CRM数据挖掘的深度应用

目前，关于CRM中使用的数据挖掘技术和方法的研究很多。不同行业、不同环境的企业对CRM的使用差异很大，具体使用的数据挖掘技巧和方法也会有所不同。数据挖掘技术和方法层出不穷，这里很难一一列举。虽然不同的CRM使用的数据挖掘技术很多且复杂，但在CRM中使用数据挖掘的目的主要有以下四个方面：客户细分、获取新客户、提高客户价值、留住客户避免流失。数据挖掘在零售CRM中主要应用在以下几个方面。

1. CRM实施的前提条件——客户细分

客户细分是根据客户的性别、收入、交易行为特征等特征，将客户细分为具有不同需求和交易习惯的群体。同一群体的客户在产品需求和交易心理上有相似之处，而不同群体之间则存在较大差异。客户群细分使得企业在市场营销中能够制定正确的营销策略，通过为不同类型的客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对公司和产品的满意度，从而获得更大的利润。

客户细分可以通过分类或聚类来完成。例如，可以将客户分为高价值客户和低价值客户，然后确定影响分类的因素，然后提取具有相关特征的客户数据，并选择合适的算法来处理数据获得分类规则。使用聚类方法，您事先并不知道客户可以分为多少类。对数据进行聚类后，您可以分析结果数据并总结相似性和共性。

其他每种类型的客户都有相似的特征，不同类型的客户的特征也不同。然后确认特定消费群体或个人的兴趣爱好、消费习惯、消费倾向和消费需求，并推断相应消费群体或个人的下一步行动。消费行为。细分可以让用户从一个比较高的层面观察整个数据库中的数据，也可以让企业针对不同的客户群体采取不同的营销策略，有效利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户接触管理的基础。

2. 分析客户反应以获取新客户——

在大多数业务领域，业务发展的首要目标包括获得新客户的能力。获取新客户包括寻找不了解您产品的客户。他们可能是你产品的潜在消费者，也可能是从你的竞争对手那里接受过服务的客户。企业在寻找新客户之前，应该确定哪些客户是可能的潜在客户，哪些客户容易获得，哪些客户难以获得，这样才能最合理地利用公司有限的营销资源。因此，预测潜在客户对企业促销活动的反应是获客的前提。由于潜在客户数量日益增多，如何提高市场促销活动的针对性和有效性，成为获取新客户的关键问题。数据挖掘可以帮助企业识别潜在的客户群体，提高客户对市场营销活动的响应率，使企业信息灵通、有的放矢。根据企业给出的一系列客户信息和其他输入，数据挖掘工具可以建立“客户响应”预测模型。该模型可用于计算客户对某种营销活动的反应目标。根据这些目标，企业可以找出那些对企业提供的服务感兴趣的客户，从而达到获客的目的。数据挖掘技术中的关联分析、聚类和分类功能可以很好地完成这种分析。

3.提高客户价值——交叉销售

交叉销售是指企业向现有客户销售新产品或服务的营销过程。它不仅是扩大对现有客户的销售，增加利润的有效途径，而且是提高企业形象，培养客户忠诚度，为企业提供保障。可持续发展的重要战略。

公司与其客户之间的商业关系是一种持续不断的关系。客户和公司建立这种双向业务关系后，有很多方法可以优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系的同时，增加相互的接触，力争在每一次的相互接触中获取更多的利润。交叉销售就是向现有客户提供新产品和服务的过程。在交叉销售活动中，数据挖掘可以帮助企业分析销售匹配方法。企业掌握的客户信息，尤其是过去购买行为的信息，可能包含着该客户决定其下一步购买行为的关键甚至决定性因素。通过相关分析，数据挖掘可以帮助分析出最合理的销售匹配。大致流程如下。首先，分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后使用一些数据挖掘算法对不同销售方式下的个体行为进行建模；其次，利用建立的预测模型来预测顾客未来的消费行为。进行预测分析并评估每种销售方法；最后利用建立的分析模型对新客户数据进行分析，以决定哪种交叉销售方式最适合为客户提供服务。有多种数据挖掘方法可用于交叉销售。相关规则分析可以发现客户倾向于购买哪些产品；聚类分析可以发现对特定产品感兴趣的用户群体；神经网络和回归等方法可以预测客户购买新产品的可能性。