客戶(hù)檔案管理軟件體現(xiàn)一對(duì)一的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)

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　　客戶(hù)檔案管理軟件(客戶(hù)管理軟件CRM)體現(xiàn)了一對(duì)一的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，也包括了銷(xiāo)售自動(dòng)化和規(guī)范化的思想，所以在客戶(hù)檔案管理軟件(客戶(hù)管理軟件CRM)中數(shù)據(jù)挖掘可以擔(dān)當(dāng)導(dǎo)向作用。與此同時(shí)，在現(xiàn)代的信息環(huán)境下只有應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法，企業(yè)才能將海量的數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)變?yōu)槊枋隹蛻?hù)特征的圖像，才能按圖索驥識(shí)別出客戶(hù)的行為模式，從而能發(fā)現(xiàn)客戶(hù)、服務(wù)客戶(hù)和保持客戶(hù)。隨著商業(yè)行為越來(lái)越多地融入到互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)中，同時(shí)也需要更快地響應(yīng)客戶(hù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就顯得更加重要了。下面介紹六類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘在客戶(hù)檔案管理軟件(客戶(hù)管理軟件CRM)的典型應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的困難。

　　1、客戶(hù)群體分類(lèi)

　　數(shù)據(jù)挖掘能夠完成客戶(hù)群體的分類(lèi)工作。數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)和聚類(lèi)等算法可以把大量客戶(hù)分成不同的群體。泛普軟件通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中收集和存儲(chǔ)的大量客戶(hù)消費(fèi)信息進(jìn)行分析和處理，數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)分類(lèi)確定特定類(lèi)別消費(fèi)群體或個(gè)體消費(fèi)興趣、習(xí)慣、傾向和需求，進(jìn)而推斷出下一步消費(fèi)行為?？蛻?hù)群體分類(lèi)是目前數(shù)據(jù)挖掘在客戶(hù)檔案管理軟件(客戶(hù)管理軟件CRM)中最成熟、最廣泛的應(yīng)用形式。

　　數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到客戶(hù)群體分類(lèi)時(shí)，應(yīng)用全面結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)和規(guī)劃。分類(lèi)方案過(guò)于復(fù)雜導(dǎo)致難以理解和實(shí)施，方案過(guò)于簡(jiǎn)單或只是基于小樣本會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用的局限。

　　2、交叉銷(xiāo)售分析

　　數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的交叉銷(xiāo)售匹配方式。聚類(lèi)分析能夠發(fā)現(xiàn)對(duì)特定產(chǎn)品感興趣的用戶(hù) 群;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測(cè)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)新產(chǎn)品的可能性;關(guān)聯(lián)規(guī)則能發(fā)現(xiàn)客戶(hù)傾向于關(guān)聯(lián)購(gòu)買(mǎi)哪些商品。實(shí)際中，一般先分析現(xiàn)有客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為和消費(fèi)習(xí)慣;然后用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)不同銷(xiāo)售方式下的個(gè)體行為進(jìn)行建模;接著用模型對(duì)客戶(hù)將來(lái)的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)每一種銷(xiāo)售方式進(jìn)行評(píng)估;最后用模型對(duì)新客戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以決定哪一種交叉銷(xiāo)售方式最合適。

　　數(shù)據(jù)挖掘和交叉銷(xiāo)售的結(jié)合要建立在客戶(hù)和企業(yè)雙贏的基礎(chǔ)上。一方面，數(shù)據(jù)挖掘要通過(guò)支持關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售和擴(kuò)展銷(xiāo)售來(lái)更好地滿(mǎn)足客戶(hù)需求;另一方面，當(dāng)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣發(fā)送變遷時(shí)也能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘反饋到企業(yè)，以改變或改進(jìn)產(chǎn)品/服務(wù)。

　　3、客戶(hù)信用分析

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地分析出客戶(hù)的信用狀況，預(yù)測(cè)出可能發(fā)生的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)挖掘中的離群點(diǎn)檢測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類(lèi)等分析方法可以預(yù)測(cè)出客戶(hù)欺詐發(fā)生的可能性、原因、程度及防范措施等，使得企業(yè)可以準(zhǔn)確及時(shí)地對(duì)各種欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行進(jìn)行監(jiān)視、評(píng)估、預(yù)警和管理，進(jìn)而采取有效的規(guī)避和監(jiān)督措施控制欺詐風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)挖掘中的差異分析技術(shù)能讓企業(yè)從大量歷史數(shù)據(jù)中分析出客戶(hù)的信用等級(jí)，泛普軟件-客戶(hù)檔案管理軟件使企業(yè)能夠?qū)Σ煌庞玫燃?jí)的客戶(hù)采取不同的貸款業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)方案。

　　客戶(hù)信用數(shù)據(jù)挖掘主要應(yīng)用于銀行和保險(xiǎn)等行業(yè)的客戶(hù)檔案管理軟件(客戶(hù)管理軟件CRM)中。此類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)是擁有高質(zhì)量的客戶(hù)數(shù)據(jù)，包括全面的客戶(hù)資金流動(dòng)、消費(fèi)習(xí)慣和資產(chǎn)狀況等，所以這些行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用相對(duì)成熟，但很難擴(kuò)展到其他行業(yè)。