[計(jì)算機(jī)]客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘(編輯修改稿)
2024-11-15 03:44 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 領(lǐng)域和階段 ： ? 。其目的就是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。例如， 80%顧客同時(shí)會(huì)在購買某種 A產(chǎn)品的同時(shí)購買 B產(chǎn)品，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。 ? 。通過時(shí)間序列搜索出重復(fù)發(fā)生概率較高的模式，這里強(qiáng)調(diào)時(shí)間序列的影響。例如，某段時(shí)間內(nèi)，購買了 A產(chǎn)品的人中， 70%的人會(huì)買 B產(chǎn)品。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2 ? 。找出一個(gè)類別的概念描述，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息。分類是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多的任務(wù)。要為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個(gè)分類規(guī)則對(duì)其他數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類。 ? 。按一定規(guī)則將數(shù)據(jù)分為一系列有意義的子集。通俗地講，就是多元統(tǒng)計(jì)中研究所謂“物以類聚” 現(xiàn)象的一種方法，其職能是對(duì)一批樣本或指標(biāo)按它們?cè)谛再|(zhì)上的親疏程度來進(jìn)行分類，采用不同的聚類方法，對(duì)于相同的記錄集合可能有不同的劃分結(jié)果。 ? 。從數(shù)據(jù)庫中找出異常數(shù)據(jù)。 ? 。利用歷史數(shù)據(jù)找出規(guī)律，建立模型，并用此模型猜測(cè)未來數(shù)據(jù)的種類、特征等。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2 ? CRM中數(shù)據(jù)挖掘的 工作流程 ： ? 。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，首先要從企業(yè)大量客戶信息數(shù)據(jù)中抽取出相關(guān)的數(shù)據(jù)子集。通過對(duì)數(shù)據(jù)樣本的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，而且能通過對(duì)數(shù)據(jù)的篩選，使數(shù)據(jù)更加具有規(guī)律性。 ? 。數(shù)據(jù)探索就是通常所進(jìn)行的對(duì)數(shù)據(jù)深入調(diào)查的過程，從樣本數(shù)據(jù)集中找出規(guī)律和趨勢(shì)，用聚類分析區(qū)分類別，最終要達(dá)到的目的就是搞清楚多因素相互影響的、十分復(fù)雜的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2 ? 。通過上述兩個(gè)步驟的操作，對(duì)數(shù)據(jù)的狀態(tài)和趨勢(shì)有了進(jìn)一步的了解，這時(shí)要盡可能對(duì)問題解決的要求進(jìn)一步明確化、進(jìn)一步量化。 ? 。在問題進(jìn)一步明確，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容進(jìn)一步調(diào)整的基礎(chǔ)上，就可以建立模型。這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、時(shí)間序列分析等方法來建立模型。 ? 。從上述過程中將會(huì)得出一系列的分析結(jié)果、模式和模型，多數(shù)情況會(huì)得出對(duì)目標(biāo)問題多側(cè)面的描述，這時(shí)就要綜合它們的規(guī)律性，提供合理的決策支持信息。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2 ? CRM中數(shù)據(jù)挖掘的 應(yīng)用 ： ? 。把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體，同一群體中的客戶對(duì)產(chǎn)品的需求以及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。這樣就有助于企業(yè)在營(yíng)銷中更加貼近顧客需求。分類和聚類等挖掘方法可以把大量的客戶分成不同的類，適合于進(jìn)行客戶細(xì)分。通過群體細(xì)分， CRM用戶可以更好地理解客戶，發(fā)現(xiàn)群體客戶的行為規(guī)律。在行為分組完成后，還要進(jìn)行客戶理解、客戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)和客戶組之間的交叉分析。 二、數(shù)據(jù)挖掘是 CRM成功的保障 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)加工成信息和知識(shí) 2 ? 。就是找出對(duì)企業(yè)具有重要意義的客戶，重點(diǎn)客戶發(fā)現(xiàn)主要包括：發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的潛在客戶；發(fā)現(xiàn)有更多的消費(fèi)需求的同一客
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