浅谈基于数据挖掘的客户关系管理

    1： 数据挖掘在客户关系管理中的应用

    在客户关系管理系统中，数据挖掘主要应用在以下几个方面。

    1.1 客户细分分析

    客户细分是企业有效销售、营销、服务的基础。对于大量的客户数据可从中选取能够反映客
户特征的属性，如性别、年龄、职业、职位、教育程度、年薪、平均消费额等，并根据这些特征
将客户聚类或分类成高价值客户、中等价值客户、初等价值客户等若干类型。通过数据挖掘获
得不同客户的消费爱好、习惯、倾向、需求和趋势等信息。进而在营销中提供有针对性的产品
和服务。提高不同类别客户对企业和产品的满意度，以获取最大的利润。

    1.2 客户识别分析

    客户识别包括新客户获取和不良客户识别。新客户包括以前没有听说过本企业产品的人、
以前不需要本企业产品的人以及以前本企业竞争对手的客户。数据挖掘技术可以用来揭示客
户的行为习惯和预测发现一些在不同情况下有相似行为的新客户，帮助企业识别出这些潜
在的客户群，从而使销售与营销更有针对性。

    1.3 客户保持和流失分析

    在竞争日益激烈的市场环境下，企业获取一个新客户的成本将越来越大，因此保留老客
户的工作变得非常重要。统计数据表明。有

1/3 的客户流失是因为企业对客户的关怀和服务

不够。运用数据挖掘可以更好地了解客户流失动机，企业可以针对这类特定客户的需求，采
取高效的客户保留策略。即可以给各类客户提供有层次、有区别的服务来提高客户的满意度。
从而来留住可能离去的客户。

    1.4 客户关联需求分析

    客户的需求是动态变化的，但客户的需求也存在着一定的联系和规律性，企业需要掌握
这些联系和规律以满足客户。扩大销售量，同时也能提高客户的忠诚度。通过数据挖掘技术，
如关联分析，可以从中发现客户的特征信息。如性别、学历、收入等，同时也可发现不同类别、
不同特征的客户购买的产品的型号和时间，表面上看起来与客户购买产品行为不存在联系
的因素，通过特定的数据挖掘技术可证实它们之间潜在的联系，以便企业做出正确的销售
决策。

    1.5 交叉销售

    企业与客户之间的关系是动态变化的，企业应尽力完善与客户之间的关系。交叉销售是企
业向老客户销售新的产品或提供新的服务的过程，它是建立在双赢原则基础上的。通常客户
需要进一步得到更好的满足需求的服务和产品，企业通过对老客户的数据挖掘，找到包含
着客户潜在需要的产品和服务。得到最优的合理销售策略，促进企业的销售额和利润的增长。

    1.6 客户贡献分析

    利用数据挖掘可以进行客户特征分析，发现哪些客户是真正创造利润的客户，哪些是低
利润和无利润的，企业就可以采取一定的措施，使低利润和无利润的客户转化为创造利润
的客户。企业对创造利润的客户要采取相应的措施，推出一些优惠措施力求保留住这些客户；
对于潜在的创造利润的客户要采取针对性的措施，实行个性化服务；对于无利润的客户可
不必投入过多精力，通过对客户贡献的分析可以有效地降低企业成本，提高经济效益。