文獻(xiàn)綜述之?dāng)?shù)據(jù)挖掘與客戶關(guān)系管理-全文預(yù)覽
【正文】 把 SFA 和 CSS 兩個系統(tǒng)合并，加上營銷策劃 (Marketing)和現(xiàn)場服務(wù) (Field Service)，在此基礎(chǔ)上集成計(jì)算機(jī)電話技術(shù) (CTI )，形成集銷售 (Sates)和服務(wù) (Service)于一體的呼叫中心 (Call Center)。 挖掘國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Date Mining, DM)是 90 年代興起的一項(xiàng)決策支持的新技術(shù)，許多人把數(shù)據(jù)挖掘視為另一個常用的術(shù)語數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)即 KDD 的同義詞，而另一 些人知識把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。 國外很多計(jì)算機(jī)公司非常重視數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)應(yīng)用， Informix 公司于 1998 年底收購了在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)上卓有成效的 Red Brick 公司。并在其它數(shù)據(jù)集合中進(jìn)行預(yù)測。研究所涉及的領(lǐng)域很多，一般集中于學(xué)習(xí)算法的研究、數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用以及有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘理論方面的研究，如北京系統(tǒng)工程研究所對模糊方法在知識發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究 ； 北京大學(xué)也在開展對數(shù)據(jù)立方體代數(shù)的研究 ； 華中理工大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、中國科技大學(xué)、中科院數(shù)學(xué)研究所、吉林大學(xué)等單位開展了對關(guān)聯(lián)規(guī)則開采算法的優(yōu)化和改造 ： 南京大學(xué)、四川聯(lián)合大學(xué)和上海交通大學(xué)等單位探討、研究了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)以及 Web 數(shù)據(jù)挖掘。 注重建立解決問題的整體系統(tǒng)，而不是孤立的過程，這些軟件的用戶主要集中在大型銀行、保險公司、電信公司和銷售業(yè) 。在我國，CRM 的管理思想也逐漸受到了我國物流企業(yè)管理層的高度重視，在部分經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、思想意識走在前列的物流企業(yè)己經(jīng)開始規(guī)劃甚至已經(jīng)著手實(shí)施客戶關(guān)系管理戰(zhàn)略了 ，如海爾物流、中外運(yùn)、中遠(yuǎn)、中海洋等，但我國大部分的中小型第三方物流企業(yè)受觀念、模式、資金的限制，都 很少 實(shí)施客戶關(guān)系管理戰(zhàn)略。 Alis 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)等方法進(jìn)行客戶細(xì)分和客戶關(guān)系的評價。這屬于數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)概化技術(shù)。例如 Rogian 大學(xué)的 KDDR 已被用于電信工業(yè)的市場分析； Lock Head Martin 公司的 AI 中心開發(fā)的 Recon 系統(tǒng)用來輔助 預(yù)測某種股票的趨勢或推斷是否可能出現(xiàn)異常變化等等。 結(jié)合具體行業(yè)研究數(shù)據(jù)挖掘在 CRM 中的應(yīng)用有 ： 馬思宇在文章“淺析數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)市場營銷戰(zhàn)略”中從企業(yè)市場營銷角度，全面闡述了數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的重要作用。還有一些文獻(xiàn)更深入的研究在客戶關(guān)系管理中應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和模型，例如 ： 趙小科等在“主動式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶管理中的研究與應(yīng)用”中研究提出了主動式數(shù)據(jù)挖掘 的過程模型，在此基礎(chǔ)上。 李良、陳鋼在“數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù) — 模糊聚類分析在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究”論文中 從 CRM 中數(shù)據(jù)分析的不確定性出發(fā)，提出了采用模糊聚類的分析方法來分析、預(yù)測客戶行為。 CIAS 從 CRM 領(lǐng)域抽象出五種商業(yè)模型 ： 交叉銷告、客戶響應(yīng)、客戶細(xì)分、客戶流失、以及客戶利潤，構(gòu)建商業(yè)邏輯層，通過遵循一種開放的標(biāo)準(zhǔn)接口，用戶既可以動態(tài)增加自己的商業(yè)模型。他指出CRM 中進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘面臨的主要技術(shù)問題包括 ： (1)數(shù) 掘方法和用戶交互問題 ： ①挖掘的知識類型 ； ②多個抽象層的交互知識挖掘 ； ③領(lǐng)域知識的使用 ： ④數(shù)據(jù)挖掘查詢語言 ；⑤數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示和可視化 ： ⑥處理嗓聲和不完全數(shù)據(jù) ； ⑦模式評估一興趣度問題。麥凱恩 ， 信息大師 — 客戶關(guān)系管理的秘密 ， 上海交通大學(xué)出版社， 2021 5 陳明亮 ， 客戶關(guān)系管理系統(tǒng)與軟件 ， 浙江大學(xué)出版社， 2021 6 龔杰 ， 客戶關(guān)系管理 ， 經(jīng)濟(jì)管理出版社， 2021 7 鄭玉香 ， 客戶資本價值管理 ， 中國經(jīng)濟(jì)
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