數(shù)據(jù)挖掘在客戶流失分析中的應(yīng)用

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隨著營銷策略的升級(jí)、市場理論的完善，如何更高效地發(fā)現(xiàn)潛在的新客戶以及保持并改善與客戶的關(guān)系成為了企業(yè)占領(lǐng)市場、笑傲市場的利器?？蛻絷P(guān)系管理作為一個(gè)全面體現(xiàn)以客戶為核心利益的商業(yè)模式，它應(yīng)用到企業(yè)與客戶相關(guān)的市場、銷售、服務(wù)、技術(shù)支持等各個(gè)部門整合企業(yè)所有與客戶相關(guān)的資源幫助企業(yè)改善與客戶的關(guān)系。論文以客戶關(guān)系管理一個(gè)重要的研究與應(yīng)用方向一一客戶價(jià)值提升提出了客戶價(jià)值提升的實(shí)現(xiàn)框架，并探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶價(jià)值提升框架的應(yīng)用方式。

一、CRM與數(shù)據(jù)挖掘

CRM軟件可以分為三類:操作型、合作型(協(xié)作型)、分析型。

操作型CRM：用于自動(dòng)的集成商業(yè)過程，包括對銷售自動(dòng)化(sales Automation，SA)、營銷自動(dòng)化(Marketing Automation，MA)和客戶服務(wù)與支持(Customer Service & Support，CS&S)三部分業(yè)務(wù)流程。合作型CRM：用于同客戶溝通所需手段(包括電話、傳真、網(wǎng)絡(luò)、EMAIL等)的集成和自動(dòng)化，主要有業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)(Operational lnformation System OlS)、聯(lián)絡(luò)中心管理(Contact Center，CC)和Web集成管理(Web Integration Management，WIM)。分析型CRM：用于對以上兩部分所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。產(chǎn)生客戶智能，為企業(yè)的戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)的決策提供支持包括數(shù)據(jù)倉庫(Data Base/Warehouse，DB)和知識(shí)倉庫(Knowledge Base，KB)建設(shè)，及依托管理信息系統(tǒng)(Management lnformation System，MIS)的商業(yè)決策分析智能(Business lntelligence，Bl)。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining 簡稱DM)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。它可應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營中按照企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理從中提取輔助企業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性的先進(jìn)有效的方法。在客戶關(guān)系管理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了提高市場決策能力和檢測異常模式及在過去的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上預(yù)言未來趨勢等。

比較典型的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等。它們可以應(yīng)用到以客戶為中心的企業(yè)決策分析和管理的各個(gè)不同領(lǐng)域和階段。如：關(guān)聯(lián)分析能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90%的顧客在一次購買活動(dòng)中購買商品A的同時(shí)購買商品B”之類的知識(shí)；序列模式分析能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“在某一段時(shí)間內(nèi)，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A一B一C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識(shí)；分類分析法通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個(gè)分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類；聚類分析則根據(jù)一定的分類規(guī)則，合理地劃分記錄集合，確定每個(gè)記錄所在類別。

在CRM系統(tǒng)中企業(yè)得擁有一個(gè)保存著所有客戶的合閘信息，并且還應(yīng)有相應(yīng)的市場競爭對手的相關(guān)數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘可以直接跟蹤數(shù)據(jù)并輔助用戶快速作出商業(yè)決策，并在更新數(shù)據(jù)的同時(shí)發(fā)掘更好的行為模式，從而運(yùn)用于未來的決策當(dāng)中。

二、客戶價(jià)值建模

1. 客戶價(jià)值

客戶價(jià)值可分為兩種：一是客戶購買企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，客戶從企業(yè)獲得的價(jià)值；二是企業(yè)通過客戶購買自己的產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，企業(yè)從客戶獲得的價(jià)值。對于企業(yè)而言，只有獲得和增大客戶從企業(yè)獲得的價(jià)值才能同時(shí)獲得和增大企業(yè)從客戶獲得價(jià)值。因此，客戶價(jià)值是客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵，企業(yè)實(shí)施客戶關(guān)系管理的重要目的就是為了實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值的最大化。對客戶進(jìn)行細(xì)分，判斷客戶的行為，提高客戶的滿意度和忠誠度，對客戶流失可能性進(jìn)行預(yù)測等等，通過這些方面使得客戶的生命周期得到延長，從而企業(yè)獲得更多的利潤。

2. 面向客戶價(jià)值的建模

(1)客戶細(xì)分的建模

客戶屬性可以分為內(nèi)在屬性和外在屬性，客戶的地域分布、客戶的產(chǎn)品擁有、客戶的組織歸屬等可以認(rèn)為是客戶的外在屬性；性別、家庭成員數(shù)、信用度、價(jià)值取向等可以認(rèn)為是客戶的內(nèi)在屬性。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的決策樹或是模糊聚類方法來進(jìn)行挖掘，得到基于客戶預(yù)測價(jià)值的客戶金字塔模型。

(2)客戶行為的建模

客戶行為的表現(xiàn)有如滿意度、忠誠度、響應(yīng)度等等。但是其中客戶的滿意度決定了客戶的響應(yīng)度和忠誠度。在這里，主要針對客戶的滿意度來建模。在客戶滿意度的表現(xiàn)屬性中通過產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與客戶對他們的預(yù)期值的比較、客戶對售后服務(wù)和支持系統(tǒng)是否滿意、客戶與企業(yè)的交互次數(shù)等數(shù)據(jù)，使用決策樹或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法挖掘出每個(gè)客戶的滿意度的值，與事先設(shè)定或由以往數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的平均滿意度的值來對比，從而做出決策。

三、系統(tǒng)總體框架的構(gòu)想

建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的前期工作是客戶資料數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，這些客戶資料的收集可以由客戶關(guān)系管理軟件的三個(gè)基本模塊功能來完成：營銷自動(dòng)化、銷售自動(dòng)化、客服自動(dòng)化。這三個(gè)方面得來的數(shù)據(jù)資料建立成客戶資料數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫，其中包括的資料有：客戶資料、交易數(shù)據(jù)、訪問日志等。數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊的數(shù)據(jù)預(yù)處理完成數(shù)據(jù)的清理、集成、變換、規(guī)約、離散化等操作后進(jìn)一步作分析。由控制模塊總體控制，選擇任務(wù)分析組件模塊針對不同的客戶價(jià)值分析所涉及到的內(nèi)容來進(jìn)行選擇分析，通過挖掘引擎小模塊和挖掘算法模塊之間的信息交互來調(diào)用相應(yīng)的不同挖掘方法進(jìn)行建模和挖掘。挖掘后得來的數(shù)據(jù)經(jīng)過分析整理形成知識(shí)庫，為企業(yè)用戶做決策分析是提供依據(jù)。形成的知識(shí)庫對基本模塊功能進(jìn)行進(jìn)一步的完善，并不斷更新控制模塊以達(dá)到更好的分析選擇控制效果。

在這個(gè)設(shè)想的系統(tǒng)框架圖中，由分析型CRM得來的數(shù)據(jù)形成知識(shí)庫。知識(shí)庫知識(shí)反饋給操作型CRM并為決策作支持從而形成一個(gè)反饋模型。知識(shí)庫中的知識(shí)是由原本是操作型CRM得來的關(guān)于客戶的數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析型CRM的相應(yīng)的挖掘技術(shù)的挖掘后經(jīng)由知識(shí)整理模塊來把數(shù)據(jù)變成圖、表等可視化數(shù)據(jù)，而后作為知識(shí)存入知識(shí)庫中。

在這當(dāng)中挖掘而來的知識(shí)是否對客戶價(jià)值的增大有用，需要通過一個(gè)評(píng)價(jià)決策模塊來判斷以便來決定是否反饋給操作型CRM作為依據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的措施。評(píng)價(jià)決策模塊中針對客戶所處的客戶預(yù)測價(jià)值模型中的地位，根據(jù)前面得來的數(shù)據(jù)知識(shí)在客戶的可挖掘價(jià)值或預(yù)期價(jià)值與挽留客戶可能預(yù)計(jì)要耗費(fèi)的價(jià)值做比較來決定。如從客戶流失預(yù)測分析中得出某個(gè)客戶可能會(huì)要流失了，而企業(yè)用戶就會(huì)通過評(píng)價(jià)決策模塊中的投資回報(bào)分析來考慮對這一客戶應(yīng)當(dāng)采取的措施，以便挽留或者放棄這一客戶。

四、總 結(jié)

客戶資源已成為企業(yè)最重要的資產(chǎn)。在競爭日益激烈的環(huán)境中，企業(yè)要想生存和發(fā)展就只有不斷深入挖掘客戶價(jià)值從而達(dá)到雙贏的目的。該系統(tǒng)框架是針對客戶資料數(shù)據(jù)比較海量的企業(yè)，在眾多的客戶中區(qū)別并細(xì)分從而保留有潛在價(jià)值和現(xiàn)有價(jià)值的客戶，剔除對企業(yè)無價(jià)值而且還影響企業(yè)盈利的客戶。我國現(xiàn)有企業(yè)中像銀行、電信、保險(xiǎn)、零售等企業(yè)都有著眾多的客戶資源，因此這一系統(tǒng)框架的構(gòu)想有著深入研究的前提。從而對企業(yè)有著很現(xiàn)實(shí)的意義。