通過數(shù)據(jù)挖掘技術在酒店行業(yè)提升客戶關系管理-文庫吧
2025-04-04 00:49 本頁面
【正文】 的，例如結合適當?shù)南闰炛R，和數(shù)據(jù)挖掘結果的正確解釋。在一般情況下，CRM承諾通過為企業(yè)提升客戶為導向的流程，例如銷售，市場營銷和客戶服務帶來更高的投資回報。數(shù)據(jù)挖掘通過在整個顧客生命周期中識別和預測客戶的需求幫助企業(yè)建立個人和可盈利的客戶關系。數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助減少信息過載，提高決策能力。這是通過導出，并通過過程與搜索從組織收集的大量數(shù)據(jù)關系和模式，提煉有用的知識實現(xiàn)的過程。所提取的信息被用于預測，分類模型，并匯總數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術，如規(guī)則歸納，神經網(wǎng)絡，遺傳算法，模糊邏輯，和粗集，在許多行業(yè)用于分類和模式識別[4][10][11]。例如，某超市舉辦在消費者的購買模式基礎上的現(xiàn)貨庫存，機票預訂系統(tǒng)使用客戶的出行模式和趨勢，以增加座位利用率。或利用網(wǎng)頁改變其組織結構或基于請求頁面的個人信息的可視化外觀。數(shù)據(jù)挖掘使用統(tǒng)計和機器學習技術建立客戶的行為模式?；灸康氖菢嬙煲粋€模型，其中，應答或輸出是已知的，當應答或輸出是被期望的則該模型適用于另一種情況。上述技術的最好的應用程序被集成數(shù)據(jù)倉庫和其它交互式的，靈活的商業(yè)分析工具。因此，數(shù)據(jù)挖掘的應用可以幫助企業(yè)識別細分市場包含客戶提供高利潤的潛力，通過搜索不同變量之間的模式來服務于購買行為并進行有效預測。那么營銷人員可以設計和實施活動，這將增強目標細分市場的購買決策。為了推動這一活動，營銷人員增強數(shù)據(jù)挖掘輸出成系列管理軟件，并專注于定義的細分市場。關于上述三種盈利方式在上述部分中的討論，數(shù)據(jù)挖掘技術可以用于如下：? 吸引更多適合客戶：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)了解哪些客戶最有可能購買特定的產品和服務，從而使企業(yè)制定更高的響應率和投資更好的回報有針對性的營銷計劃。? 更好的交叉銷售和向上銷售：企業(yè)可以通過提供實際需要的客戶額外的產品和服務，從而提高滿意度，并加強購買習慣增加他們的價值主張。? 對于更好的保留：數(shù)據(jù)挖掘技術可以識別哪些客戶更容易缺損的原因。一個公司可以使用這些信息來產生想法，使他們能夠保持這些客戶。此外，在還有數(shù)據(jù)挖掘中支持CRM倡議的其他方式。? 數(shù)據(jù)庫營銷：數(shù)據(jù)挖掘幫助數(shù)據(jù)庫營銷開發(fā)活動是接近目標的需要，欲望和他們的客戶的態(tài)度。如果那些必要的信息駐留在一個數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)挖掘可以模擬各種各樣的數(shù)據(jù)挖掘技術CRM業(yè)務關聯(lián)規(guī)則從客戶的購買歷史信息被用于制定為了后續(xù)購買的概率規(guī)則決策樹從數(shù)據(jù)自動構造，這些得到的階梯狀的規(guī)則的序列。好用于識別變量之間的重要預測變量，非線性關系和相互作用。描述性統(tǒng)計平均值，變異，數(shù)量，百分比，交叉表，簡單的相關性。用在數(shù)據(jù)挖掘過程的開始描繪的結構和識別數(shù)據(jù)的潛在問題。遺傳算法仿照進化生物學的使用程序，以解決預測和分類問題或開發(fā)組的決策規(guī)則。神經網(wǎng)絡應用模仿人類大腦的處理。能夠從實例學習（數(shù)據(jù)大訓練集）來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。查詢工具提供綜合性指標，如數(shù)量，總計和平均值?；貧w模型普通最小二乘回歸，l邏輯回歸，判別分析。大多用于確認通過“機器學習”技術建立的模型?？梢暬ぞ呒现狈綀D，箱線圖，散點圖。幾大量數(shù)據(jù)到一個簡潔，易于理解的有用畫面顧客的活動。主要目標是確定符合當前的業(yè)務問題模式。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助解答問題，例如? “哪些客戶最有可能要求確定的服務？”回答這些類型的問題可以提高客戶保留和活動響應率，從而最終提高投資的銷售和回報。表一數(shù)據(jù)挖掘技術與CRM業(yè)務之間可能存在的關聯(lián)? 客戶收購：企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略在很大程度上取決于獲取新客戶，這可能需要找人誰已經不知道各種產品和服務，誰剛進入特定的產品類別（例如，新的父母和尿布類）的，或者誰購買競爭對手。雖然有經驗的營銷人員常?？梢赃x擇一組正確的人口標準，處理增加的困難與卷的客戶數(shù)據(jù)，圖案的復雜性，以及粒度。強調客戶細分的挑戰(zhàn)，導致了消費者數(shù)據(jù)庫的爆炸性增長。數(shù)據(jù)挖掘提供了多種解決方案，細分，可以提高響應速度為客戶收購活動。營銷人員需要使用創(chuàng)造力和經驗來調整新的和有趣的報價，通過數(shù)據(jù)挖掘作業(yè)識別客戶。? 運動優(yōu)化：許多營銷組織有多種方法與現(xiàn)有和潛在客戶進行互動。優(yōu)化營銷活動的過程中確立提供的組織機構設置和一組給定的客戶滿足運動的特征和約束條件，確定了營銷渠道中使用之間的映射，并指定相關的時間參數(shù)。數(shù)據(jù)挖掘可以通過客戶的特定通道的反應建模提供營銷活動提升優(yōu)化流程的有效性。不同的數(shù)據(jù)挖掘技術可以與
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