【正文】 可以使客戶關系管理目標更明確化，客服更主動化，形式更人性化，以達到利益最大化。[5]” Penzias 曾在《計算機世界》上評論說:“DM 將變得更加重要,由于 DM 如此有價值以至于 企業(yè)不再會丟失與其客戶有關的任何事物。它能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點，使企業(yè)能夠為客戶提供有 針對性的服務……客戶識別的關鍵問題是確定對企業(yè)有意義客戶的標準……數據挖掘技術應用在 對營銷的反映情況的預測上。 關鍵詞：網絡游戲；客戶關系管理；數據挖掘；應用 1 綜述 “網絡游戲”也被成為“在線游戲”（Online Games），是通過互聯(lián)網進行、可以多人同時參 與的電腦游戲，是通過人與人之間的互動以達到交流、娛樂和休閑的目的。許多學者對數據挖掘 的研究及其在客戶關系管理中的應用上獲得了相當的突破，很多行業(yè)因此獲益匪淺。 雖然如此， 但我們仍舊可以通過數據挖掘技術在其他行業(yè) 上的客戶關系管理中的應用里進行參考， 進而對數據挖掘技術在網絡游戲客戶關系管理中的應用 的可行性，有效性進行探討。 [4]” 華中師范大學經濟學院的曹萍刊登的《利用數據挖掘技術(DM)提升客戶關系管理(CRM)》 中指出：“客戶關系管理系統(tǒng)隨著信息技術的發(fā)展和企業(yè)管理理念的轉變,己受到國內外企業(yè)的廣 泛重視。隨著社會信息化的不斷建設，網絡設備的不斷提升以及社會需求的不 斷增加，DM 技術在 CRM 領域運用將得到普及。 著重通過利用決策樹對玩家進行了分類；利用神經網絡對玩家流失進行了分析判斷；利 用粗糙集對玩家信息進行了挖掘。目前 40%玩家分布在大中型休閑游戲中；4%玩家分布在平臺類游戲中 。當玩家進入穩(wěn)定后期，開始邁向衰退期的時候，游戲的 新版本，新玩法能延長玩家的生命周期，乃至延長整個游戲的生命周期。 這是關系的快速發(fā)展階段，雙方關系能進入這一階段，表明考察期玩家對該游戲基本滿意， 建立了一定的好感與依賴。 退化期的客戶，客戶的消費量開始回落，也可能是直接消失； 而服務成本和交易成本開始回升，因此要盡量挽留這些客戶，但一般不會超過考察期的費 用，所以挽留客戶比建立個新客戶成本要低的多； 間接效益開始縮小，如果玩家開始傳播壞的口碑，那么間接效益將成為負效益； 利潤開始下降，甚至直接消失； 進入這個階段的玩家一般是由于長期玩該游戲而進入一個疲勞階段，一些小的影響就可能 使之離開。所以找到這些玩家并給予一定 的權限有助于游戲正常運營。 在競爭愈發(fā)激烈的游戲市場，即使是沒有任何消費的玩家也是運營商的一種資源，因為“優(yōu) 質客戶”是建立在比沒有消費的“普通客戶”更為“強大”的基礎上，才愿意投入資金玩游戲的，所 以，只有大量的“普通客戶”的存在才能吸引“優(yōu)質客戶”。比如：游戲中舉行個活動，發(fā)放多少虛擬物品作為獎勵，這需要經過嚴格計算的。 數據挖掘技術 統(tǒng)計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統(tǒng)計的方法對給定的數據集合假定了一個分布 或者概率的模型（比如一個正態(tài)分布），然后根據模型采用相應的方法進行挖掘。主要思 想是：根據適者生存的原則，形成由當前群體中最適合的規(guī)則組成新的群體，以及這些規(guī)則的后 代。樹的每個分支都是一個分類的問題，內部節(jié)點表 示在一個屬性上的測試，樹葉代表類或者分布。可以通過模擬判斷，來不斷修正計算的“權值”來達到學習的目的，增加判斷的正確性。 6 數據挖掘技術在網絡游戲 CRM 中的具體應用 決策樹的核心問題是選擇最佳的劃分標準?？梢钥闯?，系統(tǒng)總熵是屬于各個類的 信息量的加權平均。首先，我們要在游戲的玩家數據庫中找到我們 需要的關鍵字，經過篩選，以下三個關鍵字將被作為游戲玩家分類的依據： 玩家收入（高收入者更容易成為優(yōu)質客戶） 玩家在線時間（長時間在線的玩家更容易成為優(yōu)質客戶） 玩家消費情況（只有消費的玩家才會成為優(yōu)質客戶） 表（）是對 5 種不同客戶（類別標記）及其判斷依據的解釋。 如圖（）：某玩家好友里有 3 名已被判斷為流失客戶，計算機根據函數公式得出判斷值（其 實就是玩家好友流失程度）為 ,而通過大量歷史數據“學習”得出該項目權值（其實就是好友流 失對玩家離開游戲的影響度）為 ，所以該項目最終值為 。比如“玩家 ID”，雖然全部為不同屬性值，但其本身對數據 ： 挖掘毫無意義，我們可以直接去除，無需計算； 策略 2：面向屬性進行概念提升。 策略 5：覆蓋度的累積。 參 考 文 獻 [1]艾瑞市場調查《2007 年第二季度中國網絡游戲季度研究報告》[R].. [2]百度風云榜《2007 網絡游戲行業(yè)報告（簡報）》[R].. [3]鞠偉平,鄧憶瑞．基于決策樹的數據挖掘方法在 C R M 中的應用研究[J]． 商業(yè)經濟,2007 (286):1921． [4]董寧．數據挖掘技術在 CRM 中的應用[J]．計算機工程與設計,2007,28 (6):14291432． [5]曹萍．利用數據挖掘技術(DM)提升客戶關系管理(CRM)[J]． 科技管理研究,2005 (5):5152，25． [6]SPSS Inc. Building profitable customer relationships with data mining[EB/OL]. [7]MargaretH. Dunham 著,[M].清華大學出版社, 2005． [M].北京：電子工業(yè)出版社，2002 .257369. [9]魏娟,(CRM)[J]. 商業(yè)研究,2005,12(7):5356. 萬志華, CRM 中的應用[J].計算機工程與設計,2004,25(12):2326. [11]鄒志文,[J]. 計算機工程與設計,2005,26(9):23042307. [12]李斌,[J]. 計算機工程與設計,2005,26(2):540542.9 / 9