数据挖掘技术在CRM中的作用

1、数据挖掘技术在 CRM 中的作用数据挖掘 Data Mimi ng 是近几年随着数据库和人工智能开展起来 的一 门新兴的数据库技术，其处理对象是大量的日常业务数据，目的 是为了从这 些数据中抽取一些有价值的知识或信息。1. 数据挖掘技术在CRM中的作用数据挖掘技术可以应用到CRM勺各个不同领域和阶段，具体来说，在CRM 中，它可以应用在以下几个方面：1一对一营销：企业内部员工必须认识到客户是企业永恒的宝 藏，而不是本部门的一次交易，所以，每一次与客户接触都是了解客 户的过 程，从而到达营销的目的。2客户盈利能力分析：在客户群中，客户的盈利能力有很大的 区 别。掌握客户的盈利能力，有利于制定有效

2、的营销策略。数据挖掘 技术可以 用来预测在不同的市场活动情况下客户盈利能力的变化方 向，从而较好地把 握稳定的客户市场。3交叉销售：企业与客户之间的商业关系是一种不断开展变化 的 关系。在建立起双向关系后，可以使用多种方法使这种关系趋于完 善。包括 延长这种关系的时间、增加相互的接触、在接触中获得更多的利润等(4)商业数据向商业信息的转化：数据是商业活动的根底。企业 与客户建立的关系所形 成的数据是企业赢得市场的参考依据，将商业数据转化为商业信息，提升了企业管理者对市场的判断力和决策力。2. 数据挖掘技术在CRM应用领域中的研究在CRM中，数据挖掘技术都有着广泛的应用，主要表达在：(1) 概念

3、，类描述。概念描述以简洁汇总的形式描述给定任务相 关的数据集，提供数据价值的一般特性，一般应用于CRM中的描述 式数据挖掘。概念或类描述由特征比和比拟或区分组成。 有两种一般 方法：基于数据立 方体OLAF的方法和面向属性归纳的方法。(2) 关联分析。关联分析发现关联规那么，广泛用于购物蓝、商务 管理和 决策分析，是商业分析中应用最为广泛的一种数据挖掘方法和 模式。(3) 分类和预测分析。分类和预测是 CRM中数据分析的两种重要形 式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、BF 神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等(4) 聚类分析，属

4、于无指导学习。对象应该根据最大化类的相似 性、最小化类的相似性的原那么进行聚类或分组。(5) 孤立点分析。对于欺诈探测、定制市场及其它CRM任务是非常有用的。( 6) 复杂类型的数据挖掘。是数据挖掘技术的当前一个重要的研 究 领域，极大提升了 CRM数据分析能力的深度和广度，主要包括： 多媒体数 据挖掘、文本挖掘和 web挖掘等。3?数据挖掘技术在CRM中应用研究的前沿方向针对国内对CRM的认知程度、应用层次及国情的需要，数据挖掘技术在CRh中的应用研究方向建议应主要面向如下方面：(1) 应用的探索：电子商务已经成为现代商务的主流因素，同时 JAVA 或DOT NE是现代信息效劳的重要方式，因

5、此基于电子商务 和JAVA或DOT NET环境下的CRM数据挖掘的特定应用具有重要的研究价值：(2) 应用目标的转变：随着企业的战略目标和结构部署的转变， CRM中的数据挖掘的应用目标重点应该从增加企业收入转向节约企 业本钱的观念上来3应用的对象：从企业规模来看，中小型企业是企业类型中的 主 体，也是市场经济环境下最为活泼的企业载体。因此，针对中小型 企业的 CRM应用运用相应的数据挖掘技术来提升决策支持的智能化水平对中国企业具有特别的意义。4数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和 WEB数据库系统集 成。这将保证数据挖掘的高质量，提高数据挖掘的性能和效率，从 而改善 CRh决策支持的有效性。5

6、CRM中复杂数据类型挖掘：由于 CRME用深度和广度的有 力延 伸，针对复杂数据类型的现存数据分析技术与数据挖掘方法的集 成研究变得 越来越重要。6WEB窍掘：WEB是当前CRM勺主要应用平台，包括 WEB内容挖 掘、WE田志挖掘和In ternet 上的数据挖掘效劳等内容是重要的研究领 域，也是网络环境较为重要的研究领域。7 CRM中的隐私保护与信息平安：这是数据挖掘技术要面对的 一个 重要问题，需要迸一步开发有关方法以确保客户的隐私权和信息 平安，有效 保护客户信息不被窃取，增强客户的信任度和忠诚度。总结综上所述，随着数据挖掘技术日益成熟， CRM应用不断推广，数据挖掘技术日渐成为获取有价值的信息的重要技术和工具。在 C