【導讀】肅羆莃螅袆芅莂蒅肂膁蒂薇裊肇蒁蝕肀羃蒀螂袃莂葿薂蚆羋蒈蚄羈膄蕆螆螄聿蒆蒆罿羅蒆薈螂芄薅蟻羈膀薄螃螁肆薃蒂羆薂蚅蝿莁薁螇肄芇薀衿袇膃薀蕿肅聿膆蟻裊羅芅螄肁芃芄蒃襖腿芄薆聿膅芃螈袂肁節(jié)袀螅莀芁薀羀芆芀螞螃膂艿螅罿肈莈蒄螁羄莈薆羇節(jié)莇蠆螀羋莆袁肅膄蒞薁袈肀莄蚃肅羆莃螅袆芅莂蒅肂膁蒂薇裊肇蒁蝕肀羃蒀螂袃莂葿薂蚆羋蒈蚄羈膄蕆螆螄聿蒆蒆罿羅蒆薈螂芄薅蟻羈膀

　　

【正文】 場手段來維護第三類顧客，因為這樣做可以降低企業(yè)運營成本。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以依據(jù)歷史信息建立客戶流失預測模型，發(fā)現(xiàn)易流失的客戶，與 CRM 系統(tǒng)中的客戶服務(wù)自動化模塊相結(jié)合后，企業(yè)可以針對易流失的客戶的具體需求，采取相應(yīng)的措施，保持現(xiàn)有的黃金客戶 (Profitable Customers)，提高他們對企業(yè)的忠誠度，將加強企業(yè)的競爭力，提高企業(yè)利潤。 （ 2） 顧客欺詐風險分析 在顧客關(guān)系管理中，顧客的信用分析和詐騙識別是非常 重要的，因為一旦發(fā)生信用風險和欺詐行為，企業(yè)將面臨管理活動的失敗、市場份額的喪失和營銷活動的失敗，導致企業(yè)失去市場、顧客、競爭力和信譽。據(jù)統(tǒng)計，在英國， 62%的企業(yè)認為欺詐行為比以前更加普遍，三分之二以上的企業(yè)曾經(jīng)發(fā)生過欺詐事件，這還不包括發(fā)生了欺詐行為但沒有向外界公布的企業(yè)。由此可見，顧客欺詐行為是非常普遍的，而且一旦發(fā)生，給企業(yè)帶來的損失是非常巨大的（尤其是企業(yè)顧客欺詐行為）。如何準確、及時、有效的預測到企業(yè)可能發(fā)生的欺詐風險，把可能發(fā)生欺詐的顧客列入企業(yè)“黑名單”以規(guī)避企業(yè)欺詐風險是非常有意義的。 數(shù) 據(jù)挖掘技術(shù)能夠很好的解決這個問題，利用意外規(guī)則挖掘方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和聚類方法，對顧客數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析和處理，分析欺詐為什么會發(fā)生？哪些因素容易導致欺詐？欺詐風險主要來源于哪里？如何預測到可能發(fā)生的欺詐？采取何種措施可以減少欺詐的發(fā)生？以便分析和評價欺詐風險的嚴重性和發(fā)生的可能性，準確、及時的對各種欺詐風險進行監(jiān)視、評價、預警和管理，進而采取有效的規(guī)避和監(jiān)督措施，在欺詐風險發(fā)生之前對其進行控制。 （ 3）案例研究 —— 通過數(shù)據(jù)挖掘保留忠實顧客 [13] Know Service(Kamp。S)公司是一家網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 公司，像其它公司一樣也在不停的流失顧客。流失率每月 8%，這意味著現(xiàn)有的 1,000,000 顧客中每個月會有 80,000 個顧客流失。 Kamp。S公司重新尋找一個顧客的成本是 $200，每個月公司要在尋找新顧客上投資 $16,000,000，因此 Kamp。S 公司需要數(shù)據(jù)挖掘的幫助。 Kamp。S 公司掌握了顧客的大量上網(wǎng)信息和顧客的個人信息，構(gòu)建了顧客信息數(shù)據(jù)庫。Kamp。S 公司做的第一件事就是從顧客數(shù)據(jù)庫中選擇、轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)。接下來所做的就是根據(jù)顧客上海理工大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 15 支出、生命周期對顧客進行劃分，并判斷顧客的持久性，識別哪些顧客在將來會成為忠實的顧客，然后在忠實 的顧客中識別哪些有可能流失。第三步，確定最優(yōu)服務(wù)、保持顧客忠實。例如對上網(wǎng)支出大的顧客可以提供包月的服務(wù)而不是提供更加大的主頁空間。 結(jié)果顧客流失率從原來的 %下降到 %，以數(shù)據(jù)挖掘成本為 $40,000 計算，公司保持顧客每個月可以節(jié)省 $960,000。 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘前 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘后 顧客總數(shù) 1,000,000 1,000,000 顧客月流失率 % % 每月流失顧客數(shù) 80,000 75,000 尋找新顧客成本 $200 $200 每月尋找新顧客投資 $16,000,000 $15,000,000 挖掘成本 0 $40,000 保持顧客總成本 $16,000,000 $15,040,000 表 32 數(shù)據(jù)挖掘前后對比 這里必須指出的是，上述數(shù)據(jù)挖掘在歷史顧客階段的應(yīng)用，準確的說，應(yīng)該是數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)真正顧客后期階段的應(yīng)用。對于忠誠于企業(yè)并對企業(yè)有價值的顧客，數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)并幫助保留他們，延長這部分顧客的生命周期；對于有欺詐傾向的顧客，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)即使發(fā)現(xiàn)他們，并幫助迫使他們離開企業(yè)，成為真正的“歷史顧客”。 數(shù)據(jù)挖掘中涉及到的隱私權(quán)問題分析 數(shù)據(jù)挖掘是技術(shù)、社 會和經(jīng)濟變革的一部分，它使世界變得更小，使人們接觸得更加緊密，服務(wù)更受重視，而且促使社會史無前例的繁榮。與此同時，也比以往任何時候有更多信息被人們了解和存儲，并在我們周圍傳遞。 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域承諾能以富有建設(shè)性方式利用所有數(shù)據(jù)，但它依然不可避免的表露出對隱私的潛在威脅。在國外，隱私是人們談?wù)摰闹匾掝}，也許您會說，在中國談?wù)撨@樣的問題可能為時尚早，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，隨著中國經(jīng)濟一天天與世界接軌，事實上我們已經(jīng)無法逃避這個話題。電話交流和信用卡交易都會被記錄，就像支付帳單和訂閱雜志一樣；飯店電子門鎖可以跟蹤旅 客的進出情況；常用的消費購買卡會記錄我們購買的東西，甚至移動電話也開始可以準確定位電話所在地。我們?nèi)粘Ｉ畋凰鸭臄?shù)據(jù)多德出乎想象。而且，隨著電子郵件、網(wǎng)上購物、新聞和娛樂互聯(lián)網(wǎng)的盛行。幾乎沒有什么不被記錄下來。 在進一步說，這些權(quán)利該屬于誰？誰有權(quán)得到這樣的信息？比如移動電話開機時，可以確定該電話的準確位置（其大致位置可以通過發(fā)射信號的基地臺得知）。對于某些困境下需要幫助的人，這種功能也許可以救他一命；反過來說，這種新功能也引起了我們的思考：誰擁有位置信息？誰又有權(quán)知道位置信息？無線電話公司有權(quán)知道我們的 位置嗎？政數(shù)據(jù)挖掘與顧客關(guān)系管理 16 府呢？如果手機是老板發(fā)的，老板有權(quán)知道我們的位置嗎？如果手機是父母買給十幾歲的孩子，他們有權(quán)知道孩子的位置嗎？也許大多數(shù)人認為保護生命比保護電話所有者的隱私更加重要，那么，顧客在購買手機時，又是否可以選擇不要這種精確定位技術(shù)？ 案例研究 —— 數(shù)據(jù)挖掘的營銷計劃造成離婚？ [11] 多年前， MIC 引進“朋友與家庭”促銷方案，刺激客戶鼓勵他們的親朋好友改用 MIC的服務(wù)。 MIC 請客戶提供親友的名字，當然， MIC 并不需要真的去詢問，因為他們有每個客戶打給每個人的電話數(shù)據(jù)。 根據(jù) 1999 年 3 月 29 日的電信雜志（ Wired）描述， BT（貝爾通訊）公司陷入一場跨越大西洋的客戶爭奪戰(zhàn)。在英國，每一個電話包括市話都要收電話費。為了激發(fā)用戶忠誠度， BT 公司推廣他們自己的“朋友與家庭”計劃。該計劃中，客戶撥打他們在 BT 公司預設(shè)的號碼，就會得到優(yōu)惠。 作為對客戶的一項服務(wù)， BT 公司會主動留意哪些號碼應(yīng)該出現(xiàn)在客戶的預設(shè)清單上。也就是說，如果客戶經(jīng)常撥打某個電話， BT 公司就會給客戶發(fā)一封信，建議將這個號碼加入客戶的朋友與家庭清單中。 有個幸運的家庭主婦收到這樣一封信。但在這個案例中，這位太太打開信一看，卻并不知道這個最常撥打的電 話號碼是哪個熟人的。通過一番調(diào)查，她發(fā)現(xiàn)她的丈夫?qū)ψ约翰恢摇Ｓ谑菍⑺麙叩爻鲩T。 這不僅僅是破壞了一個家庭的婚姻。這位客戶威脅要向 BT 公司起訴，稱這一計劃破壞了他長達 40 年之久的婚姻。 一般認為，數(shù)據(jù)挖掘所用的數(shù)據(jù)是最容易威脅到隱私的原因。 [15]這種數(shù)據(jù)的搜集通常有以下幾種方法： （ 1）當解決問題所需數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)經(jīng)營需要的數(shù)據(jù)時，可以從經(jīng)營環(huán)節(jié)取得。比如，電話公司通常能記錄電話何時開始何時結(jié)束，但并不記錄具體談話內(nèi)容；零售商只記錄購買情況，并不記錄購買者的特征。 （ 2）通過追蹤互動過程獲取數(shù)據(jù)，特別是在互聯(lián)網(wǎng) 上。電子商務(wù)網(wǎng)站可以記錄客戶的點擊情況，了解顧客瀏覽過的網(wǎng)頁和打開過的廣告條，而媒體網(wǎng)站則能掌握顧客下載了哪些文章。 （ 3）從外部銷售者手中購買信息。這在顯示世界和電子商務(wù)里都存在。這些信息可能包括人口數(shù)據(jù)、顧客偏好等等。 這里我們認為，第一類數(shù)據(jù)提供了豐富的與客戶行為有關(guān)的信息，從某種角度看，它是公司跟現(xiàn)有客戶相關(guān)的、重要的競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)的后兩種來源通常會涉及到隱私問題。 在上述案例中，我們先暫且回避 BT 公司是否構(gòu)成了對客戶隱私的侵犯，但事實上這種做法使個人付出巨大代價，也會使公司冒法律風險。目前在中國， 人們對隱私話題的關(guān)注還遠遠不多。但在歐美發(fā)達國家，維護各個人隱私是個人人關(guān)注的問題，政府早已制定了相關(guān)政策和法令，以確保公民的隱私保護。以下是兩種極端的隱私保護政策： 上海理工大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 17 （ 1）消費者權(quán)益保護。比較放任的做法是，通過教育公眾，使他們確保個人掌握控制自己的個人信息。公司只有在征得同意的情況下才可以使用這些信息，這在美國是一條普遍真理。它通過允許客戶“選擇退出”某些信息的特殊使用來保護隱私。 （ 2）客戶保護制度。最嚴格的做法是，立法限制公司搜集某種信息或限制公司使用信息的方式，來保護消費者。在歐洲，人們針對少數(shù)群體 的利益侵犯還記憶猶新，民主進程還比較遲滯，因此傾向于這種做法。甚至在美國，由于近代史的影響使公平信貸成為法律，因此當銀行作信用擔保時要避免涉及種族問題。 這兩種做法各有利弊。美國更傾向于消費者權(quán)益保護的做法，但事實上，在那些復雜而且高深莫測的法律術(shù)語面前，“同意書”這樣一張小小的標準化合約的法律效力顯然相當模糊。另一方面，歐洲國家重視的客戶保護制度對顧客信息的限制，也會大大約束公司的信息開發(fā)使用能力，某種程度上可能過分限制了公司的行為。 在我國，事實上，公民的個人意識還需要在公眾教育和學校中一點點建立，完善 的法律法規(guī)制度還在不斷摸索和醞釀，從上述發(fā)達國家的做法中，我們似乎也可以意識到什么，借鑒到什么。 有關(guān)隱私的問題指出，數(shù)據(jù)挖掘與大社會系統(tǒng)息息相關(guān)。當我們利用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關(guān)系管理時，實際上是利用科技的力量來面對了解其他人的挑戰(zhàn)。我們試圖預測人們將來的行動會怎么樣，并嘗試從人們過去的行為預測他們未來的需要。我們從過去的經(jīng)驗中學習，并將它引用到工作中去。 數(shù)據(jù)挖掘就是將這種學習的文化擴展到公司中，使公司獲得與規(guī)模相稱的效益。而要達到這個目的，其核心就在于將企業(yè)重心回歸到服務(wù)客戶。通過提供高效的商業(yè)流程，目標 市場能更準確的定位，帶來更多滿意和獲益性更高的客戶，同時降低企業(yè)成本，也使廣告郵件的浪費更少，騷擾電話更少，在未來的電子商務(wù)世界里，甚至公司的整個形象都可以根據(jù)不同顧客進行個性化打造。 在這里我們拋開那些成堆的數(shù)據(jù)挖掘高級算法，將數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)和顧問咨詢業(yè)中，得到允許并且不引人注意地搜集客戶數(shù)據(jù)，識別重要模式并針對結(jié)果采取適當行動，才是數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的“良性循環(huán)”。 數(shù)據(jù)挖掘與顧客關(guān)系管理 18 謝 辭 這篇畢業(yè)論文的寫作，從立題到完稿經(jīng)歷了幾個月的時間。在這段日子里，因為有了郭健全老師細致耐 心的輔導，而使這篇論文得以順利完成，在此我謹向郭健全老師表示深深的謝意。 那些教誨和指導將深藏于我感恩的心中，不僅督促和鞭策我未來的學習，也讓我敢于用熱情和堅強面對今后的人生路。 當這篇畢業(yè)論文的寫作接近尾聲的時候，我的大學生活也將暫時告一段落。回首四年的大學生活，我很懷念在上海理工大學度過的這段學習和人生的成長時期。我學業(yè)和人生閱歷上的每一點收獲和進步，每一次成功或者失敗，都離不開學校各位老師們對我的關(guān)心和幫助，在這里不一一列出，一并表示感謝。這些過去的經(jīng)歷，將不斷激勵和鞭策著我，走好以后的每一步人生路。 謹以這篇論文為我的大學學習和生活作結(jié)。 上海理工大學畢業(yè)設(shè)計（論文） 19 參 考 文 獻 [1] 何榮勤， CRM 原理、設(shè)計、實踐，電子工業(yè)出版社， 2020。 [2] Bob Thompson, What is CRM – CustomerThink Guide to Real CRM, Source: 。 [3] Customer Relationship Management Tutorial, Source: 。 [4] IBM Business Consultant, CRM done right: Executive Handbook for Realizing the Value of CRM, Source: 。 [5] 董金祥、陳剛、尹建偉，顧客關(guān)系管理，浙江大學出版社， 2020。 [6] 李琪、楊路明，高等院校電子商務(wù)本科系列教材顧客關(guān)系管理，重慶大學出版社， 2020。 [7] 朱愛群，客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘，中國財政經(jīng)濟出版社， 2020。 [8] 田同生，中國 CRM 實戰(zhàn)，機械工業(yè)出版社， 2020。 [9] Gordon S. Linoff， Michael J. A. Berry， Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support， John Wiley amp。 Sons, 1997 [10] 劉錫京、宣慧玉，客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘，中外管理導報， 2020。 [11] [美 ]邁克爾 J A貝里，戈登 S利諾夫，袁衛(wèi)譯，數(shù)據(jù)挖掘 —— 客戶關(guān)系管理的科學和藝術(shù)，中國財政經(jīng)濟出版社， 2020。 [12] 楊中華，數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中 的應(yīng)用研究，湖北汽車工業(yè)學院學報第 18 卷第 1 期， 2020。 [13] 梁娟娟、王喜成，利用數(shù)據(jù)挖掘加強客戶關(guān)系管理，桂林電子工業(yè)學院學報第 24 卷第 6 期， 2020。 [14] 朱慧云、錢穎，數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用，江蘇商論第 4 期， 2020。 [15] [美 ]邁克爾 J A貝里，戈登 S利諾夫， Web 數(shù)據(jù)挖掘 —— 將客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為客戶價值，電子工業(yè)出版社， 2020。 羋薇羇芃芇蠆膂膈芆螁羅肄芅襖螈莃芄薃羄艿莃蚆螆膅莃螈羂肁莂薇螅肇莁蝕肀莆莀螂袃節(jié)荿襖肈膈莈薄袁肄莇蚆肇羀蕆蝿袀羋蒆蒈肅膄 蒅蟻袈膀蒄螃膃肆蒃裊羆蒞蒂薅蝿芁蒁蚇羄膇薁螀螇肅薀葿羃罿蕿薁螆芇薈螄羈芃薇袆襖腿薆薆聿肅