【正文】 導致企業(yè)與顧客間之互動關係亦隨之演化，以往企業(yè)與顧客關係之建立，存在於雙方長期以來所建立的互動聯(lián)繫，但隨著資訊科技進步，愈來愈多的企業(yè)應用資訊軟體來管理經(jīng)營與顧客間之互動關係。 由於資訊科技發(fā)展迅速，許多企業(yè)在尚未掌握舊有資訊軟體之功能前，新一波的資訊風潮卻早已充斥於各大傳播媒體與資訊科技新聞中，如在資料採礦逐漸興起的同時，許多企業(yè)可能會有疑問，公司為了提高產(chǎn)業(yè)競爭力，業(yè)已導入企業(yè)資源規(guī)劃、供應鏈管理以及顧客關係管理等軟體設備，上述各項軟體業(yè)可產(chǎn)生多項制式報告，故資料採礦對其有無一定之必要性？要回答這個問題，首先我們必須要檢視一下企業(yè)電子化的歷程與其實質(zhì)內(nèi)涵。2002年5月顧客關係管理與資料採礦Customer Relationship Management, CRM amp。 多數(shù)企業(yè)所安裝之ERP、SCM、CRM等軟體僅僅汰換公司舊有的系統(tǒng)，改善原先作業(yè)流程，因此對於企業(yè)所產(chǎn)生之效益固然存在，惟企業(yè)基本運作模式仍未有徹底改變，因此所獲得之經(jīng)濟效益有限。 由於網(wǎng)路與資訊軟體之普遍使用，企業(yè)與顧客間之互動亦愈加頻繁，在電子商務時代，不同行銷管道與策略，使得企業(yè)與顧客間之關係愈趨複雜，如何在顧客群中發(fā)掘獲利率高之客戶群，以及如何保持與既有顧客間之良好關係，均為驅(qū)動顧客關係管理之主要因素。 顧客關係管理對企業(yè)而言乃是將顧客關係放在企業(yè)經(jīng)營之核心，以滿足顧客需求之行銷理念；而資料採礦則為顧客關係管理之工具之一，如前述由於顧客關係管理涉及多種層面，因此資料採礦並非顧客關係管理之唯一模式，然而由於其資料分析之特質(zhì)，使其成為顧客關係管理上之必要之工具。倘若企業(yè)對於不同客戶群之獲利程度無法清楚掌握，就無法妥善規(guī)劃未來企業(yè)的行銷及營運方向，也因此可能導致企業(yè)錯誤的投資及行銷現(xiàn)象策略。藉由數(shù)位採礦之功能，企業(yè)可由不同客戶群間產(chǎn)品購買的歷史、信用額度等資料，來判斷顧客要求進而提供符合客戶要求之商品或服務。對於零售業(yè)者而言，資料採礦可以協(xié)助業(yè)者瞭解顧客依據(jù)人口統(tǒng)計學之分類所產(chǎn)生之消費特性，發(fā)掘消費者採購模式，以及改善直接郵寄之廣告宣傳效益。 （資料來源：Information Discovery INC.）不同的分析工具針對相同的資料數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生各種簡單與複雜的分析結果。 雖然資料採礦涉及資訊軟體與統(tǒng)計分析，範圍相當廣泛，然而由於資訊科技的進步，一般企業(yè)使用者幾乎不需要過分瞭解軟體背後所涵蓋之專業(yè)知識。 由於不同之產(chǎn)業(yè)與顧客群特性，企業(yè)有時必須針對不同之模組設計來進行抽樣研究，再從中找尋最合適之模組與應用方式。 使用者可以利用過去的數(shù)據(jù)資料，訓練應用軟體瞭解不同數(shù)據(jù)間之關連性。然而，決策樹並非毫無缺點，倘決策過程中選擇之問題錯誤，將導致整體分析出現(xiàn)明顯之偏差，影響分析品質(zhì)。瞭解規(guī)則之存在，有助於知道顧客與產(chǎn)品之特質(zhì)，然而並非每一項規(guī)則均有其實用價值，資料之實用性與否仍須視企業(yè)性質(zhì)而定。地理區(qū)隔包括訪客地址、收入、購買能力等；人格特質(zhì)則包括訪客之購買特性，如是否為衝動性或精打細算型消費者；而訪客所使用之資訊設備則包括訪客使用之網(wǎng)路頻寬、操作系統(tǒng)、瀏覽器或伺服器等。如：增加顧客平均瀏覽網(wǎng)頁之頁數(shù)、增加顧客於網(wǎng)路購買之數(shù)量與銷售金額、減少產(chǎn)品退回、增加品牌知名度、增加顧客到訪網(wǎng)站之頻率，或減少顧客購買產(chǎn)品之流程等，均可為企業(yè)提昇營運效率之目標，並將方案內(nèi)容整合企業(yè)整體營運計畫之內(nèi)。顧客關係管理明確的界定應該是一種「工具」，一種協(xié)助加強企業(yè)與顧客顧客互動之工具。顧客關係管理係關於企業(yè)營運的知識，係關於企業(yè)既有的與顧客間互動關係之功能，以及企業(yè)運用電腦資訊軟體來從事與顧客有關營運程序之全方面思考，而資料採礦則是顧客關係管理之必要工具之一。由於商務交易之主體仍在於「人」，因此無論資訊軟體多麼發(fā)達，都不能取代傳統(tǒng)交易行為下所累積出來的「關係」。一般企業(yè)中，由於部門之分工，不同部門間對於顧客之需求與資料之取得有所不同，而由於對於顧客服務層面之不同，往往業(yè)務上並沒有建立垂直或水平之聯(lián)繫。以網(wǎng)路行銷（Web Marketing）為例，網(wǎng)路行銷者通常面對的問題有，如何強化廣告訴求、如何創(chuàng)造訪客個人化網(wǎng)頁、如何將關聯(lián)性較高的產(chǎn)品置於同一網(wǎng)頁上、如何將相關文章（以資訊為主）加以分類條列、區(qū)分不同特質(zhì)的訪客、統(tǒng)計忽略之資料，以及預測顧客未來之行為模式等等。 上述各項特質(zhì)均可利用不同的軟體與網(wǎng)站內(nèi)容促使訪客提供相關資料。目前的顧客關係管理軟體多利用網(wǎng)路來增加企業(yè)與顧客間之互動，當顧客或潛在的客戶到訪企業(yè)網(wǎng)址時，往往能藉由顧客關係管理之資訊軟體來進行資料蒐集，進而以資料採礦之分析工具來進行資料分析。 神經(jīng)網(wǎng)絡對於資料分析與預測十分有效率，且其導入與使用十分簡易，然而其軟體內(nèi)部隱含之模組（Model）十分複雜，即便統(tǒng)計學專家有時亦無法完全掌握其中的精要。 （三） 叢集（Clustering）： 叢集就是將不同的資料數(shù)據(jù)加以分類，然後提供使用者一個較佳的資料觀察點來分析資料。 資料採礦雖與傳統(tǒng)所用之統(tǒng)計分析有所不同，然二者之本質(zhì)內(nèi)容仍屬類似。 資料採礦係一種利用