基于大數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)客戶關(guān)系管理

騎火一川 2016-10-10

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導(dǎo)語

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，越來越多的人發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的核心不只是數(shù)量大，數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）正越來越被企業(yè)所重視，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系管理的價(jià)值。

根據(jù)華碩商用Mr. A收集到的資料，目前CRM中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法的研究有很多，不同行業(yè)、不同環(huán)境下企業(yè)的CRM應(yīng)用差異很大，應(yīng)用到的具體數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法也會不同，但是CRM應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的目的主要在于以下四個(gè)方面：客戶細(xì)分、獲取新客戶、提升客戶價(jià)值和保持客戶以防止流失。

客戶細(xì)分

客戶細(xì)分就是把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體，同一群體中的客戶對產(chǎn)品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。

客戶細(xì)分可以采用分類的方法，也可以采用聚類的方法。比如，可以將客戶分為高價(jià)值和低價(jià)值的客戶，然后確定對分類有影響的因素，再將擁有相關(guān)屬性的客戶數(shù)據(jù)提取出來，選擇合適的算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到分類規(guī)則。使用聚類的方法，則在之前并不知道客戶可以分為幾類，在將數(shù)據(jù)聚類后，再對結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，歸納出相似性和共性。

每一類別的客戶具有相似性的屬性，而不同類別客戶的屬性也不同，從而確定特定消費(fèi)群體或個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求，進(jìn)而推斷出相應(yīng)消費(fèi)群體或個(gè)體下一步的消費(fèi)行為。細(xì)分可以讓用戶從比較高的層次上來察看整個(gè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也使得企業(yè)可以針對不同的客戶群采取不同的營銷策略，有效地利用有限的資源。合理的客戶細(xì)分是實(shí)施客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)。

獲取新客戶

在大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)域中，業(yè)務(wù)發(fā)展的主要指標(biāo)里都包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發(fā)現(xiàn)那些對你的產(chǎn)品不了解的顧客，他們可能是你的產(chǎn)品的潛在消費(fèi)者，也可能是以前接受你的競爭對手服務(wù)的顧客。在尋找新客戶之前，企業(yè)應(yīng)該確定哪些客戶是可能的潛在客戶、哪些客戶容易獲得、哪些客戶較難獲得，從而使企業(yè)有限的營銷資源得到最合理的利用。因此，預(yù)測潛在客戶對企業(yè)銷售推廣活動(dòng)的反應(yīng)情況是客戶獲得的前提。

數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)識別出潛在的客戶群，提高客戶對市場營銷活動(dòng)的相應(yīng)率，使企業(yè)做到心中有數(shù)、有的放矢。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。根據(jù)客戶資料及其他輸入，數(shù)據(jù)挖掘工具可以建立一個(gè)“客戶反應(yīng)”預(yù)測模型，利用這個(gè)模型可以計(jì)算出客戶對某個(gè)營銷活動(dòng)的反應(yīng)指標(biāo)，企業(yè)根據(jù)這些指標(biāo)就可以找出那些對企業(yè)所提供的服務(wù)感興趣的客戶，進(jìn)而達(dá)到獲取客戶的目的。

提升客戶價(jià)值

公司與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種持續(xù)的、不斷發(fā)展的關(guān)系。在客戶與公司建立起這種雙向的商業(yè)關(guān)系之后，可以有很多種方法來優(yōu)化這種關(guān)系，延長這種關(guān)系的時(shí)間。交叉銷售就是向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的過程。

在交叉銷售活動(dòng)中，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的銷售匹配方式。在企業(yè)所掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能正包含著這個(gè)客戶決定他下一個(gè)購買行為的關(guān)鍵，甚至決定因素。通過相關(guān)分析，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助分析出最優(yōu)的、最合理的銷售匹配。

有幾種數(shù)據(jù)挖掘方法可以應(yīng)用于交叉銷售：

聚類分析，能夠發(fā)現(xiàn)對特定產(chǎn)品感興趣的用戶群；

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，能夠發(fā)現(xiàn)顧客傾向于關(guān)聯(lián)購買哪些商品；

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸等方法，能夠預(yù)測顧客購買該新產(chǎn)品的可能性。

首先分析現(xiàn)有客戶的購買行為和消費(fèi)習(xí)慣數(shù)據(jù)，然后用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法對不同銷售方式下的個(gè)體行為進(jìn)行建模;其次是用建立的預(yù)測模型對客戶將來的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測分析，對每一種銷售方式進(jìn)行評價(jià);最后用建立的分析模型對新的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以決定向客戶提供哪一種交叉銷售方式最合適。

保持客戶

企業(yè)競爭越來越激烈，企業(yè)獲取新客戶的成本也在不斷上升。對大多數(shù)企業(yè)而言，獲取一個(gè)新客戶的花費(fèi)大大超過保持一個(gè)已有客戶的費(fèi)用，保持原有客戶的工作越來越有價(jià)值，這已經(jīng)成為大多數(shù)企業(yè)的共識。你保留一個(gè)客戶的時(shí)間越長，收取你在這個(gè)客戶身上所花的初期投資和獲取費(fèi)用的時(shí)間也越長，你從客戶身上獲得的利潤就越多。但由于各種因素的不確定性和市場的不斷增長，以及一些競爭對手的存在，很多客戶為了尋求更低的費(fèi)用和其他服務(wù)商為新客戶提供比你更多的額外優(yōu)惠條件，不斷地轉(zhuǎn)向其他服務(wù)商。

為了分析出是哪些主要因素導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)移，并可以有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶，可以通過使用數(shù)據(jù)挖掘工具為已經(jīng)流失的客戶建模，識別導(dǎo)致他們轉(zhuǎn)移的模式，然后用這些找出當(dāng)前客戶中可能流失的客戶，以便企業(yè)針對客戶的需要，采取相應(yīng)的措施防止客戶的流失，進(jìn)而達(dá)到保持原有客戶的目的。

解決客戶流失問題，首先，根據(jù)已流失客戶數(shù)據(jù)，可以利用決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行分析挖掘，發(fā)現(xiàn)流失客戶特征；然后，對現(xiàn)有客戶消費(fèi)行為進(jìn)行分析，以確定每類客戶流失的可能性，其中著重于發(fā)現(xiàn)那些具有高風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移可能性并具有較高商業(yè)價(jià)值的客戶，在這些客戶轉(zhuǎn)移到同行業(yè)其他服務(wù)商那里之前，采取相應(yīng)的商業(yè)活動(dòng)措施來保持住這些有價(jià)值的客戶。

在選擇數(shù)據(jù)挖掘工具時(shí)，若希望能夠?qū)蛻暨M(jìn)行細(xì)分，并且能夠?qū)蛻袅魇У脑蛴斜容^清晰的了解，決策樹工具是比較好的選擇。盡管其他的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)也可以產(chǎn)生很好的預(yù)測模型，但是這些模型很難理解。當(dāng)用這些模型做預(yù)測分析時(shí)，很難對客戶的流失原因有深入的了解，更得不到對付客戶流失的任何線索。在這種情況下，也可使用細(xì)分技術(shù)和聚類技術(shù)來得到深入的了解，但用這些技術(shù)生成預(yù)測模型就相對復(fù)雜得多。正常情況下，在客戶保持中，大多使用分類回歸決策樹來生成預(yù)測模型。

華碩商用Mr. A認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃谖磥砜蛻絷P(guān)系管理中有著更加廣泛的應(yīng)用，從某個(gè)角度可以說它將是客戶關(guān)系管理的靈魂。通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，可以深挖數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系與規(guī)則，為管理者提供重要的決策參考。

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來自：騎火一川 > 《客戶關(guān)系管理》

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