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数据挖掘在CRM中的应用

次浏览 2017/8/17 17:21:29

信息科技的进步,企业、政府和科学研究的计算机化,再加上互联网的普遍使用,使得数据的产生与收集迅速增加,这些庞大的数据中通常存在许多有用的信息,所以必须有新的技术和工具,将潜在的有用信息及知识提取出来...

数据挖掘技术则被认为是最有效的发现和提取工具,被应用于CRM客户关系管理系统中,利用数据挖掘所获取的信息,反馈给客户群,为客户提供更快捷和高质量的服务,提升企业竞争优势。

1、客户价值分析

通过分析客户对企业业务所构成的贡献,并结合投入产出进行分析,计算客户对企业的价值度,然后根据价值度的大小,用分类或聚集的方法来规划客户群,以便对客户实施有差异的服务。

2、产品客户价值分析

分析客户对某种产品业务量的贡献,通过对产品客户价值分析,不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务,而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。

3、客户保持

采用聚类(分类)和关联分析技术,可将客户群分为5类:高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。

4、客户满意度分析

通过CRM中的数据挖掘功能从零散的客户反馈信息中可以分析客户对企业产品和服务的满意度,可以帮助企业改进客户营销策略,从而增加客户的忠诚度。

5、客户信用分析

通过客户信用分析,可对不同信用级别的客户采取不同的营销方案等。

6、异常事件的确定

在许多商业领域中,异常事件具有显著的商业价值。如客户流失、银行信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过CRM数据挖掘中的偏差分析可以迅速精准地找到这些异常事件,从而帮助企业制定相应的营销策略。

由于信息科技的便利,使得信息的获得形成高度的透明化,以往单纯重视产品的价格或质量的方式,已经不再是客户进行消费时考虑的唯一因素,企业面临的首要课题就是如何面对客户,准确掌握客户的消费偏好改变,适时与主动地提供客户所需要的服务与信息,维持与掌握客户的满意度,以提高企业的产业竞争力。

现今多数企业追求的是客户价值,如何计算客户价值并应用到营销策略上成为成功的关键因素。


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