的获益。 ［Ｍ］．北京：中国经济出版社，２００２． （５）客户风险分析（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｒｉｓｋ ａｎａｌｙｓｉｓ）。 ［２３ Ｊｉａｗｅｉ Ｈａｎ，Ｍｉｅｈｅｌｌｉｎｅ Ｋａｍｂｅｒ．数据挖掘慨念与技术［Ｍ］．北 风险分析是提供产品或服务时存在潜在损失的行业所 京：机械工业出版社，２００２． 特有的。数据挖掘方法可以为风险分析建立分类定位模 ［３３ Ｍｉｃｈａｅｌ Ｊ．Ａ．Ｂｅｒｒｙ，Ｇｏｒｄｏｎ Ｓ Ｌｉａｏｆｆ．数据挖掘——客户关系管 型。常见的风险类型出现在银行业和保险业。银行在放贷 理的科学与艺术［Ｍ］．北京：中国财政经济出版社，２００４． 时存在金融风险。利用风险分析可以预测一个对象如期还 ［４３王宗军，贾云昆．客户关系导向的企业战略初探［Ｊ］．武汉大学学 报（哲学社会科学版），２００４，（３）． 贷或不还贷的可能性。一种贷款如抵押贷款或汽车贷款是 ［５］王海波，仲秋雁．基于数据挖掘的客户关系管理体系结构研究 安全贷款，另一种贷款如信用卡贷款为不安全贷款。 ［Ｊ］．大连理工大学学报（社会科学版），２００４，（６）． 欺诈风险（ｆｒａｕｄ ｒｉｓｋ）是许多公司关心的另一个风险领 域，对银行和保险公司更是如此。欺诈检测模型通过了解
