顧客關(guān)系管理和數(shù)據(jù)采礦-文庫吧在線文庫
【正文】 方式也較其他電子商務(wù)軟體來的陌生。而資料採礦正可彌補(bǔ)上述幾項(xiàng)資訊軟體之不足，使企業(yè)得以一個(gè)較為寬廣的視野來審思與檢視自身經(jīng)營(yíng)模式，瞭解顧客特性。目前顧客關(guān)係管理之資訊軟體，均已提供整合方案，協(xié)助企業(yè)瞭解利用顧客於企業(yè)資料庫之資料，完整呈現(xiàn)顧客群與企業(yè)間之關(guān)係，並將其整合至企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)策略之內(nèi)。在實(shí)務(wù)上，則牽涉到如何應(yīng)用顧客資料，更加有效地提昇企業(yè)對(duì)顧客之服務(wù)，與增進(jìn)企業(yè)與顧客間之互動(dòng)關(guān)係。此種論點(diǎn)在某些層面而言應(yīng)屬正確；然從實(shí)務(wù)層面來看，企業(yè)針對(duì)不同的客戶需求而改善自身營(yíng)運(yùn)流程與成本，由於不同的客戶群對(duì)商品與服務(wù)需求程度之不同，企業(yè)所採行之定價(jià)與獲利程度亦有所不同。惟此種方式多以企業(yè)對(duì)於其商品之特定客戶群所內(nèi)含之特質(zhì)而量身訂作而成。藉由資料採礦之應(yīng)用，企業(yè)可以瞭解客戶移轉(zhuǎn)之主要原因及其具有之特性，進(jìn)而使企業(yè)有能力提供不同的方案與誘因，吸引顧客繼續(xù)與企業(yè)維持良好的商務(wù)關(guān)係。保險(xiǎn)業(yè)者則利用資料採礦來分析保戶通常要求理賠之模式，除了可以調(diào)整作業(yè)流程外，並可加強(qiáng)稽核，以防止詐財(cái)之可能性發(fā)生。 資料採礦本質(zhì)上與統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)及線上分析技術(shù)有所不同。而進(jìn)行資料採礦有三個(gè)基本步驟：資料之描述、預(yù)測(cè)模組之建立以及測(cè)試模組之可信度。簡(jiǎn)單的資料採礦仍普遍應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中之資料分析方式，分析資料之?dāng)?shù)學(xué)特性如平均值、中位數(shù)等，以及瞭解數(shù)據(jù)資料間之關(guān)連性如線性迴歸等分析方式，來作為資料預(yù)測(cè)之依據(jù)。一般來說，叢集分析法可以提供使用者，尤其是行銷部門，瞭解產(chǎn)品及顧客之特性，進(jìn)而制訂出有效之行銷策略。其原理則為藉由不同資料變數(shù)之連結(jié)來推論出可能之結(jié)果。 當(dāng)顧客到訪網(wǎng)站時(shí)，顧客其實(shí)即已提供了許多寶貴的顧客資料，企業(yè)即可藉由這些資訊分析來瞭解顧客的行為模式。當(dāng)網(wǎng)站訪客與網(wǎng)站產(chǎn)生互動(dòng)時(shí)，即有機(jī)會(huì)產(chǎn)生資料，而這些資料的累積可以針對(duì)企業(yè)銷售及整體策略加以分析。不同部門間有其不同的業(yè)務(wù)與資料需求，因此在資料蒐集與分析後，不同部門間即可針對(duì)原先設(shè)定之計(jì)畫方向調(diào)整各項(xiàng)行銷策略。 銷售部門期望產(chǎn)品得以符合顧客需求，而生產(chǎn)部門則基於成本之考量，努力降低成本，對(duì)於銷售之結(jié)果不負(fù)任何責(zé)任，結(jié)果往往是銷售部門責(zé)怪生產(chǎn)部門未能提供顧客所需要之產(chǎn)品；而生產(chǎn)部門則抱怨銷售部門績(jī)效不彰，導(dǎo)致無法將已製造之產(chǎn)品順利銷售與顧客。電腦資訊軟體之應(yīng)用僅為協(xié)助這種「關(guān)係」之管理與建立，「關(guān)係」之本身並不存在於資訊軟體之上，無論資訊軟體多麼發(fā)達(dá)，缺少了以「人」為主體之商務(wù)關(guān)係，絕對(duì)無法成為一個(gè)成功的商務(wù)模式。 八、 結(jié)論在特定層次上，顧客關(guān)係管理也接近於企業(yè)之知識(shí)管理，運(yùn)用企業(yè)知識(shí)來做好企業(yè)與顧客間互動(dòng)之聯(lián)繫，加強(qiáng)企業(yè)對(duì)於顧客知識(shí)之建立，重新定位顧客之需求。 企業(yè)必須瞭解任何一種顧客關(guān)係管理或資料採礦之軟體係由資訊科技專業(yè)人士所研發(fā)，他們對(duì)於企業(yè)廠商之業(yè)務(wù)不甚瞭解，因此絕對(duì)無法發(fā)展一套完美的顧客關(guān)係管理模式來協(xié)助企業(yè)。 然而顧客愈加有效利用網(wǎng)站資源，表示網(wǎng)站的設(shè)立有助於企業(yè)整體行銷策略之推展，因此在規(guī)劃網(wǎng)路資料採礦整體策略前，最好能夠有一個(gè)十分明確的目標(biāo)。 一般而言，可用來區(qū)分及利用網(wǎng)站訪客的特質(zhì)包括地理區(qū)隔、人格特質(zhì)及訪客使用之資訊設(shè)備等方面。 例如零售業(yè)者可以瞭解百分之七十的顧客於購買真皮牛仔褲後，均購買塑膠皮帶，因此這二者間有其一定之關(guān)連性，可稱之為規(guī)則。 與上述各項(xiàng)分析方法不同的是，決策樹分析法係由使用者之意旨來將資料依據(jù)其特性加以分類，使用者並可利用決策樹之各項(xiàng)不同變數(shù)來判斷及預(yù)測(cè)可能之結(jié)果。此種分析方式可算是所有分析技術(shù)中最簡(jiǎn)易也最常為使用者使用之方式。測(cè)試之進(jìn)行可從資料庫中透過取樣之方式，以測(cè)試所建立模組結(jié)果之真?zhèn)危会嵩購臏y(cè)試結(jié)果瞭解模組之可信度。在實(shí)體商品世界中，直效行銷（Direct Marketing）可能要耗費(fèi)數(shù)週甚至數(shù)月來籌備，在資訊世界的領(lǐng)域中，直效行銷往往只是彈指之間即可完成。 由於將資料庫中之資料移轉(zhuǎn)至資料倉儲(chǔ)必須先行經(jīng)過資料萃取及重新整理之過程，因此資料分析師可藉由相關(guān)分析工具如線上分析處理（OnLine Analytical Processing, OLAP）之工具、統(tǒng)計(jì)分析以及其他如資料採礦之分析工具來進(jìn)行資料分析。 資料採礦可運(yùn)用在弊端之偵測(cè)、產(chǎn)品於市場(chǎng)之定位、企業(yè)利潤(rùn)中心之發(fā)掘以及公司物產(chǎn)管理等。然而從實(shí)務(wù)上而言，多數(shù)企業(yè)對(duì)交叉銷售多以企業(yè)整體客戶群為基礎(chǔ)，由於不同客戶群對(duì)於商品喜好與服務(wù)程度不一，舊有資訊系統(tǒng)並無法提供有效的資料分析與行銷工具，因此在交叉銷售上往往並無效率，部份商品甚至引起客戶反感而產(chǎn)生反效果。因此，瞭解不同顧客群對(duì)於企業(yè)獲利之貢獻(xiàn)程度，可以使企業(yè)類似站在一個(gè)置高點(diǎn)上，對(duì)顧客關(guān)係管理可得到一個(gè)較為清晰之全貌，作為調(diào)整營(yíng)運(yùn)模式與行銷策略之依據(jù)，再從既有之基礎(chǔ)上，提高企業(yè)對(duì)於客戶群之獲利程度，增加企業(yè)之營(yíng)收。瞭解企業(yè)對(duì)於不同客戶群之獲利率，為企業(yè)利用資料採礦之方式來進(jìn)行顧客關(guān)係管理的第一步。由於各項(xiàng)資料均為顧客與企業(yè)間之互動(dòng)而產(chǎn)生，因此藉由分析顧客之各項(xiàng)資料，得以有效掌握顧客特性，而分析資料的主要工具之一即為資料採礦。然而隨著資訊軟體功能之提昇，導(dǎo)
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