數據庫營銷如何挖掘更深層的應用

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在21世紀這樣一個“信息爆炸但知識貧乏”時代，企業(yè)可獲得的數據在急劇增長，企業(yè)要如何從寵大的數據中發(fā)現其中存在的關系和規(guī)則，如何根據現有的數據預測未來的發(fā)展趨勢。如何管理和分析海量的客戶信息，并從中找出對CRM決策有價值的知識?能滿足這一迫切需求的強有力的工具就是數據挖掘。

1.客戶關系管理的定義及國內外現狀

客戶關系管理（Customer relation Management，以下簡稱CRM）是企業(yè)為提高核心競爭力，達到競爭致勝、快速成長的目的，樹立以客戶為中心的發(fā)展戰(zhàn)略，并在此基礎上開展的包括判斷、選擇、爭取、發(fā)展、和保持客戶所需要實施的全部商業(yè)過程；是企業(yè)以客戶關系為重點，通過開展系統(tǒng)化的客戶研究，通過優(yōu)化企業(yè)組織體系和業(yè)務流程，提高客戶滿意度和忠誠度，提高企業(yè)效率和利潤水平的工作實踐；也是企業(yè)不斷改進與客戶關系相關的全部業(yè)務流程，在最終實現電子化、自動化運營目標的過程中，所創(chuàng)造并使用的先進的信息技術、軟硬件和優(yōu)化的管理方法、解決方案的總和[1]。CRM是90年代西方發(fā)展起來的新型的管理策略，它在國外的應用已經取得了極大的成功，而我國對它的認識才剛剛起步。我國企業(yè)面臨著來自國外企業(yè)強大的競爭壓力，要想在競爭中立于不敗之地，就必須加快企業(yè)信息化建設的步伐，采用國外先進的管理思想和技術手段，并結合自身的情況走出一條具有中國特色的CRM之路。

2.數據挖掘的概論及意義

數據挖掘(Data Mining，DM),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程[2],簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識.它是數據庫研究中一個很有價值的新領域,融合了數據庫、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等多個領域的理論和技術。近年來，數據挖掘引起了信息產業(yè)界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理、生產控制、市場分析、工程設計和科學探索等。根據麻省理工學院的《科技評論》評估，“數據挖掘”技術是對未來人類產生重大影響的十大新興技術之一?？梢钥闯?，數據挖掘受到了學術界和企業(yè)界越來越多的重視。毫不夸張地說，如今的數據挖掘已經成為計算機、信息科學以及相關領域的一個時髦名詞?？蛻絷P系管理與數據挖掘技術相結合已成為了一種趨勢。結合數據挖掘和數據倉庫等先進信息技術,能為企業(yè)的銷售、客戶服務和決策支持等領域提供了一個綜合解決方案,使企業(yè)順利實現由傳統(tǒng)企業(yè)模式到以電子商務為基礎的現代企業(yè)模式的轉變"，因此數據挖掘技術，是成功實施CRM的關鍵，對于它的研究對我國企業(yè)成功實施CRM戰(zhàn)略、提高競爭能力有著十分重要的意義。

3.數據挖掘在企業(yè)客戶關系管理中的運用方法

3.1客戶的獲取：是尋找潛在的客戶，使其成為企業(yè)新客戶的過程。對大多數企業(yè)而言，發(fā)展新客戶、擴大客戶基礎的確是企業(yè)成長的一種主要方式，是企業(yè)發(fā)展的主要動力之一。然而在尋找新客戶之前企業(yè)應該確定哪些客戶是可能的潛在客戶，哪些客戶容易獲得，哪些客戶較難獲得，從而使企業(yè)有限的營銷資源得到最合理的利用。通過數據挖掘實現客戶獲取就是利用客戶檔案找出客戶的一些共同特征，通過聚類分析對客戶分群，再通過模式分析預測潛在客戶。通過預測潛在客戶對開發(fā)活動的反映，從中識別出反映積極的客戶，幫助市場人員對潛在客戶進行篩選，然后有針對性的進行營銷活動。

3.2交叉銷售：是企業(yè)向原有客戶銷售新的產品或服務的營銷過程。它不僅是通過對現有客戶擴大銷售來增加利潤的一個有效手段，而且還是提升企業(yè)形象、培育客戶忠誠度、保障企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略[3]。通過相關分析，數據挖掘可以幫助分析出最優(yōu)的最合理的銷售匹配。相關分析的結果可以用在交叉銷售的兩個方面：一方面是對于購買頻率較高的商品組合，找出那些購買了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷“遺漏的”商品；另一方面是對每個顧客找出比較適用的相關規(guī)律，向他們推銷對應的商品系列。

3.3客戶保持：是指企業(yè)維持己建立的客戶關系，使客戶不斷重復購買產品或服務的過程?？蛻舯３质瞧髽I(yè)成功的關鍵因素，因為保持現有客戶比獲取新客戶的成本低得多，同時長期客戶趨向于購買公司更多的產品、對價格更不敏感。更為重要的是，被保持的忠誠客戶會主動為公司傳遞好的“口碑”、推薦新的客戶。因此，擁有長期忠誠客戶的公司具有更多的競爭優(yōu)勢。利用數據挖掘對數據庫中大量的客戶歷史交易記錄、人口統(tǒng)計信息及其他相關資料進行分析和處理，對流失客戶群做針對性研究，分析哪些因素會導致客戶流失，建立流失客戶模型，識別導致客戶流失的模式，然后根據分析結果到現有客戶中找出可能轉移的客戶，結合模型分析哪些客戶會離開并建立潛在離開者模型，以便企業(yè)據此制定相關計劃或方案，改善客戶關系，爭取保持客戶并提高效益。在客戶保持中，通常涉及三個數據挖掘模型，首先建立模型用來預測和識別潛在流失者，然后挖掘和識別潛在流失者中的黃金客戶，最后對黃金客戶中的潛在流失者進行分析挖掘，識別其行為模式，從而實行有針對性的營銷策略以保持這些客戶［4］。

3.4客戶分類：是指根據客戶的性別,年齡,職業(yè)等一些屬性將一個大的客戶群體劃分成互不相交的一個個小的客戶類別,同類客戶擁有相似的屬性,異類客戶擁有不同的屬性。通過分類可以指導企業(yè)的營銷策略，留住有價值的客戶，開發(fā)潛在客戶，避免花費太多的成本。利用數據挖掘技術對客戶進行分類的常用方法有分類方法和聚類方法。利用聚類結果按客戶價值對客戶賦以類的標記:再利用分類功能將客戶分為三類:第一類是無價值或低價值的客戶;第二類是不會輕易走掉的有價值的客戶;第三類是不斷地尋找更優(yōu)惠的價格和更好的服務的有價值的客戶。傳統(tǒng)的市場活動是針對前兩類客戶的，而現代客戶關系管理認為，特別需要用市場手段來維護的客戶是第三類客戶，這樣做會降低企業(yè)運營成本。

3.5客戶信用度分析：就是通過調查、分析、預測等方法與手段，對客戶的信用狀況及信用風險做出客觀、公正、準確評價的活動。在客戶關系管理中，客戶的信用分析是非常重要的，因為一旦發(fā)生信用風險和欺詐行為，企業(yè)將面臨市場份額的喪失和營銷活動的失敗，導致企業(yè)失去市場、顧客、競爭力和信譽。數據挖掘技術可以有效地分析出客戶的信用狀況，及時準確地預測出可能發(fā)生的客戶欺詐風險。數據挖掘中的差異分析可以從企業(yè)大量歷史數據中分析出具體客戶的信用等級，使企業(yè)能夠對不同信用等級的客戶采取不同的營銷方案;數據挖掘中的孤立點檢測、神經網絡和聚類等分析方法可以從客戶數據庫中的數據分析預測出客戶欺詐發(fā)生的原因、可能性、嚴重性及防范措施等，使得企業(yè)可以準確、及時地對科各種欺詐風險進行監(jiān)視、評價、預警和管理，進而采取有效的規(guī)避和監(jiān)督措施，在欺詐風險發(fā)生之前對其進行預警和控制。