数据挖掘在客户关系管理中的应用剖析

数据挖掘在客户关系管理中的应用剖析议程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数据挖掘模板为什么要进行客户关系管理客户关系管理的提出是伴随着产品极大丰富、买方市场形成而产生的——从“客户得到的就是他们所想要的”到“客户得到他们所想要的”的演变CRM的核心是“了解他们，倾听他们”CRM的目标可以概括为“吸引潜在客户进入，提高现有客户满意度和忠诚度，降低客户流失”客户关系管理（CRM）的两个层面操作型CRM：方便与客户交流，简化操作流程

分析型CRM：了解客户人口地理学特征，心理特征，需求和优先级等他们是谁？产品、价格、渠道、促销技术革新，经济环境，特殊事件等客户的购买体验你为他们做了什么？竞争性因素分析外部因素影响有很多因素影响着客户行为

——从而改变他们对于企业的价值

客户行为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信息技术的发展使客户关系管理有了技术上的保证客户关系管理中的关键性信息技术主要包括：数据库和数据仓库技术数据挖掘技术信息技术的角色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

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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

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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CRM数据挖掘模板基于市场营销理论和客户关系管理理论建立CRM数据挖掘模板中采用的主要理论客户金字塔理论（pyramidmodel）客户生命周期价值理论RFM模型CRM数据挖掘模板的理论基础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1-客户价值评估和客户获得图例：数据数据流交易数据探索性分析客户价值计算按客户价值市场细分客户花费数据交易数据交易明细客户资料客户消费卡资料创建客户金字塔客户价值总结客户信息汇总客户信息客户信息CRM数据挖掘应用模板-模型1：结构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响应购买模式数据客户原始数据CRM数据挖掘应用模板-模型2：结构CRM数据挖掘应用模板3－细分迁移和客户流失分析图例：数据数据流客户价值矩阵客户金字塔数据客户购买模式数据客户数据客户细分迁移分析客户细分迁移数据迁移模型数据准备细分迁移模型发布细分迁移模型客户流失分析迁移模型结果数据客户原始数据迁移模型CRM数据挖掘应用模板-模型3：结构数据理解，数据探索性分析CRM数据挖掘应用