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数据挖掘技术在中国移动CRM中的应用_计算机应用论文

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简介摘要:CRM是一种帮助企业向客户提供优质服务的工具,在CRM中利用数据挖掘技术不断的收集、分析客户资料,从而达到保有优质老客户、获取新顾客的目的,帮助企业制定有效的营销策略,提

摘要:CRM是一种帮助企业向客户提供优质服务的工具  ,在CRM中利用数据挖掘技术不断的收集、分析客户资料  ,从而达到保有优质老客户、获取新顾客的目的 ,帮助企业制定有效的营销策略 ,提高企业的收益率  。
  关键词:数据挖掘;CRM;数据分析
  中图分类号:F274 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2011) 20-0000-02
  Data Mining Application in China Mobile CRM
  Zhou Liang1,Zhang Jie2
  (1.Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing100876,China;2.Zhengzhou Tourism College,Zhengzhou450000,China)
  Abstract:CRM is a way to help businesses provide quality services to our customers the tools,the use of data mining in CRM technology continues to collect,analyze customer information,so as to achieve to maintain high-quality customers,the purpose of acquiring new customers,helping businesses develop effective marketing strategy to enhance corporate profitability.
  Keywords:Data mining;CRM;Data analysis
  一、数据挖掘
  (一)数据挖掘的含义
  数据挖掘(Data Mining简称DM)在数据库的研究中是很有应用价值的新领域  ,是指透过数理模式来分析企业内部储存的大量资料  ,从数据仓库中或大型数据库中提取隐藏在其中有用信息的一种技术  ,从中找出不同的客户或市场划分  ,分析消费者的喜好和行为方法  ,从而为企业提供良好地决策支持  。
  (二)数据挖掘的分析方法
  1.分类
  按照同类对象之间具有相同特性 ,对分析对象进行分类  。例如  ,利用数据挖掘分类的技术  ,建立分类模型 ,将客户进行细分  ,对于每一类用户都可以实现CRM的“一对一营销”  。
  2.估计
  一般来说 ,估计值可以作为分类的前一步  。给定一些输入数据  ,通过估值  ,得到未知的连续变量的值  ,然后  ,根据预先设定的阈值  ,进行分类  。
  3.预测
  通常 ,预测是通过分类或估值起作用的  ,也就是说 ,通过分类或估值得出模型  ,该模型用于对未知变量的预言 。例子:中国移动引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统  ,分析客户入网、参与营销活动等变化趋势  ,以月收益为主题进行数据挖掘  ,制定、完善了销售策略  ,有效提高了企业收益  。
  4.聚类
  根据某些属性将数据库分割为一些子集  ,是对记录分组  ,把相似的记录在一个聚集里  。聚集通常作为数据挖掘的第一步  。例如 ,使用聚类分割法  ,将人群分割成若干个子集  ,可以发现潜在客户的子集 。中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统 ,对用户wap上网的行为进行聚类分析  ,通过客户分群  ,进行精确营销 。聚类不同于分类  ,聚集不依赖于预先定义好的类  ,它是一种无监督分类法 。
  5.关联规则或相关性分组
  这类技术可以通过考察记录来识别数据间的密切关系  ,决定了哪些事情将在一起发生  。在CRM中  ,这种功能可以有效实现交叉销售(cross-selling)  。
  6.描述
  描述就是概括某类对象的特征  ,并对其内涵进行表述 ,是数据挖掘结果的一种表示方式  。
  二、CRM
  (一)CRM的含义
  CRM概念的最早是由Gartner Group Inc提出的  ,它认为 ,CRM为企业提供了全方位管理视角 ,赋予了企业更完善的客户交流能力  ,给企业提供了最大化的客户收益率  。之后各个厂商都对CRM提出了自己的定义 ,CRM的概念一直没有得到统一  ,直至尚没有权威的定义  。
  总的来说  ,建立CRM的目的是为了有效地发现并保有企业最重要的资产——客户  ,它是一种帮助企业向客户提供优质服务的工具  ,帮助企业不断的收集、分析客户资料  ,寻找实现客户价值的最大化方法  ,帮助企业制定有效的营销策略 ,从而有效的实提高企业的收益率 。
  (二)客户关系管理的基本理念
  (1)80%的业务利润来自20%的客户;(2)如果客户流失率下降5% ,利润将增加25%-50%;(3)争取新客户所花费的成本是保持老客户成本的5倍以上;(4)好的客户评价会影响到5人  ,不好的客户评价会影响到20人以上甚至更多  。
  三、数据挖掘在CRM中的应用
  (一)利用数据挖掘技术进行客户分析  ,保有优质老客户
  客户关系管理的基本理念说明了保持老客户比发展新客户会带给企业更多的效益  。保持原有的客户资源  ,与客户建立一种长期的关系是客户关系管理理论的最终目标之一  。随着3G时代的到来 ,3G客户资源争夺是现阶段各大电信运营商的商业目标  。将老客户资源全部由现有网络过渡到3G网 ,是中国移动现阶段客户管理的主要目标  。为保有优质老客户  ,中国移动利用数据挖掘技术  ,主要采用以下应用策略:
  1.利用数据挖掘技术  ,分析客户实际情况  ,提升客户忠诚度
  在CRM系统中  ,建立客户信息档案  ,并通过数据挖掘技术对客户的消费情况、产品订购情况以及投诉情况进行记录和分析  ,获得客户的忠诚度  。根据分析结果制定出更合理、更符合用户需求的营销策略  ,从而全面提升客户的忠诚度  。
  2.利用数据挖掘技术  ,细分目标客户 ,实现客户价值管理  ,提升客户贡献度
  客户价值管理是CRM的核心  ,即通过数据挖掘技术对客户的特征、价值取向、购买行为等进行深入分析  ,区分不同客户对企业的价值大小  ,根据客户对中国移动的贡献度的大小 ,可以将客户区分高价值客户、普通客户和损益客户  ,针对不同性质客户提供多样的服务 ,满足不同层次客户的需求 ,提升客户的贡献度  。
  一般采用ABC(Activity Based Costing)评价法对客户资源价值进行科学的区分和评价  。ABC评价法是根据利润额来区分客户  ,其原理是根据客户对企业利润额的分布规律:“企业80%以上的利润来源于20%的客户 ,70%的客户提供不足20%的利润 ,10%的客户会削弱企业的盈利水平”  。有了正确的客户资源价值评价方法  ,企业可以合理的对客户价值进行评价  ,细化目标客户  ,建立适用的金字塔型客户结构  ,企业可以根据客户类型实施精细化运营策略 ,提升客户贡献度  。
  3.利用数据挖掘技术  ,分析客户数据 ,挖掘、获得客户发展潜力
  客户在刚入网时 ,不一定就是高利润客户 ,有的客户目前虽然不是重点客户  ,但有成为重点客户的潜质 ,对于这种用户也需要给予足够的关注  ,所以获得每个客户的发展潜力也是中国移动CRM的一个重要应用目标 。
  4.利用数据挖掘数据 ,进行数据分析  ,提升客户预警能力 ,防止客户流失
  随着各项服务成本的不断降低  ,各个电信企业对3G市场客户资源的争夺力度在不断加大 ,客户将会频繁更换移动运营商  。为了最大程度的减少转网客户数量 ,中国移动利用数据挖掘技术 ,对客户数据进行有效分析  ,通过客户消费ARPU值、数据业务流量、网间通话量等异常监控  ,有效的发现客户流失的前兆  ,提升CRM系统客户流失预警能力  。通过对客户行为的分析  ,制定面向客户的个性化挽留策略  ,消除客户的离网倾向  ,保有老客户  。
  (二)数据挖掘关注潜在用户特征  ,发展新的客户资源  ,获取新顾客
  除了保有老客户  ,发展新客户也是中国移动在3G时代  ,客户关系管理的最终目标之一 。在4C理论的基础上  ,利用市场调查、CRM的数据挖掘技术和数据分析能力  ,得到用户对电信业务的关注点和其他重要数据  ,最大范围的得知潜在客户资源在哪里  ,然后制定有效的营销政策  ,有目的开发相应业务 ,吸引大量新客户 。通过客户认知(Customer Identifying)、客户获取(Customer Acquiring)发现有价值的客户  ,通过挖掘潜在客户  ,来实现企业盈利率的最大化  。
  参考文献:
  [1]Alex Berson,Stephen Smith,Kurt Thearling,贺奇等.构建面向CRM的数据挖掘应用[M].北京:人民邮电出版社,2001,8:23-28,127-173
  [2]赵宏波,孟雅玲.数据挖掘在电信客户关系管理中的应用[J].电信技术,2001,12:9-12
  [3]马刚,李洪心,杨兴凯.客户关系管理[M].东北财经大学出版社,2005,5:178-187
  [4]王涛.CRM在中国电信的应用[J].四川通信技术,2001,12:49-52
  [5]谌章俊.基于信息过滤的web知识挖掘[J].现代情报,2005,6(6):60-61
  [6]来玲.大学图书馆知识库中知识挖掘的研究[J].情报杂志,2005,3:37-39

       

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