如何在电子商务领域进行客户管理数据挖掘

数据挖掘是衡量CRM客户管理的重要指标。只有收集了客户数据，我们才能以此为依据进行客户分析，为销售策略提供依据。本文主要简单介绍如何在电子商务领域进行客户管理数据挖掘。

1、客户价值分析。通过分析客户对公司业务的贡献，结合投入和产出分析，计算出客户对公司的价值，然后根据价值采用分类或聚类的方法划分客户群体，以实施客户政策。差异化服务。

2、产品客户价值分析。分析客户对某种产品业务量贡献的方法与客户价值分析基本相同。通过分析产品的客户价值，不仅可以帮助产品的管理者提供差异化的客户服务，还可以为产品的营销提供相对准确的目标客户群。

3. 客户保留。利用聚类（分类）和相关性分析技术，将客户群分为五类：高价值且稳定的客户群、高价值且易流失的客户群、低价值且稳定的客户群、低价值的客户群。以及容易流失的客户群，无价值的客户群。

4. CRM中数据挖掘系统的结构

在存储系统结构中，最底层是数据源，包括联系人历史、交易历史、客户数据库、产品数据库等外部数据。通过ETL工具提取数据，形成数据仓库和数据集市，形成全局数据视图，从而形成整个系统的数据基础；在此基础上，通过OLAP和OLAM服务器支持数据分析和处理，包括查询/报表、OLAP/EIS分析和数据挖掘分析；利用运营型CRM和客户交互渠道的分析结果，实现企业客户关系管理中的商业智能和决策支持。推荐阅读：国内ERP厂商性能特点概述

由此可见，各销售效率保障室都熟悉客户、熟悉市场。在CRM系统中，一定要注重客户数据的挖掘。没有客户数据的支持，客户关系管理就无法进行，CRM就无法使用。角色。