crm中數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理中的應用與流程-wenkub.com
2024-11-12 17:13 本頁面
【正文】 本文對數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)客戶關系管理系統(tǒng)中應用的具體方式與方法進行了探討。然而，為了更加準確地挖掘出有意義的關聯(lián)規(guī)則，還可以進行更深一步的挖掘，即對挖掘出的關聯(lián)規(guī)則更換因果關系，形成新的關聯(lián)規(guī)則與之對比。 表 3 一些有價值的關聯(lián)規(guī)則 可見，表 3 中列出的關聯(lián)規(guī)則均具有較高的支 率和可信度。因此，本文用 Ap rio ri 算法開采頻集，并由頻集產(chǎn)生相應的關聯(lián)規(guī)則。對每一個頻集 A，找出 A 的所有非空子集 a,如果比率。 (X∪ Y)/ |T | (|T|為事務的總個數(shù) )，可信度 α 定義為 Z（ X∪ Y}/Z（ X） 。令 C 是 I 的一個子集，則 C 對于 T 的支持度是 :Z(C) =I{t|t∈ T,C? t}|。表 2 是應用決策樹得到的客戶分類結果。首先，由購房者選擇最多五個自己在購房決策過程中比較看重的因素，并以總評分 100 分為前提給出每個因素的看重程度的評分。 在應用模型之后，還要不斷監(jiān)控模型的效果。 驗證應該從較小的系統(tǒng) (如較小的客戶群體 )開始，但要完成全過程，即從數(shù)據(jù)收集和處理，到數(shù)據(jù)挖掘，最后到產(chǎn)生促銷數(shù)據(jù)結構，如郵件發(fā)送 列表。 利用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法 (如統(tǒng)計回歸、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等 )對數(shù)據(jù)進行分析，建立模型，并選擇好相應的實現(xiàn)工具。 數(shù)據(jù)挖掘是由可以獲取的數(shù)據(jù)驅動的，其成功很大程度上取決于所收集數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量。 表 1 數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)行業(yè)小同營銷階段的應用表 3. 2 數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn) CRM 系統(tǒng)的應用 將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于房地產(chǎn) CRM 系統(tǒng)的具體步驟如下 : (1)明確商業(yè)目標。面對這些海量數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)的查詢分析工具往往不能識別其中有價值的信息，進而不能為企業(yè)制定營銷策略、開展營銷活動提供決策支持，而數(shù)據(jù)挖掘技術正是在這種市場需求中逐漸發(fā)展，并且越來越成熟地應用于房地產(chǎn)客戶關系管理 ((cue)系統(tǒng)中 3. 1 數(shù)據(jù)挖掘技術在房地產(chǎn)行業(yè)各營銷階段的應用 房地產(chǎn)行業(yè)的客戶信息有許多特點，例如，客戶群廣泛、客戶特征描述結構復雜 。首先，數(shù)據(jù)挖掘是基于海量數(shù)據(jù)的 “知識發(fā)現(xiàn)” 工具，這就要求采集大量的關于房地產(chǎn)業(yè)投資、建設、銷售和國民 經(jīng)濟發(fā)展的數(shù)據(jù)，建立符合挖掘技術要求的房地產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，并保證數(shù)據(jù)的正確性和有效性 。 (3)數(shù)據(jù)挖掘 :根 據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點選擇相應的算法，在凈化和轉換過的數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)挖掘。 數(shù)據(jù)挖掘在房地產(chǎn)市場預測中的流程分析 一般來說，人們對某一事物要做出科學的預測，首先要弄清預測的目標和影響該目標實現(xiàn)的因素，然后就是分析要實現(xiàn)的目標
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