数据资料挖掘在客户关系管理中的应用剖析

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——从而改变他们对于企业的价值

客户行为客户特征描述1客户价值分析3客户生命周期分析42客户细分客户忠诚度分析7加深对客户的了解是一个循序渐进的过程使获得客户的成本更低减少销售成本更高的客户创利能力提高客户的保留度和忠诚度评估客户的创利能力客户关系管理的好处客户关系管理为什么要进行客户关系管理客户关系管理的内容数据挖掘在客户关系管理中的应用什么是数据挖掘数据挖掘的典型应用SPSSClementine针对CRM的数据挖掘解决方案SPSS数据挖掘方案简介Clementine中的CRM数据挖掘模板议程通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。数据挖掘是一门科学，有科学的方法和模型作为基础数据挖掘又是一门艺术，需要使用者对商业问题的深入理解和模型适用条件深刻的认识什么是数据挖掘数据挖掘描述预测统计回归关联规则决策树可视化聚类顺序关联汇总神经网络分类数据挖掘的分类

问题描述：根据客户信息，预测客户流失可能性结果描述:(神经网络）输入流失概率（0.87)输出男293000元/月神州行130元/月…………数据挖掘的典型结果——电信

问题描述：如何决定超市中商品的摆放来增加销售额结果描述:(Web图）数据挖掘的典型结果——零售

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提供了业界权威的数据挖掘方法论——跨行业数据挖掘标准流程（CRISP－DM）SPSS数据挖掘方案简介商业理解文档部署应用"D"streams数据理解"E"streams探测数据准备"P"streams建模和评估"M"streams所有模板都是行业（问题）、方法论——CRISP－DM和数据挖掘工具——Clementine的完美结合SPSS数据挖掘方案简介(续）3个应用模型模型1：客户细分和高价值客户的获取建立并探测客户的价值金字塔概括细分特性(对获取客户非常有价值)模型2：营销活动的响应计算并探测RFM分数响应率模型的范围：

1.RFM;2.预测;3.基于聚类响应模型部署应用模型3：细分迁移和客户流失分析建立并探测迁移和流失的细分模型建立迁移和流失模型，部署应用Clementine中的CRM数据挖掘模板客户金字塔理论（pyramidmodel）时间收入利润损失销售商品或服务客户关系结束认知

更少损失更加有效的认知利润

更多的利润更加多的销售额更加有效的认知MOREPROFIT利润甚至更多利润更长的客户关系更加多的销售额客户生命周期价值理论CRM数据挖掘应用模板2－营销活动的响应分析图例：数据数据流RFM模型交易数据交易明细客户消费卡资料数据合并产品信息产品明细数据产品数据市场活动数据购买模式数据客户数据RFM模型结果数据客户回应分析响应概率发布响应预测对响应聚类RFM响应购买模式数据